작업별 시연 5회 후 95% 성공률…엔비디아 GR00T 2 공개

엔비디아(NVIDIA·$NVDA)가 9일 로봇 학습 모델 GR00T 2를 공개했다. 회사 자체 평가에서 작업별 시연 5회를 제공했을 때 50개 작업의 평균 성공률은 95%였다.

엔비디아는 9~12일 미국 텍사스주 오스틴에서 열리는 CoRL 2026에서 GR00T 2와 아이작 랩(Isaac Lab) 3.0의 활용 사례를 소개했다. 발표는 로봇의 이동 훈련을 넘어 케이블 연결과 부품 조립처럼 정밀 조작이 필요한 작업에 초점을 맞췄다. 관련 내용은 엔비디아 공식 블로그에 담겼다.

GR00T 2는 엔비디아가 세계행동모델이라고 부르는 모델이다. 로봇의 영상·명령·상태를 입력받아 미래 영상과 로봇 동작을 함께 예측하도록 설계됐다.

학습 데이터에는 사람의 1인칭 영상, 휴대형 그리퍼 시연, 로봇 원격조작 데이터가 포함됐다. 엔비디아가 공개한 사람의 1인칭 영상 데이터 10만 시간도 학습에 쓰였다.

엔비디아 연구 페이지의 평가에서 시연이 없을 때 GR00T 2는 50개 작업 중 40개를 최소 한 번 수행했다. 이때 전체 시행의 평균 성공률은 40%였다. 40개는 한 번 이상 성공한 작업 수이고, 40%는 전체 시행의 평균 성공률이다.

작업별 시연을 한 번 제공하면 평균 성공률은 71%, 다섯 번 제공하면 95%였다. 다섯 번의 시연 데이터는 작업당 3분 미만이었고, RTX 5090 한 대를 사용한 적응 학습에는 30분이 걸렸다고 엔비디아는 설명했다. 평가 내용은 엔비디아 연구 페이지에 공개됐다.

GR00T 2가 로봇 동작을 예측하는 모델이라면 아이작 랩은 가상 환경에서 로봇의 동작을 학습하고 평가하는 도구다. 아이작 랩 3.0은 CoRL 행사에 앞서 10월 22일 일반 공개됐다. 행사에서는 이 버전에 통합된 Newton 물리 엔진과 조작 학습 기능이 소개됐다.

개발자는 작업에 맞춰 PhysX와 Newton을 선택할 수 있다. Newton은 케이블과 천처럼 형태가 변하는 물체, 관절이 많은 로봇 손의 움직임을 모사하는 데 쓰인다.

엔비디아는 시각 기반 손재주 조작 벤치마크에서 아이작 랩 3.0·Newton 조합의 학습 처리량이 아이작 랩 2.3·PhysX 조합보다 최대 2.5배 높았다고 밝혔다. 이 수치는 해당 벤치마크에 한정된 비교 결과다.

엔비디아는 폭스콘(Foxconn)이 서버 제조 자동화에 GR00T 2를 적용 중이고, 지멘스(Siemens)는 산업용 사례를 평가하고 있다고 밝혔다. Nexuni는 세탁물 취급 로봇에 시험 중인 것으로 소개됐다. 각 사례의 양산 여부나 운영 성과는 제시되지 않았다.

국내에서는 LG전자가 로봇 개발에 아이작 심·아이작 랩·아이작 그루트를 활용하는 방안을 설명한 바 있다. LG전자의 로봇 개발과 엔비디아 플랫폼 활용도 앞서 보도됐다.

Newton GitHub 이슈에는 RTX 5090을 사용한 아이작 랩 3.0 환경에서 일부 변형 물체 시뮬레이션의 처리량이 PhysX보다 낮았다는 측정이 올라왔다. 이 측정은 특정 작업과 설정에서 나온 결과다. 관련 내용은 Newton GitHub 이슈에 기록됐다.

이후 환경 수가 많은 구간에서 성능이 개선됐다는 보고가 이어졌고, 해당 이슈는 10월 7일 완료 처리됐다. 낮은 환경 수 구간의 성능 저하 가능성은 별도로 논의됐다.

엔비디아 연구 페이지는 GR00T 2 코드를 12월 공개할 예정이라고 안내했다.