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디든로보틱스, 엔비디아 생태계로 산업용 피지컬 AI 개발 본격화

피지컬 AI 스타트업 디든로보틱스가 엔비디아(NVIDIA)의 시뮬레이션 및 가속 컴퓨팅 생태계를 활용해 산업용 피지컬 AI 개발을 본격화합니다. 시뮬레이션 학습을 실제 로봇에 적용하는 'sim-to-real' 과정을 엔비디아 플랫폼으로 가속화하며, 특히 휴머노이드 로봇 개발에 엔비디아 풀스택을 전면 도입합니다. 이를 통해 개발 사이클을 단축하고 현장 적용 가능한 로봇을 빠르게 구현할 계획입니다.

5일 전·2026.06.08·읽기 1·김민정

피지컬 AI(Physical AI) 스타트업 디든로보틱스가 엔비디아(NVIDIA)의 강력한 시뮬레이션 및 가속 컴퓨팅 생태계를 활용하여 산업용 피지컬 AI 개발에 박차를 가합니다. 핵심은 시뮬레이션 환경에서 학습한 로봇 제어 정책을 실제 로봇에 성공적으로 옮기는 과정, 즉 'sim-to-real'을 엔비디아 플랫폼 위에서 효율적으로 가속하는 것입니다. 디든로보틱스는 엔비디아 인셉션(Inception) 멤버이자 피지컬 AI 에코시스템 파트너로서 엔비디아 플랫폼을 적극 활용하고 검증하며 긴밀하게 협력하고 있습니다.

이번 협력의 핵심은 휴머노이드 로봇 개발 전 과정에 엔비디아의 풀스택(full-stack) 기술을 도입하는 것입니다. 휴머노이드의 보행 및 제어 학습은 방대한 시도와 반복이 필요한 복잡한 영역이며, 시뮬레이션에서 학습한 내용을 실제 로봇에 오차 없이 적용하는 sim-to-real 과정이 가장 큰 난제로 꼽힙니다. 디든로보틱스는 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)으로 구축한 가상 환경에서 실제와 동일한 사양의 뎁스(depth) 카메라로 시각 데이터를 얻고, 해당 위치의 3D 구조를 정답 데이터로 함께 기록합니다. 보행 및 제어 학습 데이터는 뮤조코 와프(MuJoCo Warp)를 통해 수천 개의 환경을 동시에 구동하여 확보하며, 물리 엔진 뉴턴(Newton)으로 정밀한 동역학 시뮬레이션을 수행합니다. 학습된 정책의 실제 로봇 온보드 추론(onboard inference)은 엔비디아 젯슨(Jetson)이 실시간으로 처리하는 등, 시뮬레이션 데이터 취득부터 실제 로봇 배포까지 엔비디아 스택을 전 과정에 활용하는 통합적인 구조를 구축했습니다.

2024년 KAIST 기계공학과 휴머노이드로봇연구센터 출신 연구자 4인이 공동 창업한 디든로보틱스는 이미 '디든 스파이더'라는 사족보행 로봇으로 국내 주요 조선사와 협력하며 실제 선박 생산 공정의 용접 현장에서 레퍼런스를 확보하고 있습니다. 디든 스파이더는 전자기영구자석(EPM) 기술을 활용해 철 구조물의 바닥, 벽면, 천장을 자유롭게 이동하며 용접, 검사 등 고위험 작업을 수행합니다. 이러한 경험을 바탕으로 디든로보틱스는 이제 산업용 휴머노이드로 제품군을 확장하며, 엔비디아와의 협력을 통해 산업 현장의 고위험 작업을 수행하는 로봇 개발에서 시뮬레이션과 실제 환경 간의 간극을 좁히는 중요한 과제를 해결하고, 개발 사이클을 단축하여 현장에서 실제로 작동하는 피지컬 AI를 더욱 빠르게 구현할 것으로 기대됩니다.

1인 창업자를 위한 기회 분석
AI 분석 · 참고용이며 검증이 필요합니다
3/10
약한 신호
3점인가

대규모 자본과 전문 인력이 필요한 하드웨어 기반의 로봇 개발 영역으로, 1인 창업자가 진입하기 매우 어렵습니다.

문제 / 미충족 수요

산업용 로봇, 특히 휴머노이드 로봇 개발에서 시뮬레이션 학습 결과를 실제 로봇에 적용하는 'sim-to-real' 과정의 비효율성과 높은 난이도가 문제입니다.

한국 시장
국내 있음한국은 조선업 등 중공업 분야에서 로봇 자동화 수요가 높으며, 관련 기술 개발 스타트업도 활발히 활동 중입니다.
수익 모델

B2B 로봇 판매 및 유지보수, 로봇 솔루션 구독 · 돈 내는 주체: 조선사, 건설사 등 고위험 산업 현장을 가진 기업

1인 실현 가능성
1/5

휴머노이드 로봇 개발은 하드웨어, 소프트웨어, AI 등 다방면의 전문 지식과 막대한 자본, 대규모 팀이 필요한 영역입니다.

진입 지점 (Wedge)

특정 산업(조선, 건설 등)의 고위험 작업에 특화된 로봇 제어 및 시뮬레이션 최적화 서비스 제공

이번 주 첫 실험

산업 현장의 특정 고위험 작업에 대한 로봇 전문가 및 현장 작업자 인터뷰를 통해 'sim-to-real' 과정에서 겪는 구체적인 어려움과 요구사항을 파악한다.

Original source
이 글은 Platum의 기사를 yozm.tech가 한국어로 재작성한 버전입니다.
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