VLA

<nopad> 생성형 인공지능 관련 문서
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1. 개요2. 상세3. 주요 개념4. 목적

4.1. Control

4.1.1. π4.1.2. Gemini Robotics4.1.3. Isaac GR00T4.1.4. Helix4.1.5. Redwood4.1.6. Generalist

4.2. Visual Navigation

5. 학습

5.1. 데이터셋5.2. 시뮬레이터5.3. 월드 모델5.4. 학습 알고리즘

5.4.1. 강화학습5.4.2. 모방학습

5.5. 컴퓨팅 플랫폼

5.5.1. Nvidia DGX5.5.2. Nvidia OVX5.5.3. Tesla dojo

6. 추론

6.1. 컴퓨팅 플랫폼

7. 연혁8. 평가

1. 개요

VLA 모델(Vision-Language-Action Model)은 텍스트, 비디오, 시연(Demonstration)등의 인풋을 받아 액션을 생성하는 로봇 파운데이션 모델들을 일컫는다. 즉, 인공지능 로봇에 들어가는 일종의 생성형 인공지능이다.

2. 상세

VLA의 정의는 로봇 파운데이션 모델보다 좁다. Vision, Language, Action의 세 가지 컴포넌트를 다 가져야하기 때문. 이에 반해 로봇 파운데이션 모델은 로봇에 활용되는 파운데이션 모델이기만 하면 되기 때문에 좀 더 넓은 개념이다. 로보틱 트랜스포머(Robotic transformer)라는 표현도 쓰이는데 20년 대 초 초창기 모델 일부를 제외하면 로봇 파운데이션 모델과 거의 동의어에 가까운 개념이다. 피지컬 AI는 특정 동작을 시연 데이터로부터 복사(Motion retargetting)하는 AI를 포함해 일반화 능력이 떨어지는 특수 목적 인공지능도 포함하기에 가장 포괄적인 개념이라고 할 수 있다.

이 분야의 연구는 구글 딥마인드와 엔비디아가 주도하고 있으며 대부분의 인공지능 로봇 하드웨어 개발사들은 이들의 플랫폼을 적극적으로 사용하여 시뮬레이션, 학습, 모델 개발 등을 진행하고 있다.

반면 엔비디아는 제조업체와 직접 경쟁하기 보다는 OEM 생산으로 사업모델을 확정한 것으로 알려졌으며, 구글 역시 비슷한 궤도를 따르고 있어 제조부문과 모델 및 시뮬레이션 플랫폼 개발 사이에 분업화가 빠르게 이루어지고 있다.

엔비디아와 구글은 VLA 모델 개발은 따로따로 하고 있지만 로봇 인공지능 분야 자체가 워낙에 데이터도 희박하고 기반 인프라도 부족하다보니 Newton 물리엔진을 공동 개발하거나 MuJoCo 시뮬레이터를 엔비디아 GPU에 최적화한 MuJoCO WARP를 GTC2025에서 공개하는 등 협력관계 역시 다방면으로 구축하고 있다.

테슬라 옵티머스의 경우 어떤 종류의 모델을 사용하고 있는지 테크니컬 디테일을 일반에 공개한 적이 한 번도 없으며, 다만 테슬라 자동차에 들어가는 ADVA(Advanced driver-assistance system)와 같은 종류의 모델이 사용된다는 정보만 알려진 상황이다. # 엔비디아의 수석 연구원인 짐 팬(Jim fan)은 테슬라 옵티머스의 VLA컴포넌트와 학습방식에 대해 몇 가지 추측과 커멘트를 남기기도 하였다.#

3. 주요 개념

Sim2Real(Sim-to-Real Transfer)
가상 시뮬레이션 환경에서 학습시킨 로봇 모델 또는 정책을 실제 물리적인 로봇 환경에 적용하는 것을 말한다. 시뮬레이션과 현실 간의 차이(Reality Gap)를 극복하는 것이 주요 과제다. 모방학습도 시뮬레이션 프레임워크에서 이뤄질 수 있긴 하나 Sim2Real이라는 것은 특히 강화학습의 맥락에서 많이 언급되는 용어이다. 이걸 얼마나 잘 해내느냐가 추후 인공지능 로봇 의 성패를 가를 가능성이 높다.

