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AWS와 NVIDIA로 Physical AI 가속화: 시뮬레이션과 실제 학습을 통한 프로덕션 준비 애플리케이션 구축

문제Physical AI(로봇, 자율주행) 개발 시 물리적 프로토타입 없이 학습하면 비용과 안전 리스크가 크고, 시뮬레이션-현실 격차(Sim-to-Real Gap)가 걸림돌이 된다.
접근NVIDIA Isaac Sim/Lab으로 수천 개 병렬 시나리오를 시뮬레이션 학습하고, AWS IoT Greengrass와 SageMaker로 실제 센서 데이터를 수집해 모델을 지속 정제하는 이중 경로 아키텍처를 적용했다.
결과Peg-in-Hole 산업 조립 사례에서 도메인 랜덤화로 강건성을 확보하고 실제 운영 데이터로 모델을 반복 재학습해, 물리적 로봇 학습 대비 수 주 소요 훈련을 수 시간으로 단축했다.
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