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엔비디아, 아이작 AMR 플랫폼 구축… 9조 달러 물류 산업 지원

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엔비디아(CEO 젠슨 황)는 2025년까지 로봇이 있는 현장이 6배 가까이 증가할 것으로 예상되는 가운데, 딥맵(Deepmap), 메트로폴리스(Metropolis), 리옵트(ReOpt)를 통해 자율주행 로봇의 성능을 한층 향상시킨다고 밝혔다.

제조 및 주문 처리 센터는 매우 복잡하며, 거대한 시설은 끊임없이 움직인다. 이러한 현장에서 로봇은 기나긴 통로를 돌아다니면서 움직이는 사람들의 팀을 지원하기 위해 수백만 개의 제품을 들어올린다. 이때 장애물은 항상 존재한다.

아이작(Isaac) AMR 플랫폼은 운영 효율성을 최적화하고 AMR(자율 이동 로봇) 배치를 가속화하기 위해 도입됐다. 아이작 AMR은 엔비디아 EGX 서버에 매핑, 사이트 분석 및 차량 최적화를 제공해 로봇 공학 애플리케이션을 구축 및 배치하기 위한 엔비디아 아이작 기능을 확장한다.

이러한 유형의 산업 시설은 도시 한 구획이나 경기장만큼 커질 수 있다(도시 한 구획이나 경기장의 규모까지도 처리할 수 있다). 그들은 때에 따라 달라지는 제품 수요에 맞게 지속적으로 변경, 재구성 또는 확장한다. 자율로봇의 경로 계획과 경로 재설정은 보조를 맞춰 움직여야 한다.

산업 규모에서는 작은 경로 최적화도 9조 달러 규모의 물류 산업에서 수십억 달러를 절감할 수 있다. 인터랙트 어낼리시스(Interact Analysis)에 따르면 자율주행 로봇 배치는 2020년 9,000곳에서 2025년 53,000곳까지 확대될 것으로 추정된다. 한편, 공급망은 인력 부족과 코로나19의 제약 속에서 끊임없이 증가하는 전자 상거래를 따라잡기 위해 고군분투하고 있다.

한 가지 장애물은 높은 정확성을 갖춘 로봇 지도를 신속하고 자율적으로 개발하는 능력이다. 이는 운영이 확장되거나 변동함에 따라 지속적으로 업데이트되어야 한다. 주행 로봇의 환경 변화에 대한 상황 인식을 높이고 경로를 지속적으로 다시 최적화하는 동시에 시뮬레이션을 통해 새로운 기술을 개발하는 것은 운영 효율성에 있어 그 무엇보다 중요하다.

아이작 AMR은 엔비디아의 수십 년간의 연구와 제품 개발의 결과물이다. 이 프레임워크는 엔비디아 NGC 소프트웨어 허브와 엔비디아 옴니버스 플랫폼 내에서 사용할 수 있으며, 초반에는 메트로폴리스(Metropolis)와 리옵트(ReOpt)에서부터 곧 딥맵(DeepMap)과 더 많은 엔비디아 기술까지 이용할 수 있다.

엔비디아 아이작 AMR 데모는 아래에서 확인할 수 있다.

아이작 AMR을 사용한 운영 확장

제조 및 이행을 위한 자율주행 로봇의 AI와 컴퓨팅 과제는 자율 차량의 과제와 크게 다르지 않다. 그 과제는 장애물과 사람을 반드시 피하고, 목적지에 도달하는 것이다. GPU 가속 알고리즘으로 구동되는 수천 개의 센서는 실시간으로 끊임없이 변화하는 산업 워크플로 중에서 여러 목적지 중 최단 경로를 찾아냄으로써 자율 로봇의 플릿이 외판원 문제(traveling salesman problem)를 해결하도록 돕는다.

아이작 AMR 플랫폼은 엔비디아 옴니버스를 통해 AMR이 배치될 시설의 디지털 트윈을 만든다. 또한 옴니버스에 구축된 엔비디아 아이작 심(NVIDIA Isaac Sim)은 높은 충실도의 물리와 인식을 통해 디지털 트윈에서 로봇 플릿, 사람, 기타 기계의 동작을 시뮬레이션 한다. 이는 AI 모델 교육을 위한 합성 데이터 생성도 가능하게 한다.

아이작 AMR은 GPU 가속 AI 기술과 딥맵(DeepMap), 리옵트(ReOpt) 및 메트로폴리스(Metropolis)를 포함한 SDK로 구성된다. 이러한 기술은 엔비디아 플릿 커맨드(NVIDIA Fleet Command)를 통해 안전하게 조정되고 클라우드로 제공된다.

매핑 고급 기능을 제공하는 딥맵(DeepMap)

엔비디아의 최근 딥맵 인수는 AMR 산업에 자율주행 차량 매핑의 발전을 가져왔다. AMR 배포는 딥맵 플랫폼의 클라우드 기반 SDK에 액세스해 센티미터 수준의 정확도를 달성하는 동시에 대규모 시설의 로봇 매핑을 몇 주에서 며칠로 가속화할 수 있다.