일반화(Generalization)
일반적으로 사용되는 용어지만 VLA에 적용 될 때는 학습 데이터에 포함되지 않았던 새로운 환경, 새로운 객체, 혹은 새로운 명령에 대해서도 로봇이 학습된 능력을 바탕으로 성공적으로 작업을 수행하는 능력을 말한다. 로봇 파운데이션 모델이 추구하는 중요한 목표 중 하나로 진정한 의미의 범용 로봇 지능을 위해 필수적이다.

멀티모달 학습(Multi-modal Learning)
텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 촉각 센서 데이터, 로봇 관절 상태 등 여러 양식(Modality)의 데이터를 동시에 입력받아 통합적으로 이해하고 처리하는 학습 방식. VLA 모델은 시각, 언어, 행동이라는 여러 양식의 데이터를 다루는 멀티모달 학습이 반드시 가능해야 한다.

크로스 임바디먼트(Cross-embodiment)
지능(AI 모델)이 물리적인 몸체(로봇 하드웨어)를 가지고 실제 세계와 상호작용하는 상태 또는 그 특성 자체를 체화(embodiment)라고 한다. 로봇 파운데이션 모델은 가상 세계의 AI와 달리, 반드시 물리적인 로봇 몸체를 통해 현실 세계에서 작동하는 것을 전제로 하며 '크로스 임바디먼트'는 이러한 체화가 다른 로봇들 간에 공유되거나 전이될 수 있음을 의미한다.

액션 토큰(Action Token)
로봇의 행동을 추상화, 이산화시킨 것으로 언어 모델의 문자열 토큰이나 비전 모델의 패치처럼 심층 학습이 이루어지는 하나의 단위가 된다. 다만 VLA의 액션 토큰은 액추에이터를 통해 물리 세계에서 상호작용(physical interaction)하기 위한 것으로 LLM이 function calling이나 API연계 시 활용하는 액션 토큰이랑은 구분되어야 한다. VLA의 액션 토큰은 경우에 따라 조금씩 다르지만 대체로 gripper state, end effector의 x,y,z좌표와 회전으로 정의되며 학습과 추론 양자 모두에서 인풋으로 들어가기도하고 아웃풋으로 나오기도 한다.

4. 목적

4.1. Control

Manipulation, Locomotion, Task planning 등의 과제를 수행한다. 초창기 연구는 fixed base manipulation, table top manipulation위주로 기능이 제약되었으나 요즘은 loco-manipulation, mobile manipulation 등 보다 어렵고 복잡한 태스크에 활용되는 사례도 생기고 있다.

Modular Approach

로봇 파운데이션 모델의 일종이나 아직 VLA의 단계에 들어서지 못하고 임의로 정의된 모듈들이 서브태스크를 처리하는 모델들이다. VLM이나 LLM을 중심으로 하는 CLIPort(2021), SayCan(2022), Inner Monologue(2022), Code as Policies(2022), PaLM-E(2023)와 비전 모델(Vision Model)을 중심으로 하는 UniPi(2023), UniSim(2023), ACT(2023), SuSIE(2024), Genima(2024)으로 크게 대별된다.

End-to-End Implementation

본격적인 VLA모델들로 PerAct(2022), RoboCat(2023) RT-1(2023), RT-2(2023) , RT-X(2023), VIMA(2023), Octo(2024), OpenVLA(2024), LAPA(2024), ECoT(2024), AutoRT, SARA-RT, RT-Trajectory(2024), GR1(2024), 3DVLA(2024) 등이 존재한다.
Diffusion Policy(2023) 이후 확산 모델이나 플로우 매칭 모듈을 적용해 보다 느리지만 전반적인 태스크를 계획하는 system2와 빠르게 행동으로 옮기는 system 1을 병용하는 로봇 파운데이션 모델이 많아졌다.

4.1.1. π

[math(π_{0})](2024)는 VLM기반 플로우 매칭(flow marching architecture)아키텍처를 채택한 최초의 VLA로 처음 세상에 나왔다. 이 [math(π_{0})] 모델은 후술할 GR00T N1의 개발에도 상당한 영향을 주었으며 최근에는 [math(π_{0.5})](2025)이라는 후속 모델이 나온 상태이다.

4.1.2. Gemini Robotics

구글 딥마인드가 개발했던 RT-X (구글)과 OpenVLA등이 직접적 전신이라고 할 수 있다. Gemini의 멀티모달 추론 능력과 결합하여 대폭 성능이 향상되었다. Agile Robots, Agility Robotics, Boston Dynamics, Enchanted Tools가 Gemini Robotics의 테스터(trusted tester)로 선정되어 얼리 액세스를 확보한 상태이며, Apptronik은 유일한 협력사로 앞서 열거된 기업들 보다 광범위한 협력체제를 구축하고 있다.

