1.5.2 시뮬레이션 (Simulation): 물리 엔진의 발전과 GPU 가속을 통한 대규모 병렬 학습.

1.5.2 시뮬레이션 (Simulation): 물리 엔진의 발전과 GPU 가속을 통한 대규모 병렬 학습.

1. 서론: 데이터 중심 로봇 공학의 부상과 시뮬레이션의 필수성

인공지능(AI), 특히 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)의 비약적인 발전은 로봇 제어 분야에 새로운 패러다임을 제시했다. 기존의 모델 기반 제어(Model-Based Control)가 로봇의 역학 모델을 수학적으로 정밀하게 정의하고 이를 바탕으로 제어기를 설계하는 하향식 접근법이었다면, 현대의 데이터 기반 접근법(Data-Driven Approach)은 로봇이 환경과의 상호작용을 통해 최적의 행동 방식을 스스로 학습하는 상향식 접근법을 취한다. 이러한 변화의 중심에는 ’데이터’가 있다.

심층 신경망(Deep Neural Networks)은 본질적으로 데이터에 굶주린(Data-Hungry) 구조를 가진다. 복잡한 비선형 역학을 가진 로봇이 걷거나 물체를 조작하는(Manipulation) 기술을 습득하기 위해서는 수백만 번, 때로는 수십억 번의 시행착오(Trial and Error)가 필요하다. 예를 들어, OpenAI가 로봇 손으로 루빅스 큐브를 조작하는 과제를 해결했을 때, 해당 에이전트는 약 13,000년 분량의 시뮬레이션 경험을 축적해야 했다.1 물리적 세계에서 로봇을 실시간으로 구동하여 이러한 데이터를 수집하는 것은 하드웨어의 마모, 안전 문제, 그리고 시간적 제약으로 인해 사실상 불가능하다. 따라서, 고충실도(High-Fidelity) 물리 시뮬레이션은 선택이 아닌 필수가 되었다.

본 장에서는 로봇 시뮬레이션 기술이 어떻게 발전해 왔는지, 특히 중앙처리장치(CPU) 기반의 고전적 시뮬레이터에서 그래픽 처리 장치(GPU)를 활용한 대규모 병렬 시뮬레이션으로의 기술적 전이 과정을 심층적으로 분석한다. Gazebo와 MuJoCo로 대표되는 CPU 시대의 유산부터, NVIDIA의 Isaac Gym, 구글의 Brax, 그리고 최근 등장한 Genesis와 같은 차세대 물리 엔진들의 아키텍처 혁신을 다루며, 이러한 도구들이 어떻게 로봇 학습의 속도를 ’수 세기’에서 ’수 분’으로 단축시켰는지에 대한 기술적 메커니즘을 규명한다.

2. CPU 기반 시뮬레이션의 시대와 구조적 한계

2.1 고전 로봇 시뮬레이터의 계보와 역할

로봇 시뮬레이터의 역사는 로봇 소프트웨어의 발전과 궤를 같이한다. 2000년대 초반, 로봇 연구는 하드웨어 접근성의 제약으로 인해 시뮬레이션 의존도가 높아지기 시작했다. 이 시기에 등장한 시뮬레이터들은 주로 로봇의 기구학(Kinematics)과 동역학(Dynamics)을 검증하고, 센서 데이터를 가상으로 생성하여 알고리즘을 테스트하는 데 중점을 두었다.

2.1.1 Gazebo: 로봇 연구의 표준 플랫폼

2002년 남부 캘리포니아 대학(USC)의 Player/Stage 프로젝트의 일환으로 시작된 Gazebo는 오픈 소스 3D 로봇 시뮬레이터의 표준으로 자리 잡았다.2 Gazebo는 이후 Willow Garage와 OSRF(Open Source Robotics Foundation)의 지원을 받으며 ROS(Robot Operating System) 생태계의 핵심 구성 요소가 되었다.

