엔비디아, AI 에이전트용 로봇 자율 개선 시스템 개발했다

엔비디아가 AI 에이전트 자율 능력을 로봇에 도입하는 하니스 프레임워크(harness framework)인 엔파이어(ENPIRE)를 발표했다. 엔파이어는 카네기멜런대와 캘리포니아대 버클리 연구진과 공동 개발한 프레임워크로 클로드 코드나 코덱스 등 AI 에이전트를 활용해 로봇의 작업 수행 능력을 강화할 수 있다.

세밀한 작업을 수행할 수 있는 정교한 로봇을 만들려면 인간에 의한 감독과 인간에 의한 알고리즘 구축이 필요하다. 하지만 엔비디아는 인간에 의한 감독 및 구축이 범용 물리 지능(physical intelligence)을 개발하는 데 있어 병목 현상이 되고 있다고 지적했다.

엔파이어는 클로드 코드, 코덱스, 키미 코드 등 기존 AI 에이전트를 로봇 개발에 응용하기 위한 하니스 프레임워크. AI 에이전트는 디지털 환경에서는 로봇용 알고리즘을 자율적으로 개발할 수 있지만 현실 세계 로봇에는 적용할 수 없다. 이에 엔비디아는 알고리즘을 현실 세계 로봇에 적용하거나 결과를 검증할 수 있는 하니스 프레임워크로 엔파이어를 개발해 AI 에이전트 자율 능력을 로봇 개발에 응용할 수 있도록 했다. 엔파이어라는 명칭은 Environment(환경), Policy Improvement(정책 개선), Rollout(롤아웃), Evolution(진화)에서 따온 것.

엔파이어를 활용하면 작업 실행, 결과를 바탕으로 개선 계획 수립, 알고리즘에 개선 사항 도입, 개선된 알고리즘을 로봇에 적용이라는 루프를 실행해 로봇 동작을 지속적으로 개선할 수 있다. 엔비디아 실험에서는 핀을 삽입하는 작업, GPU를 기판에 장착하는 작업, 케이블 타이를 절단하는 작업 등 성공률을 자율적으로 향상시켜 성공률 99%를 달성할 수 있다는 게 확인됐다.

또 엔파이어에는 한 번에 조작하는 로봇 수를 늘리면 작업 개선 속도가 향상된다는 장점도 존재한다. 다만 엔파이어에는 AI 에이전트가 로봇 리소스를 충분히 활용하지 못해 GPU가 낭비되고 있다거나 한 번에 조작하는 로봇 수를 늘리면 토큰 소비량이 증가해 비용이 늘어난다는 등 문제도 존재한다고 한다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.