4.1.3. Isaac GR00T

2025년 3월 18일 발표되었다. Isaac GR00T은 엔비디아의 로봇 파운데이션 모델과 모델 개발 플랫폼을 통칭하여 일컫는 것으로, 파운데이션 모델인 Isaac GR00T n1, 시뮬레이션 프레임워크인 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse), 합성 데이터 생성 파이프라인인 코스모스(Cosmos), 그리고 젯슨 소르(Jetson Thor) [1]라고 하는 휴머노이드 로봇 전용 컴퓨터로 구성되어 있다.

Project GR00T(프로젝트 그루트)라는 인간의 행동이나 영상을 관찰하고 자연어 명령을 이해한 다음 움직임을 모방·학습하는 로봇 플랫폼 개발을 목표로 하는 프로젝트의 일환이며 기존에 엔비디아가 운영하고 있던 Isaac Robotics 플랫폼[2]에 새로운 인공지능 파운데이션 모델과 시뮬레이션, AI 워크 플로우 인프라를 위한 툴을 추가한 결과물이라고 할 수 있다.

GTC 2024에서 공개된 Project GR00T의 협력사와 주력로봇으로는 피규어 AI의 피규어 01, Unitree Robotics의 H1 V3, Apptronik의 아폴로, 어질리티 로보틱스의 디짓(Digit) 1세대, Sanctuary AI의 피닉스 7세대, 1X Technologies의 네오, Fourier Intelligence의 GR1, 보스턴 다이내믹스의 아틀라스 1세대, XPENG Robotics의 PX5 등이 있었다. 이듬해에는 GROOT N1 얼리엑세스 개발사 목록이 공개되었는데 어질리티 로보틱스(Agility Robotics), 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics), 멘티 로보틱스(Mentee Robotics) 뉴라 로보틱스(NEURA Robotics)가 목록에 포함되어 있다.#

4.1.4. Helix

피규어 AI의 로봇 파운데이션 모델로 상당한 수준의 멀티모달 협력(Multi modal collaboration)능력을 시연하였다.
Whole upper body control을 지원한다.

4.1.5. Redwood

1x의 VLA모델로 Whole body control을 지원한다고 알려져 있다.

4.1.6. Generalist

구글 딥마인드 수석과학자 출신인 피트 플로렌스가 창업한 제너럴리스트AI가 개발한 모델이다. 컨트롤 프리퀀시가 100hz로 상당히 민첩한 테이블탑 조작 능력을 보뎌준다.

4.2. Visual Navigation

텍스트 인풋이 들어가지는 않지만 Visual Navigation task에도PACT(2022), ViNT(2023)같은 로봇 파운데이션 모델을 적용한 사례가 있다.

5. 학습

5.1. 데이터셋

인공지능 로봇, 특히 실제 환경과 상호작용하며 범용적인 능력을 학습해야 하는 로봇 파운데이션 모델의 개발에 있어 양질의 대규모 데이터셋은 필수적이다. 초기 연구에서는 특정 로봇이나 제한된 작업 환경에서 수집된 소규모 데이터셋이 주로 사용되었으나, 최근에는 다양한 로봇 플랫폼과 환경, 작업을 포괄하는 대규모 데이터셋 구축 및 공유 프로젝트가 활발하게 진행되고 있다. 이렇게 구축된 대규모 데이터셋은 로봇 지능의 일반화(generalization) 성능을 높이고 연구 개발 속도를 가속화하는 데 기여하고 있다.

대규모 데이터셋은 로봇 인공지능의 발전을 위한 필수적인 기반이지만 데이터 수집에 소요되는 높은 비용과 시간 소요, 시뮬레이션 데이터와 실제 환경 간의 차이(Sim-to-Real Gap), 로봇 하드웨어 및 데이터 형식의 표준화 부족, 데이터 프라이버시 및 편향성 문제 등 해결해야 할 과제들도 여전히 산재해 있다.

