인공지능 및 시각화 기술로 자동차 공정 혁신, BMW 엔비디아 아이작(Isaac) 로봇 플랫폼 도입

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권경욱 기자 0   0

엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 BMW 그룹이 최신 인공지능(AI) 및 시각화 기술을 기반으로 구축된 물류 로봇을 활용해 자동차 공정을 혁신하기 위해 엔비디아의 새로운 아이작(Isaac) 플랫폼을 채택했다고 밝혔다. 


이번 협업의 핵심은 엔비디아의 개방형 아이작 로봇 플랫폼에서 구동되는 단일 소프트웨어 아키텍처를 활용해 AI 로봇을 개발하는 것으로, BMW는 훈련부터 테스트, 구축에 이르는 엔비디아 기술 기반의 엔드-투-엔드 시스템을 구현한다. BMW는 이 시스템을 통해 물류 공장의 흐름을 개선하여 맞춤형 차량을 보다 빠르고 효율적으로 생산한다는 계획으로, 개발이 완료되면 전세계 BMW 공장에 도입할 방침이다.


젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 창립자 겸 CEO는 “BMW가 엔비디아의 아이작 로봇 플랫폼을 사용해 공장 물류 프로세스를 재정립하는 것은 과히 혁신적이다. BMW는 첨단 컴퓨팅 기술을 활용해 보다 고객맞춤화 되고 진화된 적시 생산방식(JIT) 및 직서열 생산방식(JIS)을 구현하며 AI 공장 시대를 선도하고 있다”고 설명했다.


위르겐 마이들(Jürgen Maidl) BMW 물류부문 수석 부사장은 “고객에게 폭넓은 선택권을 제공하는데 전념하고 있는 BMW는 여러 차량에 걸쳐 다양한 기능을 맞춤형으로 제공하기 위해 노력하고 있다. 하나의 공장 라인에서 고도로 맞춤화된 고품질의 자동차를 여러 모델에 걸쳐 대량으로 생산하기 위해서는 엔드-투-엔드 첨단 컴퓨팅 솔루션이 필요하다. 엔비디아와의 협업을 통해 공장 물류의 미래를 이끌고, 궁극적으로는 전세계 BMW 고객의 만족도를 향상시킬 것”이라고 말했다.


양 사는 엔비디아 DGX AI 시스템과 아이작 시뮬레이션 기술을 사용해 로봇을 훈련 및 테스트하고, 훈련을 향상시키기 위해 엔비디아 쿼드로(Quadro) 레이트레이싱 GPU로 합성 기계 부품을 렌더링한다. 또한, 고성능 엔비디아 젯슨(Jetson) 및 EGX 엣지 컴퓨터로 구동되는 아이작 소프트웨어 개발 키트 상에서 구축된 새로운 AI 로봇을 활용한다.


BMW는 4,500여 이상의 공급업체로부터 23만개의 고유 부품번호가 포함된 수백만 개의 부품이 공장으로 유입되고 있다. 이 가운데, BMW 자동차 판매량이 지난 10년 동안 2배가 증가해 250만 대에 이르면서 공급망 규모가 점점 증가하고 있다. 뿐만 아니라, BMW 차량은 고객에게 평균 100여개의 서로 다른 옵션으로 제공돼 고객 주문의 99%가 모두 다르기 때문에, 이러한 점들이 공장 물류에 상당한 도전과제로 작용하고 있다.


공장 물류 흐름을 최적화하기 위해, BMW는 오토노머스 AI 기반의 물류 로봇으로 생산 프로세스를 지원하여 동일한 생산 라인에서 고도로 맞춤화된 차량을 조립하게 된다.


BMW는 엔비디아 젯슨 AGX 자비에 및 EGX 엣지 컴퓨터를 기반으로 구동되는 엔비디아 아이작 로봇 플랫폼을 활용해 5대의 AI 로봇을 개발하여 물류 워크플로우를 개선한다는 계획이다. 여기에는 부품을 자율적으로 운송하는 내비게이션 로봇뿐만 아니라, 부품을 선택 및 구성하는 조작 로봇이 포함된다.


엔비디아 아이작 SDK에서 개발된 로봇들은 인식, 세분화, 포즈 추정 및 인간 포즈 추정을 처리하는 여러 강력한 심층신경망을 활용하여 환경을 인지하고, 물체를 감지하며, 자율적으로 탐색하고, 물체를 이동시킨다. 이 로봇들은 실제 데이터와 엔비디아 GPU 모두를 활용한 훈련을 통해 다양한 조명 및 오클루전(occlusion) 조건에서 레이 트레이싱된 기계 부품을 렌더링하여 실제 데이터를 증대시키게 된다.


이후, 엔비디아 DGX 시스템에서 실제 데이터와 합성 데이터를 사용해 심층신경망을 훈련한다. 로봇들은 엔비디아 아이작 시뮬레이터(Isaac Simulator)에서 탐색 및 조작을 위한 가상 훈련 및 테스트를 거치며, 이는 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼에서 운영되어 서로 다른 지역에 있는 BMW 임직원들이 모두 하나의 시뮬레이션 환경에서 작업할 수 있도록 한다.

 

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