  • 아키텍처 및 특징: Gazebo는 ODE(Open Dynamics Engine)를 기본 물리 엔진으로 사용하며, Bullet, DART, Simbody 등 다양한 물리 엔진을 플러그인 형태로 지원하는 유연한 구조를 가졌다.2 렌더링에는 OGRE 엔진을 사용하여 3D 시각화를 제공했으며, 레이저 거리 측정기, 카메라, 키넥트(Kinect) 등 다양한 센서 모델을 내장하여 로봇의 인지(Perception) 알고리즘을 테스트하는 데 유용했다.2
  • 활용 사례: Gazebo는 2012년~2015년 DARPA Robotics Challenge(DRC)의 가상 로봇 챌린지(VRC)에서 공식 시뮬레이터로 채택되어, 재난 상황에서의 휴머노이드 로봇 제어를 위한 가상 테스트베드 역할을 수행했다.2 또한, NASA의 우주 로봇 대회(Space Robotics Challenge)와 산업용 로봇 대회(ARIAC) 등에서도 핵심 플랫폼으로 사용되었다.2
  • 현대화와 분화: Gazebo는 시간이 지남에 따라 모놀리식(Monolithic) 아키텍처의 한계에 부딪혔고, 이를 해결하기 위해 “Ignition”(현재의 Gazebo)이라는 이름으로 마이크로서비스 아키텍처 기반의 현대화된 버전으로 재설계되었다. 기존 버전은 “Gazebo Classic“으로 명명되어 2025년까지 유지보수될 예정이다.2

2.1.2 MuJoCo: 접촉 역학의 정밀화

강화학습 연구가 활발해지면서, 기존 게임 물리 엔진 기반 시뮬레이터들의 물리적 부정확성이 문제로 대두되었다. 게임 엔진들은 “시각적 그럴듯함(Visual Plausibility)“을 우선시하여, 물체가 겹치거나 관통하는 현상을 허용하고 이를 사후적으로 보정하는 방식을 주로 사용했기 때문이다.

이에 반해 MuJoCo(Multi-Joint dynamics with Contact)는 로봇 제어와 최적화를 위해 설계된 독자적인 물리 엔진으로 2012년 등장했다.3

  • 기술적 차별성: MuJoCo는 일반 좌표계(Generalized Coordinates)를 사용하여 관절(Joint)의 제약 조건을 자연스럽게 처리하며, 접촉 역학(Contact Dynamics)을 볼록 최적화(Convex Optimization) 문제로 공식화하여 해석한다. 이는 시뮬레이션의 수치적 안정성을 높이고, 로봇의 미세한 힘 제어 시뮬레이션을 가능하게 했다.3
  • 연구 표준: MuJoCo는 OpenAI Gym의 표준 환경으로 채택되면서 심층 강화학습 연구의 벤치마크 도구가 되었다. 2023년 기준으로 MuJoCo는 3,800회 이상 인용되었으며, 머신러닝 관련 논문에서 가장 많이 사용되는 물리 엔진 중 하나로 확고한 위치를 점하고 있다.4

2.2 CPU 병목 현상과 클러스터 컴퓨팅의 비효율성

MuJoCo와 Gazebo는 훌륭한 도구였지만, 심층 강화학습(DRL)이 요구하는 대규모 데이터 수집에는 근본적인 한계가 있었다. 이는 소프트웨어의 문제가 아니라, 현대 컴퓨터 아키텍처의 구조적 문제에 기인한다.

2.2.1 연산 자원의 이원화 문제

전통적인 DRL 학습 파이프라인은 물리 시뮬레이션과 신경망 학습이 서로 다른 하드웨어에서 수행되는 구조였다.

  • CPU: 물리 엔진(MuJoCo, Bullet 등)이 실행되어 로봇의 상태(위치, 속도)와 환경 상호작용을 계산한다.
  • GPU: 심층 신경망(정책 네트워크, 가치 네트워크)이 실행되어 CPU로부터 받은 상태 정보를 바탕으로 행동(Action)을 결정하고, 역전파(Backpropagation)를 통해 가중치를 업데이트한다.

2.2.2 데이터 전송 오버헤드 (The PCIe Bottleneck)

이러한 구조에서 가장 치명적인 병목은 CPU와 GPU 사이의 데이터 전송이다. 매 시뮬레이션 단계(Time Step)마다 다음과 같은 과정이 반복된다:

  1. CPU가 물리 연산을 수행하고 현재 상태(State)와 보상(Reward)을 계산한다.
  2. 계산된 데이터가 시스템 메모리(RAM)에서 PCIe 버스를 통해 GPU 메모리(VRAM)로 전송된다.
  3. GPU가 신경망을 통해 행동(Action)을 추론한다.
  4. 추론된 행동 데이터가 다시 PCIe 버스를 통해 CPU로 전송된다.
  5. CPU가 해당 행동을 물리 엔진에 적용하여 다음 단계를 계산한다.

