마이크로덕 사전 주문 2만 대 돌파
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엔비디아가 AI 에이전트와 물리 시뮬레이션을 활용한 마이크로덕의 동작 훈련 절차를 공개했다.
마이크로덕(Microduck) 로봇의 사전 주문이 2만 대를 넘어섰다. 엔비디아는 AI 에이전트와 물리 시뮬레이션을 결합해 마이크로덕의 보행·회피 정책을 훈련하는 개발 절차를 공개했다. 단순한 완제품 장난감 판매를 넘어, 사용자가 새로운 동작을 학습시키고 공유할 수 있는 개방형 로봇을 내세운 셈이다.
테크크런치에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 GTC 베를린 무대에서 여러 대의 마이크로덕을 시연한 영상이 확산된 뒤, 하루 만에 사전 주문이 2만 대를 넘었다. 이 수치는 허깅페이스 공동창업자 클렘 들랑그가 소셜미디어에 밝힌 것으로, 실제 배송이나 최종 판매 완료 수량과는 구분해야 한다. 마이크로덕은 걷고 앉거나 ‘낮잠’ 자세를 취했으며, 음성 명령에 맞춰 공중제비를 도는 모습을 보였다.1
마이크로덕은 허깅페이스가 2025년 인수한 폴른 로보틱스(Pollen Robotics)가 만드는 오픈소스 기기다. 기본 동작은 엔비디아 기술 스택을 이용한 시뮬레이션 훈련으로 구현됐으며, 구매자는 새 동작을 훈련해 커뮤니티와 공유할 수 있다고 폴른 로보틱스는 설명한다.1
엔비디아가 공개한 훈련 절차는 로봇에 걷는 법만 가르치는 데서 그치지 않는다. 장애물 코스를 통과하려면 주변을 인식하고 균형을 유지하면서, 앞길이 막힐 때 행동을 바꿔야 하기 때문이다. 로컬 개발 장비인 엔비디아 RTX 스파크(RTX Spark)에서 헤르메스(Hermes)와 네모트론 3.5 볼트(Nemotron 3.5 Bolt)가 자연어 지시를 단계별 계획으로 바꾼다. 이어 아스트라(Astra)가 참고 이미지를 보정하고 FreeCAD와 Blender로 장애물 자산을 제작해 코스를 구성한다.2
학습 단계에서는 아이작 랩(Isaac Lab)이 클라우드 강화학습 환경을 제공하고, 뉴턴(Newton)이 물리적 움직임을 모델링한다. 옴니버스(Omniverse) 라이브러리는 RTX 렌더링으로 카메라 관측 장면을 만들며, 완성된 정책은 RTX 스파크의 아이작 심(Isaac Sim)으로 돌아와 검증된다.2
다만 엔비디아가 공개한 것은 실제 로봇 배치까지 보장하는 완결된 절차가 아니라 그 기반이다. 시뮬레이션과 현실의 동작 차이 때문에 실물 적용 전 추가 조정이 필요하며, 제시된 작업 지침도 물리 하드웨어를 직접 작동하지 말라고 명시한다.2
Footnotes
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출처
- Using AI Agents to Teach Robots Like Microduck to Walk in Simulation | NVIDIA Technical Blog — NVIDIA Technical Blog
- Hottest toy for Christmas? Nvidia CEO plays with adorable Microduck robots, 20,000 sell | TechCrunch — TechCrunch
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