딥맵 업데이트 클라이언트를 사용하면 필요에 따라 로봇 지도를 실시간으로 업데이트할 수 있다. 또한 딥맵 SDK는 의미론적 이해를 더해 지도에 인텔리전스 층을 제공하므로 로봇은 픽셀이 나타내는 개체를 식별하고 한 방향으로 이동할지 여부를 알 수 있다. 이는 실내외 지도 구축을 처리할 수도 있다.

아이작 AMR 플랫폼의 일부로서 엔비디아 딥맵은 옴니버스를 통해 메트로폴리스, 리옵트, 아이작 심과 같은 다른 구성 요소와 통합된다.

작동 중인 엔비디아 아이작(Isaac) AMR
그림 1. 작동 중인 엔비디아 아이작(Isaac) AMR. 이미지는 카메라의 데이터가 아닌 점 구름에서 생성된 복셀 그리드를 보여주는 것으로, 매우 흐릿할 것으로 예상된다. 실시간 상황 인식 기능을 더하는 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis)

실시간 상황 인식 기능을 더하는 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis)

이러한 환경에서 매핑으로 모든 것이 설명되지는 않는다. 또한 AMR에 탑재된 고급 센서만으로는 지속적으로 안전하고 효율적인 운영을 보장하기에 충분하지 않다.

엔비디아 메트로폴리스 비디오 분석 플랫폼은 공장 또는 창고 바닥에 배치된 카메라와 센서에 대한 액세스를 제공해 더 높은 수준의 실시간 아웃사이드인 요구를 충족한다.

메트로폴리스를 통해 AMR은 공장 현장에서 추가적인 상황 인식 단계에 접근할 수 있으므로 혼잡도가 높은 지역을 피할 수 있으며, 사각지대를 제거하고 사람과 다른 AMR의 가시성을 향상시킬 수 있다. 또한, 메트로폴리스의 사전 교육 모델은 특정 장소별 요구 사항에 맞춰 커스터마이징 하는 데 있어 유리한 출발점을 제공한다.

물류를 전환하는 리옵트(ReOpt) 라이브러리

엔비디아 리옵트 AI 소프트웨어 라이브러리는 차량 경로 계획 및 물류를 실시간으로 최적화하는 데 사용할 수 있으며, 이는 AMR 플릿에 적용될 수 있다. 크고 복잡한 환경에 배치될 최적의 AMR 플릿 크기를 결정할 때 많은 요소를 고려해야 한다. 로봇 속도, 배터리 수명, 차량 크기 및 중량, 시설 배치 등이 모두 고려 요소에 속한다.

기업은 아이작 심(Isaac Sim)을 사용해 엔비디아 리옵트와 여러 AMR 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있다. 이는 창고와 같은 환경의 디지털 트윈에서 빠르고 정확하게 나타나며, 상황이 변화함에 따라 생산에 로봇을 배치하기 전에 실행돼 시간과 비용을 절약할 수 있다.

배치된 뒤에는 최고의 운영 효율성을 위해 플릿 전체에 걸친 경로 최적화가 필요하다. 엔비디아 리옵트는 여러 제약 조건을 기반으로 다양한 AMR의 플릿으로 가는 경로를 동적으로 다시 최적화한다.

생산에 AMR 활용

엔비디아 EGX 서버에서 사용할 수 있는 아이작 AMR 플랫폼은 경로 최적화는 물론 산업 시설 및 휴먼 로봇 시뮬레이션을 구축할 수 있는 완전한 경로를 제공함으로써 AI 주도의 물류 개발을 강화한다.

NVIDIA  아이작 로보틱스 플랫폼
그림 2. 아이작 AMR 플랫폼은 엔터프라이즈급(enterprise class) 및 클라우드 레디(cloud ready)에 적합하도록 구축됐다. 아이작 AMR 플랫폼의 일부로 제공되는 엔비디아 테크놀로지(NVIDIA Technologies)는 엔비디아 플릿 커맨드(fleet command)를 통해 EGX 서버에 안전하게 배포 및 관리할 수 있다.

옴니버스(Omniverse), 메트로폴리스(Metropolis), 딥맵(DeepMap), 리옵트(ReOpt)의 최신 개발 소식은 각 링크에서 확인할 수 있다. 아이작 로보틱스 플랫폼에 대한 자세한 내용은 해당 링크에서 확인할 수 있다.

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지멘스 모빌리티 브라운슈바이크 공장 150주년 기념식 가져

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세계에서 가장 오래된 최대의 신호 및 철도 자동화 기술 개발 및 생산 사이트

Braunschweig site of Siemens Mobility
사진. 앞줄 좌로부터 1)Siemens AG CEO인 Roland Busch, 2)독일 디지털 사업 및 교통 연방 장관 Volker Wissing, 3)Siemens Mobility Rail Infrastructure CEO인 Andre Rodenbeck

세계 최대이자 가장 오래된 신호 및 철도 자동화 기술 개발 및 생산 사이트인 지멘스 모빌리트(Siemens Mobility)의 브라운슈바이크(Braunschweig) 사이트가 지난 11월 150주년을 맞이해 기념식을 가졌다.