이 과정에서 발생하는 레이턴시(Latency)와 대역폭(Bandwidth) 제한은 전체 학습 속도를 저하시키는 주원인이 된다. 특히 수천 개의 환경을 병렬로 돌리려 할 때, CPU 코어 수의 물리적 한계와 프로세스 간 통신(IPC) 오버헤드는 확장성을 심각하게 제한했다.5

2.2.3 인프라 비용의 증가

과거에는 학습 속도를 높이기 위해 거대한 CPU 클러스터를 구축하는 방식을 사용했다. OpenAI의 루빅스 큐브 프로젝트는 920대의 워커 머신과 30,000개의 CPU 코어를 사용했다.5 이러한 방식은 막대한 클라우드 비용과 전력 소비를 유발하며, 대규모 자본을 가진 소수의 연구소만이 최첨단 연구를 수행할 수 있게 하는 ’연구의 비대칭성’을 초래했다.

3. GPU 가속 시뮬레이션의 혁명: Isaac Gym과 End-to-End 학습

2021년, NVIDIA는 로봇 학습의 판도를 뒤바꿀 기술인 Isaac Gym을 발표했다. Isaac Gym은 기존의 병목 현상을 해결하기 위해 물리 시뮬레이션과 신경망 학습을 모두 GPU 상에서 수행하는 파격적인 아키텍처를 도입했다.7

3.1 아키텍처 혁신: 텐서 기반의 물리 엔진

Isaac Gym의 핵심은 NVIDIA의 물리 엔진인 PhysX를 GPU의 병렬 처리 구조인 CUDA 코어에서 직접 실행되도록 재설계한 것이다. 이를 통해 다음과 같은 혁신적인 변화가 가능해졌다.

  1. Zero-Copy 데이터 접근: 물리 시뮬레이션의 결과(로봇의 관절 각도, 속도, 충돌 정보 등)가 GPU 메모리(VRAM) 상에 텐서(Tensor) 형태로 직접 저장된다. PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크는 이 텐서에 즉시 접근할 수 있으므로, CPU와 GPU 간의 데이터 전송 과정이 완전히 제거되었다.9
  2. 대규모 병렬성 (Massive Parallelism): GPU는 수천 개의 작은 코어를 가지고 있어 병렬 연산에 최적화되어 있다. Isaac Gym은 이를 활용하여 단일 GPU에서 수천 개에서 수만 개의 독립적인 시뮬레이션 환경을 동시에 실행한다. 각 환경은 서로 다른 무작위 시드(Seed)를 가지고 병렬로 데이터를 생성하므로, 데이터 수집 속도가 획기적으로 빨라진다.8

3.2 벤치마크 성능 분석: 속도의 차원이 다르다

Makoviychuk et al. (2021)의 연구와 다양한 벤치마크 결과는 GPU 기반 시뮬레이션의 압도적인 성능을 증명한다.9

환경 (Environment)병렬 환경 수 (Parallel Envs)학습 완료 시간 (Training Time)성능 향상 (vs CPU)
Ant (4족 보행)8,19220초 (기본 보행)수백 배 가속
Humanoid (인간형)4,0964분기존 수일 소요
Shadow Hand (큐브)16,38450분 (피드포워드)기존 수개월(CPU 클러스터)
ANYmal (거친 지형)4,000+20분기존 수주 소요

데이터 출처: 9

특히 주목할 점은 **FPS(Frames Per Second)**의 확장성이다. GPU 기반 시뮬레이션은 병렬 환경의 수가 늘어날수록 GPU의 활용률이 높아지며 총 처리량(Throughput)이 선형적으로 증가한다. 예를 들어, Ant 환경의 경우 8,192개 환경에서 최대 효율을 보이며, 40,000개 이상의 환경을 동시에 시뮬레이션하는 것도 가능하다.13

3.3 사례 연구: “수 분 내에 걷기 학습 (Learning to Walk in Minutes)”

Rudin et al. (2021)이 발표한 연구는 Isaac Gym의 잠재력을 극명하게 보여주는 사례이다.12 이 연구팀은 4족 보행 로봇 ANYmal을 위한 제어 정책을 단일 RTX 2080 Ti GPU에서 학습시켰다.

