[공부] NVIDIA Omniverse, Isaac Sym

최근에 NVIDIA에서 Physical AI를 강조를 많이 하고 TED에서도 이와 비슷한 얘기가 나왔다.

 

https://youtu.be/QOCZYRXL0AQ?si=OstjrO-6AKRJXoXm

 

 

그래픽 기술의 발달, GPU의 발전, 인공지능의 발전이 향하는 곳은 digital twin, robotics, simulation이다.

 

시뮬레이션은 각 분야마다 약간씩 다른 의미를 갖는다.

기계공학과 고체, 열유체 분야에서 말하는 시뮬레이션은 발전된 수치해석 기법을 이용한 computational simulation을 말하고 이를 위해 정량화된 물성치를 얻는다.

동역학, 제어 분야에서 말하는 시뮬레이션은 dynamics를 해석적, 수치적 기법을 통해서 시간에 대한 궤적을 구해서 이를 분석한다.

 

화학 분야에서 연구하는 친구와 얘기해보면, 화학적 반응을 수치적으로 시뮬레이션 돌리는 것 역시 가능하다.

그래픽 분야에서의 시뮬레이션은 물리 기반의 시뮬레이션도 있지만 그것을 어떻게 visualization할 것인지도 매우 중요하다.

경제학이나 심리학 등의 인간을 다루는 분야에서 다루는 시뮬레이션도 있을 것이다.

 

 

NVIDIA에서 집중하는 것은 Computer graphics + physical (dynamics) simulation + robotics이다.

빠르게 시뮬레이션 하는 것을 넘어서 이를 이용해  design, control 어플리케이션까지 framework를 확장하려는 시도로 보인다. 실제로 로보틱스에서 지배적으로 쓰이는 강화학습은 많은 시뮬레이션을 요한다. 시스템에 대한 dynamics는 물리 법칙으로 시뮬레이션할 수 있다. 그러나 그 시스템이 움직이는 현실(로봇 앞에 놓인 장애물이나 상호작용하는 물체)까지 시뮬레이션할 수 있다면, 더 어려운 문제를 해결할 수 있을 것이다.

 

이러한 흐름을 보고자 NVIDIA에서 꾸준히 공개하고 있는 여러 시뮬레이션 및 그래픽 프로그램에 대해 테스트해볼 생각이다.

 

 

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공부 자료 (지속적으로 업데이트할 예정)

 

https://github.com/NVIDIA-Omniverse/kit-app-template.git

GitHub - NVIDIA-Omniverse/kit-app-template: Omniverse Kit App Template

 

 

https://learn.nvidia.com/courses/course?course_id=course-v1:DLI+S-OV-11+V1&unit=block-v1:DLI+S-OV-11+V1+type@vertical+block@70dcf6f8a195420b9dd60053e133ec87