특히 데이터 수집 문제는 VLA학습의 큰 장애물이 되고 있는데 인터넷이라는 공짜 데이터셋 풀에서 아낌없이 크롤링할 수 있는 비전, 자연어, 음성 데이터와는 달리 액션 데이터는 기존에 그만한 대규모 데이터셋이 존재하지 않고 새로 구축하더라도 그만큼 큰 규모로 구현하는 것은 불가능에 가까운 일이기 때문이다. 인간 시연 데이터가 로봇 파운데이션 모델의 학습에 있어서 가장 퀄리티 높은 데이터임에도 체화 특정성(embodiment specificity)이 낮은 시뮬레이션 기반 합성 데이터나 이미 풀려 있는 웹상의 영상이나 이미지 데이터와 병행해 학습을 진행해야 하는 것이 이 때문.

아래에 열거된 대규모 프로젝트 외에도 물체 분류 및 집기, 조립, 문 열기 등 특정 응용 분야에 초점을 맞춘 다양한 규모의 데이터셋들이 학계 및 산업계 연구 그룹에 의해 꾸준히 공개되고 있다.

Robomimic#
스탠퍼드 대학교 연구팀 SVL(Stanford Vision and Learning Lab)이 개발해 2021년에 공개한 로봇 모방 학습(Imitation Learning, IL)을 위한 표준화된 벤치마크 프레임워크 및 데이터셋 모음이다. 특정 데이터셋 자체보다는, 다양한 모방 학습 알고리즘의 성능을 일관된 환경과 기준으로 공정하게 비교하고 평가할 수 있도록 설계된 통합 연구 플랫폼에 가깝다. 사람의 원격 조종(Teleoperation)을 통해 수집된 고품질 시연 데이터뿐만 아니라, 약간의 노이즈가 포함된 데이터나 프로그램된 컨트롤러를 통해 생성된 데이터 등 다양한 수준과 종류의 시연 데이터셋을 대규모로 제공한다.

Open X-Embodiment#
2023년 구글 딥마인드, 스탠퍼드 대학교 등 전 세계 30여 개 연구 기관이 협력하여 공개한 로봇 학습 데이터셋 프로젝트. 서로 다른 형태와 기능을 가진 로봇(Cross-embodiment)환경에서 데이터를 공유하고 학습해 로봇 모델의 일반화 성능을 극대화하는 것을 목표로 수집된 데이터셋이다. 22종의 다양한 로봇 팔(Arm) 하드웨어 플랫폼에서 수집된 데이터를 통합했으며, 500가지 이상의 기술(skills)과 15만 개 이상의 작업(tasks)을 포괄하는 1백만 개 이상의 로봇 실행 궤적(Trajectory) 데이터가 포함되어 있다. 현재까지 공개된 로봇 데이터셋 중 가장 규모가 크고 질적으로도 다양하다. Open X-Embodiment는 RT-X와 Octo의 학습 데이터셋이기도 하다.

Bridge Data#
UC 버클리와 구글 주도로 공개한 대규모 로봇 조작(Manipulation) 데이터셋. 주로 사람이 원격으로 로봇을 조종(teleoperation)하는 방식으로 수집되었으며 로봇이 다양한 일상 사물을 다루는 방법을 학습하는 데 중점을 둔다. 여러 버전(V1, V2 등)이 존재하며 로봇 모방 학습 연구에 널리 활용된다.

DROID(Distributed Robot Interaction Dataset)#
뉴욕 대학교(NYU) 주도로 2024년에 공개된 데이터셋. 전 세계 자원자들이 안드로이드 스마트폰을 사용하여 가정 환경 등에서 로봇 팔(주로 WidowX)이 다양한 물체와 상호작용하는 모습을 촬영하고 기록한 데이터이다. 7만 6천 개의 에피소드, 350만 개 이상의 프레임으로 구성되어 있으며 저비용으로 대규모의 다양한 실제 로봇 데이터를 수집할 수 있는 가능성을 보여주었다.

5.2. 시뮬레이터

인공지능 로봇의 물리 인공지능은 모방학습(Imitation learning), 강화학습(Reinforcement Learning)등의 방법으로 주로 학습되고 있다.
모방학습은 유려하고 사람같은 동작을 구현할 수 있으나 시연 데이터 확보에 어려움이 있으며, 강화학습은 대규모 합성 데이터로 학습 프로세스를 진행할 수 있으나 다소 어색하고 끊기는 듯한 인상을 줄 수 있다.
Isaac Sim, MuJoCo 등의 시뮬레이터와 Isaac Lab과 같은 학습 플랫폼이 개발에 활용되며, Isaac Lab은 모방학습과 강화학습을 모두 지원한다. 2025년에는 구글, 엔비디아와 디즈니 리서치가 공동으로 로보틱스 전용 물리엔진 뉴턴(Newton)을 발표, 연말 공개를 연구하였다. #
뉴턴 엔진은 Isaac Sim이 기존에 사용하던 물리엔진인 PhysX를 대체할 예정이다.