  • 게임 기반 커리큘럼 (Game-Inspired Curriculum): 수천 개의 로봇이 동시에 학습하면서, 각 로봇은 자신의 성능에 따라 난이도가 다른 지형(평지 -> 언덕 -> 계단 -> 거친 지형)으로 이동한다. 로봇이 특정 지형을 통과하면 더 어려운 단계로 ’승급’하고, 실패하면 쉬운 단계로 ’강등’되는 방식이다.12 이러한 커리큘럼 학습은 대규모 병렬 환경에서만 효율적으로 구현될 수 있다.
  • 결과: 평지 보행은 4분 미만, 복잡한 비정형 지형 보행은 20분 미만에 학습이 완료되었다. 학습된 정책은 실제 로봇에 이식되어 외부의 충격이나 미끄러운 바닥에서도 넘어지지 않는 강건함을 보였다.1 이는 시뮬레이션의 속도가 단순히 연구 편의성을 높이는 것을 넘어, 알고리즘의 성능과 강건성을 직접적으로 향상시킬 수 있음을 시사한다.

4. 미분 가능한 물리 엔진과 JAX 생태계: Brax

NVIDIA가 CUDA 생태계를 통해 혁신을 주도했다면, 구글은 자사의 고성능 수치 연산 라이브러리인 JAX를 기반으로 한 Brax를 통해 또 다른 접근법을 제시했다.15

4.1 미분 가능성 (Differentiability)의 의미

Brax는 “미분 가능한 물리 엔진(Differentiable Physics Engine)“이다. 이는 시뮬레이터의 모든 연산 과정이 수학적으로 미분 가능(Differentiable)하도록 구현되어 있음을 의미한다.

  • 기존 RL: 물리 엔진을 블랙박스(Black-box)로 취급하고, 샘플링을 통해 보상 함수의 기울기(Gradient)를 추정한다. (예: PPO, SAC)
  • 미분 가능한 물리학: 물리 엔진의 연산 과정을 통해 손실 함수(Loss function)의 기울기를 입력 제어 신호까지 직접 역전파(Backpropagation)할 수 있다. 이를 통해 해석적 기울기(Analytic Gradient)를 얻을 수 있어, 훨씬 적은 샘플로도 매우 정교한 제어가 가능해진다.17

4.2 Brax의 기술적 특징과 성능

Freeman et al. (2021)에 따르면, Brax는 물리 엔진 코드를 JAX로 작성하여 JIT(Just-In-Time) 컴파일을 통해 가속기(GPU/TPU) 기계어로 변환한다.16

  1. 단일 프로세스 통합: 학습 알고리즘(PPO, SAC 등)과 물리 엔진이 하나의 JAX 프로그램으로 컴파일되어 실행된다. 이는 파이썬 인터프리터 오버헤드를 제거하고 하드웨어 활용을 극대화한다.18
  2. 초고속 학습: Brax는 Ant 벤치마크에서 합리적인 보행 정책을 학습하는 데 불과 10초 내외가 소요된다. 이는 표준 MuJoCo 기반 학습(약 30분) 대비 획기적인 단축이다.13
  3. 확장성: 4x2 TPU v3 포드에서 수억 개의 스텝을 수 분 내에 처리할 수 있으며, 환경 수가 10,000개에 도달할 때까지 성능이 선형적으로 증가한다.13

4.3 PixelBrax와 렌더링 가속

초기 Brax는 물리 상태(State) 기반 학습에 집중했으나, 최근 PixelBrax의 등장으로 시각 정보(Pixel) 기반 학습에서도 혁신이 일어나고 있다.18 PixelBrax는 렌더링 파이프라인까지 JAX로 구현하여 GPU 상에서 수행한다. 이를 통해 CPU 기반 렌더링을 사용할 때 발생하는 병목을 제거하고, 수천 개의 시각적 환경을 병렬로 렌더링하며 학습할 수 있게 되었다. PixelBrax는 DeepMind Control Suite 벤치마크에서 기존 방식보다 250배 빠른 속도를 기록했다.18

