CWN(CHANGE WITH NEWS) - 엔비디아 AI 연구팀, 미국 및 캐나다 대학과 사족보행 로봇 제어 프레임워크 공동 개발…에너지 효율성 향상·비용 절감

  • 맑음강릉12.0℃
  • 맑음전주11.9℃
  • 맑음철원7.2℃
  • 맑음원주7.7℃
  • 맑음봉화10.1℃
  • 맑음완도13.9℃
  • 맑음북강릉10.8℃
  • 맑음성산17.1℃
  • 맑음남원14.0℃
  • 맑음거창15.7℃
  • 맑음인제7.5℃
  • 맑음함양군15.9℃
  • 맑음이천6.0℃
  • 맑음동두천9.2℃
  • 맑음홍천7.3℃
  • 맑음남해13.9℃
  • 맑음안동11.5℃
  • 맑음보령11.0℃
  • 맑음부산16.9℃
  • 맑음속초10.4℃
  • 맑음고산16.5℃
  • 맑음산청15.8℃
  • 연무북춘천5.0℃
  • 맑음고창군12.1℃
  • 맑음영천14.4℃
  • 맑음경주시16.6℃
  • 맑음강진군15.7℃
  • 맑음정읍11.3℃
  • 맑음의령군15.2℃
  • 맑음양산시16.7℃
  • 맑음울릉도11.9℃
  • 맑음김해시16.3℃
  • 맑음장흥16.3℃
  • 연무흑산도7.9℃
  • 맑음의성13.2℃
  • 맑음강화6.0℃
  • 맑음광양시17.1℃
  • 맑음밀양16.1℃
  • 맑음창원14.8℃
  • 맑음여수15.0℃
  • 맑음영주9.6℃
  • 맑음통영15.9℃
  • 맑음보성군14.3℃
  • 맑음구미13.1℃
  • 맑음영덕14.3℃
  • 맑음파주4.4℃
  • 연무서울9.4℃
  • 맑음제주16.8℃
  • 맑음고창14.0℃
  • 맑음태백9.1℃
  • 맑음금산13.7℃
  • 연무대전9.6℃
  • 맑음순천17.0℃
  • 맑음임실12.9℃
  • 맑음거제14.7℃
  • 맑음수원9.8℃
  • 맑음영월7.8℃
  • 맑음영광군11.8℃
  • 맑음양평6.4℃
  • 맑음합천15.9℃
  • 맑음부안9.4℃
  • 맑음북창원16.9℃
  • 맑음순창군14.7℃
  • 연무청주6.3℃
  • 맑음서귀포17.1℃
  • 맑음상주12.1℃
  • 맑음해남14.6℃
  • 맑음세종5.7℃
  • 맑음동해11.7℃
  • 맑음충주7.1℃
  • 맑음대관령6.9℃
  • 맑음광주14.5℃
  • 맑음진주16.5℃
  • 맑음서청주4.8℃
  • 맑음군산9.5℃
  • 맑음울진12.5℃
  • 맑음인천9.5℃
  • 맑음고흥16.0℃
  • 맑음춘천6.2℃
  • 맑음천안7.4℃
  • 맑음서산10.6℃
  • 맑음제천7.5℃
  • 맑음부여8.0℃
  • 맑음장수13.1℃
  • 맑음포항16.8℃
  • 맑음정선군9.4℃
  • 맑음북부산16.6℃
  • 맑음진도군10.6℃
  • 맑음대구14.9℃
  • 맑음청송군12.7℃
  • 맑음추풍령11.9℃
  • 맑음보은10.4℃
  • 맑음문경10.8℃
  • 맑음울산15.4℃
  • 맑음목포9.3℃
  • 박무홍성4.6℃
  • 박무백령도3.6℃
  • 2026.01.16 (금)

엔비디아 AI 연구팀, 미국 및 캐나다 대학과 사족보행 로봇 제어 프레임워크 공동 개발…에너지 효율성 향상·비용 절감

박병화 / 기사승인 : 2020-10-13 13:58:22
  • -
  • +
  • 인쇄

출처: Nvidia 영상 화면 캡처

로봇을 어린 시절의 장난감으로만 보던 시대는 갔다. 기술의 발전과 함께 의료 수술용 로봇부터 코딩 교육용 로봇, 국가대표급 실력을 지닌 컬링 로봇까지 우리의 상상을 뛰어넘는 다양한 로봇들이 세계 곳곳에서 공개되고 있다. 지금도 전 세계 여러 곳에서 새로운 로봇 제작을 위한 연구에 몰두 중이다.

글로벌 컴퓨터 게임 기업 엔비디아도 로봇 연구에 뛰어들었다. 그 덕분에 최근, 엔비디아는 캘리포니아공과대학과 텍사스대학교 오스틴 캠퍼스, 토론토대학교 벡터 연구소 소속 연구팀과 함께 인공지능 연구원들이 사족 보행 로봇을 제어할 수 있는 프레임워크를 제작했다.

엔비디아의 사족 보행 로봇 연구
미국 IT 매체 벤처비트는 엔비디아가 기존의 로봇 다리 제어 모델보다 더욱 효율적이고, 광범위하게 적용이 가능한 사족 보행 로봇 제어 프레임워크를 개발했다고 보도했다.

엔비디아가 새로 선보인 프레임워크에는 하위 수준의 컨트롤러를 통한 러닝으로 기능이 강화된 상위 수준의 컨트롤러가 결합됐다.

연구진은 논문을 통해 "하위 수준 컨트롤러와 상위 수준 컨트롤러를 함께 활용한 덕분에 에너지 소모 측면에서 보다 효율적인 컨트롤러를 제작할 수 있었다"라고 밝혔다.

또, 해당 논문에 따르면, 이번에 공개된 프레임워크는 기존의 로봇 제어 모델보다 에너지 효율성이 최대 85% 향상됐다. 로봇 제어를 위해 상위 수준 컨트롤러에 여러 개의 층으로 이루어진 소형 신경 네트워크만 필요하기 때문이다. 이 덕분에 막대한 비용이 소요되는 모델 예측 제어 전략이 없이도 로봇을 제어할 수 있게 됐다.

로봇 프레임워크 훈련 방식은?
연구진은 실시간으로 로봇 제어 프레임워크를 강화하기 위해 바나나 껍질처럼 매끄러운 표면, 스케이트보드 탑승, 다리 건너기 과정 등을 통해 로봇을 훈련시킬 수 있는 시스템을 개발했다. 독립적으로 속도를 변경할 수 있는 러닝머신에서의 시뮬레이션 훈련도 함께 진행했다.

엔비디아가 새로 개발한 사족 보행 로봇 제어 프레임워크는 아래 영상을 통해 만나볼 수 있다.

[저작권자ⓒ CWN(CHANGE WITH NEWS). 무단전재-재배포 금지]

최신기사

뉴스댓글 >

- 띄어 쓰기를 포함하여 250자 이내로 써주세요.
- 건전한 토론문화를 위해, 타인에게 불쾌감을 주는 욕설/비방/허위/명예훼손/도배 등의 댓글은 표시가 제한됩니다.

댓글 0

Today

Hot Issue