OpenAI Gym: 강화학습을 처음 연구하기 시작하면 가장 먼저 접할 수 있는 환경이다. 현재는 Gymnasium이라는 Gym 2.0 버전으로 마이그레이션되었으며, 다양한 종류의 시뮬레이션된 환경을 제공한다. 막대기에 적절한 토크를 제공하여 똑바로 서있게 하는 간단한 태스크부터, 아타리 게임 및 로봇 시뮬레이션까지 다양한 환경을 제공한다. 많은 환경들이 gymnasium 인터페이스를 따른다.
MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact): 고성능의 물리 엔진을 사용하여 로봇학습 환경을 제공하는 환경이다. 정밀한 물리 시뮬레이션과 복잡한 로봇 구조의 모델링이 가능하여 로봇공학 분야에서 널리 사용된다.
Project Malmo, CraftGround: 마인크래프트 기반 플랫폼으로, 복잡한 3D 환경에서의 인공지능 연구를 가능하게 한다. 아타리보다 복잡한 다양한 시나리오에서의 탐험, 학습, 문제 해결 등을 실험할 수 있다. 실험 실행 시간을 단축하고 싶거나, 마인크래프트 버전 1.12 이상에서의 실험을 원한다면 CraftGround를 이용하는 것이 좋다.
DeepMind Lab: 복잡한 3D 환경에서 에이전트의 행동을 테스트하고 학습할 수 있는 플랫폼이다.
Unity ML-Agents: 유니티 엔진을 사용하여 강화학습 등 다양한 종류의 머신러닝 알고리즘을 실험할 수 있는 플랫폼이다.
VizDoom: 고전 게임 Doom을 이용하여 강화학습을 실험할 수 있는 플랫폼이다. C++기반이라 초당 1000프레임 이상의 빠른 실험이 가능하다.

5.3. 월드 모델

VLA 모델 학습에 활용되는 월드 모델에 대한 자세한 내용은 월드 모델 문서

#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를

#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[월드 모델#s-3.1.3|3.1.3]]번 문단을

#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[월드 모델#|]] 부분을

참고하십시오.
Issac Sim이나 Mujoco, Bullet, Drake 등의 물리 기반 시뮬레이터들은 본디 강체 역학(Rigid body dynamics)을 모의로 돌리기 위해 만들어진 것으로, 로봇 학습에 필수적인 세계 지식을 모두 담아내기엔 부족한 측면이 있다. 이에 아예 인공 신경망 기반 월드 모델을 만들어 로봇 학습에 활용하기도 하는데 엔비디아가 이런 로봇 학습을 위한 시뮬레이션 AI 개발의 선두주자이다.
엔비디아의 Cosmos 외에는, 로봇 플랫폼 기업인 1x 역시 자사 로봇을 학습시키기 위한 월드 모델을 독자 개발하고 있는 것으로 알려져 있다. 대부분의 다른 기업의 경우 VLA 모델까지는 직접 개발하더라도 이 VLA모델을 학습시키는 용도로 월드 모델을 직접 개발하는데에까지 이르는 경우는 거의 없는 편. 대부분의 로봇 플랫폼 업체는 엔비디아의 월드 모델인 Comos기반 학습 파이프라인을 활용하는 것으로 알려져 있다.

5.4. 학습 알고리즘

5.4.1. 강화학습

자세한 내용은 강화학습 문서

#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를

#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[강화학습#s-|]]번 문단을

#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[강화학습#|]] 부분을

참고하십시오.
다른 생성형 인공지능과 비교할 때 인공지능 로봇의 학습에서 강화학습의 영향은 특히 절대적이다.[3] 강화학습은 마치 아기가 넘어지면서 걷는 법을 배우는 것과 비슷하게 로봇이 스스로 시행착오를 통해 최적의 행동을 배우게 한다. 강화학습에서 로보틱 에이전트는 방 안이나 작업 공간같은 특정 공간 속에서 존재하며 센서를 통해 위치나 주변 장애물 등을 인식하게 된다. 로봇은 인식한 상태를 바탕으로 앞으로 이동하거나 팔을 뻗는 등 특정 행동을 취한다. 그 행동의 결과가 목표 달성에 도움이 되면 '보상'을 받고, 그렇지 않거나 나쁜 결과를 초래하면 벌점을 받는다. 로봇 팔이 물건을 잡는데 성공하면 큰 보상을, 떨어뜨리면 벌칙을 받는 식이다.

