IT.과학
물리적 AI(Physical AI) 개발을 가속화하기 위해 설계된 차세대 AI 플랫폼
zakga
2025. 4. 18. 06:38
NVIDIA의 코스모스(Cosmos) 플랫폼은 로봇공학과 자율주행 등 물리적 AI(Physical AI) 개발을 가속화하기 위해 설계된 차세대 AI 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 현실 세계를 정밀하게 시뮬레이션하여 AI 시스템이 실제 환경에서 효과적으로 작동할 수 있도록 지원합니다.
코스모스 플랫폼의 핵심 구성 요소
- 월드 파운데이션 모델(WFM, World Foundation Models)
- 현실 세계의 물리적 특성을 반영한 시뮬레이션 데이터를 생성하는 대규모 사전 학습 모델입니다.
- 주요 모델은 다음과 같습니다:
- Cosmos-Predict: 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 기반으로 연속적인 동작을 예측하고 시뮬레이션합니다.
- Cosmos-Transfer: 세분화 지도, 깊이 정보, LiDAR 스캔 등을 활용하여 포토리얼리스틱한 합성 데이터를 생성합니다.
- Cosmos-Reason: 물리적 상식과 체화된 추론을 통해 AI가 복잡한 상황에서 적절한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
- 데이터 처리 및 토크나이저
- NeMo Curator: 대규모 비디오 데이터를 효율적으로 처리하여 학습에 적합한 형식으로 변환합니다.
- Cosmos Tokenizer: 이미지 및 비디오 데이터를 고효율로 압축하여 모델 학습의 효율성을 높입니다
- 보안 및 신뢰성 기능
- 유해한 입력을 차단하는 가드레일(Guardrails) 기능과 AI 생성 콘텐츠에 대한 워터마킹 기능을 통해 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발을 지원합니다.
중요 활용 분야
- 자율주행 차량: 복잡한 도로 상황을 시뮬레이션하여 자율주행 시스템의 학습과 검증을 지원합니다.
- 로봇 공학: 인간과 유사한 동작을 학습하고, 공장 자동화 및 물류 분야에서의 로봇 개발을 가속화합니다.
- 디지털 트윈 및 시뮬레이션: 공장, 창고, 도시 등의 디지털 트윈을 생성하여 물리적 AI의 의사 결정 과정을 최적화합니다.
시각 자료
다음 이미지는 코스모스 플랫폼의 구조와 작동 방식을 시각적으로 보여줍니다:
출처: NVIDIA Developer Blog
코스모스 플랫폼은 물리적 AI 개발의 복잡성과 비용을 줄이고, 다양한 산업 분야에서 AI의 실용화를 앞당기는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, 자율주행 차량과 로봇 공학 분야에서의 응용 가능성이 높아 향후 발전이 기대됩니다.