출처: aws.amazon.com원문 보기
AWS, 로봇 AI의 데이터 수집부터 시뮬레이션·현장 배포까지 잇는 개발 도구 공개
3줄 요약
- AWS가 로봇용 피지컬 AI 개발 전 과정을 연결하는 공개 도구 모음을 발표했습니다.
- 데이터 수집, 합성 데이터 생성, 모델 학습, 시뮬레이션 검증, 로봇 장치 배포에 엔비디아 도구를 연동합니다.
- 특정 로봇이나 작업에 묶이지 않는 기반 시설이며, 완성된 로봇 동작 모델을 제공하는 것은 아닙니다.
AWS는 10월 7일 'Physical AI Toolchain on AWS'를 공개했습니다. 로봇 개발팀이 데이터 수집부터 실제 장치 배포까지 여러 도구를 이어 붙일 때 필요한 참조 설계, 코드 기반 인프라 구성, 배포 자동화를 모은 도구입니다.
원격 조작 기록은 Amazon S3에 저장하고, NVIDIA Cosmos를 이용한 합성 데이터 생성은 EKS와 AWS Batch에서 수행하도록 설계했습니다. 로봇 동작 정책의 학습에는 Isaac Lab·Isaac GR00T와 AWS Batch·SageMaker를 연결하고, Isaac Sim을 활용한 검증은 EC2에서 진행합니다. 검증된 모델의 장치 배포에는 Jetson과 AWS IoT Greengrass를 사용합니다.
이 도구는 Zarr 기록을 LeRobot 형식으로 바꾸고, URDF 로봇 설명과 ONNX 모델 형식, ROS 2 제어 체계도 지원합니다. 개발팀은 필요한 단계만 따로 도입하거나 전체 과정을 연결할 수 있습니다. AWS는 로봇을 실제로 제어할 완성된 기술이 아니라 학습과 검증, 배포를 반복할 수 있는 인프라를 제공한다고 설명했습니다.
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