로봇의 목표는 단순히 즉각적인 보상이 아니라, 장기적으로 누적되는 총 보상을 최대화하는 것이다. 따라서 현재의 행동이 미래에 어떤 영향을 미칠지까지 고려하며 최적의 행동 순서를 학습한다. 이 행동순서가 정책(policy)이 된다.초기에는 로봇이 어떤 행동이 좋은 결과를 가져올지 모르기 때문에 무작위로 다양한 행동을 시도하지만 점차 어떤 행동이 더 많은 보상을 가져오는지 학습하면서 ‘좋은’ 행동을 더 자주 하게 된다.

강화학습을 통해 로봇은 미리 프로그래밍되지 않은 예측 불가능한 상황에서도 스스로 적응하고 최적의 해결책을 찾아 작업을 수행할 수 있다. 보상을 최대로 얻기 위한 전략을 끊임없이 수정하고 개선하며 점점 더 똑똑해지는 것이다. 로봇 공학에서 강화학습은 2010년대 후반 딥러닝 도입이 본격화되며 비로소 활용의 첫 발을 떼었다. 사실 로봇의 하드웨어 성능은 일반에 보급되어도 무리 없을 수준까지 끌어올려진지 한참 되었으나 생성형 인공지능 혁명 이전에는 아무리 센서나 액추에이터 같은 하드웨어 성능이 발전해도 강화학습을 적용할 방도가 마땅히 없었던 것. 이것이 지난 수십 년 간 로봇 상용화에 발목을 잡아왔다. 현재 인공신경망과 강화학습의 결합은 로봇공학의 미래를 이끌어갈 핵심 동력으로 기대를 모으고 있지만, 기술적으로는 아직 초기 단계에 해당하며 극복해야 할 과제도 많은 상태다.

5.4.2. 모방학습

모방학습(Imitation Learning, IL)이란 전문가[4]의 시연(Demonstration) 데이터를 모방하여 로봇이 유사한 행동 정책(Policy)을 학습하는 방법이다.

로봇 파운데이션 모델의 시대가 드디어 개막했지만 강화학습만으로 로봇을 효율적으로 학습시키는 길은 아직 요원하며, 다양한 보조 수단이나 시연데이터가 필요하다. 그래서 강조되는 것이 모방학습의 중요성이다. 모방학습은 가이드라인을 제시하는 강화학습의 일종으로 강화학습의 지도학습 버전이라고 할 수 있다. 모방학습은 다른 모달리티의 생성형 모델 학습에는 거의 쓰이지 않으며[5] VLA학습에 주로 활용된다.

가장 대표적인 방법으로는 행동 복제(Behavior Cloning, BC), InverseRL 등이 있다. VLA 모델 학습을 위한 대규모 행동 데이터셋 구축에 많이 활용되며 전문가의 '상태(State)-행동(Action)' 쌍을 직접적으로 학습한다.[6]

5.5. 컴퓨팅 플랫폼

5.5.1. Nvidia DGX

NVIDIA는 DGX와 OVX라는 인공지능 고성능 컴퓨팅 시스템을 개발했는데, 이 둘은 각기 다른 목적과 워크로드를 지원하도록 설계되어있다. DGX(Datascience GPU eXperience)는 AI 모델의 훈련과 추론을 가속하기 위한 고성능 컴퓨팅 플랫폼으로 최신 NVIDIA GPU와 NVLink, NVSwitch 등의 기술을 활용하여 GPU 간의 고속 통신을 지원한다.
대규모 데이터 처리와 복잡한 연산을 효율적으로 수행할 수 있으며 인공지능 로봇개발에서는 특히 사전학습에 이용된다.

5.5.2. Nvidia OVX

OVX는 그래픽과 컴퓨팅 성능이 동시에 필요한 워크로드를 지원하는 컴퓨팅 시스템으로 디지털 트윈, 3D 시뮬레이션, 산업용 AI 등 그래픽과 컴퓨팅 성능이 동시에 요구되는 워크로드를 지원하도록 설계되어있다. 고성능 GPU 가속기와 인공지능 기능, 저지연 네트워킹을 결합하여 복잡한 3D 가상 세계와 디지털 트윈을 구동하고, ISSAC lab 모방, 강화 학습 프로토콜의 핵심 기반인 시뮬레이션을 실시간으로 수행할 수 있다.

