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시리액트·엔비디아 등, 잘란도 반품 로봇의 현장 데이터 재학습 체계 공개
3줄 요약
- 시리액트가 엔비디아·네비우스·CEVA 로지스틱스·잘란도와 반품 처리 로봇의 학습 순환 체계를 공개했습니다.
- 현장 작업 데이터를 시뮬레이션과 모델 재학습에 연결해 개선된 정책을 다시 시험합니다.
- 이 체계는 기존 반품 로봇 배치와 별개의 새 기술 발표이며 처리 속도 개선은 회사 측 목표입니다.
시리액트는 잘란도 반품을 처리하는 CEVA 로지스틱스의 일부 현장에서 로봇이 수집한 작업 데이터를 다시 학습에 활용하는 체계를 발표했습니다. 작업 영상과 로봇 움직임 데이터를 네비우스의 저장소로 보내고, 엔비디아 Isaac Lab에서 다양한 상황을 재현하는 구조입니다.
엔비디아 Cosmos는 시뮬레이션 영상을 변형해 학습 자료를 만들고, Blackwell 기반 연산 환경에서 시리액트의 Cortex 모델을 추가 학습합니다. 새 제어 정책은 정해진 기준을 통과한 뒤 현장 시험으로 이어집니다.
회사 측은 이러한 순환 체계가 개선 작업의 주기를 몇 주에서 며칠로 줄일 수 있다고 설명했습니다. 이는 제시된 기대 효과이며, 모든 현장에서 동일한 성능 향상이 입증됐다는 뜻은 아닙니다.
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