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엔비디아 손잡더니 돌변…식당 서빙하던 로봇의 '놀라운 변신'

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엔비디아 손잡더니 돌변…식당 서빙하던 로봇의 '놀라운 변신'

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    베어로보틱스가 엔비디아와의 기술 협력을 통해 휴머노이드 로봇의 물체 조작 능력을 높이는 인공지능(AI) 학습 플랫폼 '키노-2(KINO-2)'를 공개했다. 기존 서빙·운반 로봇에서 축적한 상용화 경험을 바탕으로 물품 적재와 분류 등 복잡한 작업까지 자동화 영역을 확대하려는 전략이다.
    엔비디아 협력 통해 로봇 학습 플랫폼 '키노-2' 출시
    베어로보틱스는 엔비디아 GTC 베를린에서 휴머노이드 로봇 'KR1'에 적용하는 로봇 학습 플랫폼 키노-2를 출시한다고 발표했다. 키노-2는 사람이 작업을 시연하면 이를 학습해 로봇이 실제 현장에서 수행할 수 있는 물체 조작 기술로 전환하는 플랫폼이다. 엔비디아의 피지컬 AI 기술과 베어로보틱스가 확보한 로봇 하드웨어·소프트웨어 역량을 결합한 것이 특징이다.

    2017년 미국 실리콘밸리에서 설립된 베어로보틱스는 북미와 유럽, 아시아의 5000개 이상 고객 사업장에 1만6000대가 넘는 로봇을 배치했다. 대부분 서빙 로봇으로, 이 과정에서 자율주행과 다중 로봇 관제, 작업 흐름 관리 기술을 축적했다. 2026년에는 키니시 로보틱스(Kinisi Robotics)를 인수하면서 휴머노이드 KR1과 키노 로봇 학습 프로그램을 확보했다.

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    키노-2는 기존 로봇의 이동 기능에 물체를 집고 배치하는 조작 기능을 결합한다. 물류 현장에서는 상자에 물품을 담아야 운반할 수 있고, 제조 현장에서는 기계에 자재를 투입해야 생산을 시작할 수 있다. 반품된 상품도 분류 작업을 거쳐야 다음 공정으로 이동할 수 있다. 베어로보틱스는 이러한 작업을 기존 자율주행·제어·업무 관리 시스템과 연결해 자동화 범위를 넓힌다는 방침이다.

    이를 위해 작업자의 시연 데이터를 수집하고 AI 모델을 학습·개선한 뒤 KR1에서 성능을 평가하는 과정을 구축했다. 검증된 작업 능력은 고객사 시범 운영에 적용된다. 자체 개발 모델뿐 아니라 외부의 범용 기반 모델도 공통 학습·평가·배포 도구를 통해 활용할 수 있다. 로봇 하드웨어와 소프트웨어, AI를 함께 개발하기 때문에 고객의 작업 조건에 맞춰 동작과 시스템을 동시에 조정할 수 있다는 설명이다.

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    브렌 피어스 베어로보틱스 최고로봇책임자(CRO)는 "실제 작업을 수행하는 사람들은 제품과 장비, 작업 순서를 이미 이해하고 있다"며 "작업 시연을 통해 이러한 지식을 수집하고 로봇에 가르칠 수 있다"고 말했다. 이어 "새로운 작업마다 필요한 맞춤형 엔지니어링을 줄이고 고객에게 실질적으로 유용한 물체 조작 기술을 제공하는 것이 목표"라고 밝혔다.

    핵심 기술 기반으로는 엔비디아의 로봇용 엣지 실행 환경인 '아이작 OS(Isaac OS)'가 활용된다. 베어로보틱스는 아이작 OS를 KR1의 인지 처리 시스템 중심에 배치해 다양한 물체와 작업장 구조, 운영 조건에 대응하도록 설계했다. 아이작 OS에는 엔비디아 홀로스캔 SDK(HSDK) 5.0이 포함되며, 엔비디아 젯슨 AGX 토르(Jetson AGX Thor)에서 시각 등 인지 정보 처리와 AI 모델 추론을 연결한다.


    기존 로봇 소프트웨어와의 통합에는 엔비디아 아이작 ROS 브리지가 사용됐다. 이를 통해 기존 내비게이션과 동시적 위치추정·지도작성(SLAM), 로봇 관제 및 작업 관리 시스템을 유지하면서 자체 AI 모델과 엔비디아 아이작 그루트(Isaac GR00T)를 비롯한 공개 기반 모델을 연동했다. 엔비디아 엔지니어링팀과의 직접 협력 및 신기술 조기 접근을 통해 하드웨어와 소프트웨어를 반복 개선하고, 실제 고객 현장 데이터와 테스트 결과를 엔비디아에 기술적 피드백으로 제공하는 방식이다.
    로봇이 주변 인식하고 동작 결정하는 시간 단축
    성능 개선 효과도 확인됐다. 베어로보틱스는 엔비디아 아이작 OS 실행 환경과 텐서RT(TensorRT), 모델 양자화 기술을 활용해 GR00T 모델의 추론시간을 초기 최적화 이전 약 500밀리초(ms)에서 약 60ms로 단축했다. 자체 모델의 추론시간도 72.3ms에서 17.2ms로 줄였다. 각각 약 8배와 4.2배의 속도 향상으로, 로봇이 주변 상황을 인식하고 동작을 결정하는 데 필요한 시간을 줄였다는 의미다.

    베어로보틱스는 현재 슈퍼마켓 반품 처리와 창고 내 상자 취급 작업에서 물체 조작 기술을 시범 적용하고 있다. 장기적으로는 운반을 담당하는 특화 이동 로봇과 물체 조작을 수행하는 KR1을 결합하고, 통합 로봇 관제와 작업 관리 시스템으로 운영한다는 계획이다.
    GTC 베를린 엔비디아 부스에서 시연
    팡웨이 리 베어로보틱스 최고기술책임자(CTO)는 "고객에게 필요한 것은 상자에 물품을 담고, 이를 운반한 뒤, 빈 상자를 다시 가져오는 전체 작업의 완수"라며 "이미 구축한 자율주행 기술과 인프라에 키노-2의 물체 조작 기능을 더했다"고 설명했다. 그는 "학습 플랫폼과 로봇을 함께 개발하기 때문에 고객별 업무 프로세스에 맞춰 시스템을 설계할 수 있다"고 강조했다.

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    베어로보틱스는 엔비디아의 초청으로 GTC 베를린 엔비디아 전시 부스에서 키노-2 기반 KR1의 작업을 시연한다. KR1은 창고관리시스템(WMS)의 주문에 따라 병을 집어 상자에 담고, 지정된 장소까지 운반한 뒤 빈 상자를 가져오는 일련의 작업을 수행한다. 엔비디아는 같은 행사에서 아이작 OS의 첫 공개 베타 버전과 해당 실행 환경에 포함되는 홀로스캔 SDK 5.0의 정식 출시를 발표한다.

    뉴욕=황정수 특파원 hjs@hankyung.com

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