독일 로워색슨 지역에 위치한 브라운슈바이크 사이트는 1873년 브라운슈바이크(Braunschweig) 사업가 Max Jüdel과 기계공학자 Heinrich Büssing에 의해 설립되어 이후 수십 년간 지멘스(Siemens)에 의해 단계적으로 인수되었다.

브라운슈바이크에서의 혁신은 전 세계 철도 인프라의 발전을 일관되게 이끌어왔다. 오늘날 지멘스 모빌리티는 브라운슈바이크 시설에서 철도 인프라를 더욱 효율적이고 지속 가능하며 신뢰성 있게 만드는 기술을 연구 및 개발하고 있다.

이번 행사에는 독일의 디지털 사업 및 교통 연방 장관 Volker Wissing, 경제 사업, 교통, 주택 및 디지털화 장관인 Olaf Lies, Siemens AG CEO인 Roland Busch 등이 참석했다.

지멘스 모빌리티 Rail Infrastructure CEO인 Andre Rodenbeck는 “지난 150년 동안 브라운슈바이크의 저희 사이트는 어제, 오늘 및 내일의 철도 교통을 위한 씽크탱크 역할을 수행해 왔다”고 말하고, “오늘날 우리는 독일과 전 세계 철도 교통을 위해 이곳에서 이루어진 선도적인 작업의 긴 역사를 돌아볼 뿐만 아니라 미래를 바라보고 있다. 우리는 브라운슈바이크에서의 혁신으로 내일의 모빌리티를 형성하는데 중요한 역할을 지속해서 담당할 것이다”라고 밝혔다.

환경 친화적인 교통 수단으로 철도에 대한 투자가 전 세계적으로 증가하고 있다. 독일 연방 정부는 디지털 철도 독일(DSD) 프로그램을 통해 국내 철도망의 포괄적인 혁신 계획을 시작했다. 브라운슈바이크 사이트는 이에 기여할 준비가 되어 있다고 설명했다.

Braunschweig site of Siemens Mobility
Braunschweig site of Siemens Mobility

지난 5년간 약 6,000만 유로가 이 사이트와 생산 시설에 투자되었다. 지멘스 모빌리티는 현재 브라운슈바이크 공장에서 46개국의 약 4,000명의 고도로 자격을 갖춘 직원을 고용하고 있으며, 이 중 약 1,100명은 생산 및 조립, 약 900명은 연구 및 개발, 약 1,500명은 글로벌 프로젝트 관리에 종사하고 있다.

한편, K 50 릴레이 전쟁 이후 가장 큰 획기적 발전 중 하나는 근육의 힘으로 작동되는 기계적 인터락킹 시스템에서 전기 기계식 솔루션으로의 전환이다. 전문가들 중에서는 K 50 신호 릴레이가 전설적인 것으로 여겨진다. 이것은 릴레이 인터락킹의 기초가 되었으며, 철도 교통 자동화를 위한 첫 번째 단계였다.

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ABB E-모빌리티, 보리티(Vourity) 인수로 전기차 충전 결제 간소화

ABB E-모빌리티가 스웨덴 핀테크 스타트업 보리티(Vourity)를 인수했다. 전기차 충전소 결제 간소화 솔루션 확보로 다양한 결제 옵션을 위한 셀프 서비스 활성화에 적극 나선다는 구상이다

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electric vehicle charging
electric vehicle charging image (abb)

ABB E-mobility가 스웨덴 스타트업인 보리티(Vourity)를 인수해 EV 충전의 결제 방식을 간소화하고 개선하겠다고 밝혔다.

보리티(Vourity)는 드라이버의 생활을 충전소에서 간편하게 만들어 주며, 다양한 결제 방식(신용카드, 모바일 페이, RFID 태그 등)을 사용하여 빠르고 안전한 EV 충전 결제를 위한 기술을 제공한다.

보리티의 클라우드 기반 솔루션은 결제 스테이션을 통해 또는 직접 충전기에 통합하여 사용할 수 있다.

ABB E-mobility의 Daniel Alarcon-Rubio CDO는 “보리티(Vourity)의 기술이 얼마나 간단하고 쉬운지에 대해 가장 인상적인 것은 우리 시스템에서 추구하는 것과 완벽하게 일치하기 때문에 ABB E-mobility에 완벽한 전략이라고 본다. 보리티의 인력과 기술을 확보해 우리 자체 시스템의 개발을 강화하고 가장 좋은 서비스를 제공할 수 있게 됐다.”고 말했다.

보리티의 인수는 ABB E-mobility의 기술 스택에 중요한 요소를 추가하여 고객 제공에 매끄러운 결제 시스템을 통합 할 수 있도록 할 것으로 기대된다.

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