휴머노이드 로봇 전문 기업 에이로봇은 자연어 기반 모션 생성 모델인 엔비디아 키모도(NVIDIA Kimodo)와 GPU 가속 역운동학 라이브러리인 엔비디아 소마 리타게터(NVIDIA SOMA Retargeter)를 활용하여 달성한 중요한 이정표를 공유할 계획이다.

피지컬 AI의 핵심 가치는 인공지능을 사용하여 휴머노이드 로봇에게 다양한 움직임을 가르쳐 인간의 노동을 수행할 수 있도록 하는 데 있다. 하지만 수많은 인간의 행동을 학습시키는 데 필요한 막대한 컴퓨팅 인프라 비용과 가상 환경에서 물리적 로봇으로 모션을 전이하는 데 필요한 광범위한 시행착오 시간은 휴머노이드 상용화의 주요 장애물로 남아있다.

 

‘모션 팩토리’ 키모도와 ‘스마트 커넥터’ 소마 리타게터의 결합에이로봇은 텍스트-투-모션(text-to-motion) 라이브러리인 엔비디아 키모도를 통합하여 '모션 팩토리(Motion Factory)' 시스템을 구축함으로써 이러한 과제들을 해결했다. 이 솔루션은 "상자를 들어 선반에 올려놓아라"와 같은 간단한 자연어 지시를 바탕으로 3D 전신 모션 시퀀스를 생성한다. 정밀도가 떨어지고 가려진 데이터를 포착하지 못할 수 있는 기존의 비전 기반 데이터 수집과 달리, 키모도는 텍스트 프롬프트를 기반으로 모든 각도에서 포괄적인 모션 데이터를 생성한다.

개발 효율성을 극대화하기 위해 에이로봇은 생성된 데이터를 물리적 로봇에 적용할 수 있도록 개방형 엔비디아 소마(NVIDIA SOMA) 프레임워크의 핵심 라이브러리인 엔비디아 소마 리타게터를 도입했다. 이전에는 로봇의 팔다리 길이나 관절 구조를 약간만 조정해도 리타게팅 프로그램을 다시 작성해야 했다. 엔비디아의 '소마 표준 스켈레톤(SOMA Standard Skeleton)' 아키텍처를 활용함으로써, 에이로봇은 URDF(통합 로봇 설명 형식) 데이터를 기반으로 새로운 플랫폼에 신속하게 적응할 수 있는 유연성을 확보하여 이족보행 휴머노이드 개발에 있어 혁신적인 이점을 제공한다.
특히 이러한 통합은 에이로봇이 조선소에서 이루어지는 다양한 작업에 대한 모션 데이터를 빠르고 안전하게 수집하고 시뮬레이션하는 데 매우 효과적일 것으로 기대된다. 나아가 보안상의 이유로 현실 세계에서의 접근 및 처리 제한에 직면한 데이터를 가상 환경에서 제약 없이 생성하고 학습시킬 수 있도록 하여, 궁극적으로 보안이 철저한 제한된 환경에서의 데이터 수집 과제를 극복하는 데 중추적인 역할을 한다.

하드웨어 설계 변경에도 즉시 대응 가능한 R&D이 기술적 파이프라인은 하드웨어 설계가 빈번하게 반복되는 R&D 환경에서 매우 강력한 위력을 발휘한다. 하드웨어 팀이 로봇의 높이나 링크 비율을 수정하더라도 소프트웨어 팀은 리타게팅 레이어를 매핑하는 것만으로 키모도에 의해 생성된 기존 모션 자산을 수정 없이 유지할 수 있다.

또한, 에이로봇은 엔비디아 워프(NVIDIA Warp)와 오픈 소스 뉴턴(Newton) 물리 엔진을 기반으로 한 GPU 가속을 활용하여 방대한 양의 모션 데이터를 초고속 배치(batch)로 처리한다. 이 데이터는 엔비디아 아이작 랩(NVIDIA Isaac Lab) 시뮬레이션 환경과 직접 통합되어 강화 학습을 위한 훈련 데이터로 즉시 활용된다.

 

엔비디아 인셉션을 통해 지원받는 입증된 기술 리더십
스타트업을 위한 엔비디아 인셉션 프로그램의 회원사인 에이로봇의 휴머노이드 앨리스(ALICE)는 GTC 2026의 기조연설 영상에 소개된 바 있다.

엄윤설 에이로봇 대표는 "키모도가 풍부한 행동 데이터를 생산하는 데이터 팩토리이라면, 소마 리타게터는 그 데이터를 어떤 형태의 로봇에든 즉시 주입할 수 있게 해주는 스마트 커넥터"라고 말했다. 또한 "엔비디아의 가속 컴퓨팅 파이프라인을 완벽하게 마스터하는 에이로봇의 능력은 글로벌 휴머노이드 로봇 산업에서 가장 빠른 시장 출시 속도를 보장하는 핵심 경쟁력"이라고 덧붙였다.