Physical AI를 위한 로봇 학습용 데이터 생성과 활용 방안은?

Physical AI가 도입되어 실제 환경과 AI가 상호작용하기 위해서는 모델이 매우 정교하게 학습되어야 합니다. 이를 위한 모든 학습 데이터를 확보하는 것은 현실적으로 불가능에 가깝습니다. 이 같은 상황에서 생성형 AI는 소수의 시연 또는 기반 데이터로 로봇 학습용 데이터를 생성하여 Physical AI를 실현합니다. 

시나리오 

학습용 현실 데이터를 생성하기 위해 생성형 AI 모델을 준비합니다. 리벨리온 NPU 위에서 모델은 여러가지 물리 시뮬레이션이 반영된 로봇 학습용 데이터를 생성하여 사용자에게 제공합니다. 실제 환경에서 얻기 힘든 다양한 변수들이 반영된 데이터셋을 통해 Physical AI 학습에 활용합니다.

기대 효과  

방대한 양의 학습 데이터를 짧은 시간 안에 확보하여 로봇 학습에 필요한 데이터 수집 시간을 크게 줄여줍니다. 또한, 각종 시나리오를 통해 생성되는 데이터는 기존 현실에서 수집하기 어려운 상황의 데이터도 사용자에게 제공하게 됩니다. 이를 통해 사용자는 정교한 Physical AI를 구현할 수 있고 생산 라인 변경이나 조정, 다품종 소량 생산 같은 비즈니스 전략 변화에 더 빠르고 효율적으로 대응할 수 있습니다.