5.5.3. Tesla dojo

자세한 내용은 Dojo 문서

#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를

#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[Dojo#s-|]]번 문단을

#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[Dojo#|]] 부분을

참고하십시오.

6. 추론

6.1. 컴퓨팅 플랫폼

현재 인공지능 로보틱스 기업들은 FigureAI처럼 상용 GPU를 쓰는 경우도 있고 NVIDIA Jetson시리즈도 임베디드 컴퓨터로 자주 활용하고 있다. 지금은 젯슨 오린이 많이 쓰이며 2025년 상반기에는 블랙웰 아키텍처 기반 소형 컴퓨터인 젯슨 소르(Jetson Thor)가 출시 예정에 있다. 젯슨 소르는 NVIDIA Jetson 시리즈의 최신 모델로 특히 로보틱스를 염두에 두고 개발되고 있는 것으로 알려져 있다.
젯슨 소르는 로봇 자체에 탑재하여 각종 센서리 인풋을 처리하고 액션을 생성할 수 있는 엣지 컴퓨팅 플랫폼이기도 하지만 동시에 과거 모델들처럼 휴머노이드 폼팩터뿐만 아니라 자율주행차, 드론, 사물 인터넷 등에도 널리 활용될 전망이다.

7. 연혁

2022년 : 구글 RT-1 공개

2023년 10월 : 구글 범용 로봇 인공지능 RT-X 공개
2023년 10월 : 엔비디아 LLM 기반 로봇 시뮬레이션 Eureka 공개 #

2024년 1월 : 1X technologies 자사 로봇 이브(eve)에 E2E 자율성(end-to-end autonomy)탑재 업데이트

2024년 3월 : Figure AI가 OpenAI 와의 파트너십 공개 이후 처음으로 자연어 처리능력과 자세제어 능력이 하나의 모델로 결합된 기술시연 영상 공개 #, 엔비디아 ‘GTC 2024’에서 로봇 통합 프로젝트 ‘그루트(GR00T)’ 발표.

2024년 5월 : 엔비디아가 로봇 훈련 시뮬레이션 DrEureka # 공개

2024년 9월 : MIT연구팀 이종 사전훈련 트랜스포머(Heterogenous pre-trained transformers) 개발

2024년 10월 : Meta, 비전 기반 촉각 센싱 범용 인코더 Sparsh, 인공 손끝 Digit360 및 촉각 지각 인공손 표준화 플랫폼 Digit plexus 동시 공개, GelSight Inc 및 Wonik Robotics과 전략적 파트너쉽 체결 사실 공표

2024년 10월 : 엔비디아 Gear lab, 휴머노이드 로봇 모터 제어 파운데이션 모델 Hover[7] 공개

2024년 10월 : Physical intelligence, 범용 로봇 파운데이션 모델 [math(π_{0})] 공개

8. 평가

VLA의 성능평가에 대한 자세한 내용은 인공지능 벤치마크 문서

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참고하십시오.

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[1] SoC(Thor system-on-a-chip) 기반이다.[2] ROS2를 기반으로 여러 컴퓨팅 패키지와 라이브러리, AI 모델을 제공한다.[3] 이는 로봇의 행동 제어에 대한 웹 스케일 데이터가 없는 탓이 크다[4] 높은 확률로 사람이다[5] 다만 RLHF를 모방학습의 일종으로 간주하는 연구도 있다#[6] 전문가라는 그럴듯한 용어를 썼지만 강화학습이나 모방학습에서 쓰는 전문용어일 뿐이고 일상 언어의 전문가 개념과 항상 들어맞진 않는다. 가령, 그림 인공지능같은 경우에는 당연히 진짜 관련 분야를 전공했거나 숙련된 전문가의 데이터가 필요하지만 VLA 모방학습의 전문가 데이터란 신체적 장애가 없는 평범한 인간의 행동 데이터이다. 테슬라 옵티머스의 경우에도 모션 캡처 수트를 입고 데이터를 제공해줄 사람을 구인한 적이 있는데, 제약 사항은 키나 체형 정도였다.#[7] Isaac으로 훈련되었으며 1.5M 패러미터 규모로 알려져 있다