5. 차세대 범용 물리 플랫폼: Genesis의 등장

2024년 말 공개된 Genesis는 로봇 시뮬레이션의 새로운 지평을 열었다. Genesis는 단순한 강체 시뮬레이터를 넘어, 유체, 연체, 변형체 등 모든 물리 현상을 통합적으로 다루는 ’범용 물리 엔진’을 표방한다.21

5.1 범용성과 다중 물리 솔버 (Multi-Physics Solvers)

기존 시뮬레이터들(Isaac Gym, MuJoCo)은 주로 강체(Rigid Body) 역학에 특화되어 있었다. 그러나 실제 세계는 물, 모래, 옷감, 고무 등 다양한 물질로 이루어져 있다. Genesis는 이를 해결하기 위해 다양한 물리 솔버를 하나의 프레임워크에 통합했다.23

  • MPM (Material Point Method): 연속체 역학을 다루기에 적합하여, 모래, 눈, 물과 같은 입자성 물질이나 유체를 시뮬레이션하는 데 강력하다.
  • FEM (Finite Element Method): 연체 로봇(Soft Robot)이나 변형 가능한 물체의 정밀한 역학을 계산한다.
  • SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics): 유체 역학 시뮬레이션에 사용된다.

Genesis는 이러한 이기종 솔버들을 결합(Coupling)하여, 로봇 팔이 물을 붓거나 연체 그리퍼가 깨지기 쉬운 물체를 잡는 등의 복잡한 상호작용을 고충실도로 구현한다.21

5.2 4,300만 FPS의 충격: 성능의 초격차

Genesis는 성능 면에서도 기존 엔진들을 압도한다. 보고된 바에 따르면, RTX 4090 GPU 하나로 Franka 로봇 팔을 시뮬레이션할 때 4,300만 FPS를 기록했다.23 이는 실시간(Real-time) 대비 약 430,000배 빠른 속도이며, Isaac Gym이나 MuJoCo MJX 대비 10~80배 더 빠른 수치이다.24

이러한 속도는 단순히 빠른 것을 넘어, “Sim-to-Real in Seconds“를 가능하게 한다. Genesis를 활용하면 실제 로봇에 이식 가능한 보행 정책을 학습하는 데 26초밖에 걸리지 않는다.26 이는 연구자가 커피 한 잔을 마시는 동안 수십 개의 서로 다른 정책을 실험해볼 수 있음을 의미한다.

5.3 생성형 시뮬레이션 (Generative Simulation)

Genesis의 또 다른 혁신은 생성형 AI(Generative AI)와의 결합이다. Genesis는 LLM(대형 언어 모델)을 통합하여 자연어 명령으로 시뮬레이션 환경을 생성하고 제어할 수 있다.21

  • “두 발로 점프하는 4족 보행 로봇을 만들어줘.”

  • “거실 환경을 생성하고 로봇이 청소하는 시나리오를 시뮬레이션해.”

이러한 기능은 시뮬레이션 환경 구축에 소요되는 인간의 노력을 최소화하고, 무한히 다양한 학습 데이터를 자동으로 생성하는 ’데이터 엔진(Data Engine)’으로서의 가능성을 보여준다.

6. 생태계의 확장: Isaac Lab, Omniverse, 그리고 표준화

NVIDIA는 Isaac Gym의 성공을 바탕으로, 이를 옴니버스(Omniverse) 플랫폼과 통합한 Isaac Lab으로 발전시켰다.27

6.1 Isaac Lab과 USD (Universal Scene Description)

Isaac Lab은 Pixar가 개발한 오픈 소스 3D 장면 기술인 USD를 기반으로 한다. USD는 복잡한 3D 데이터를 효율적으로 교환하고 협업할 수 있게 해주는 산업 표준이다.29 이를 통해 로봇 연구자들은 CAD 모델, 환경 맵, 텍스처 등을 손쉽게 가져오고 관리할 수 있게 되었다.

6.2 이기종 에이전트와 MARL

Isaac Lab은 단일 에이전트뿐만 아니라, 서로 다른 종류의 로봇들이 협업하는 이기종 다중 에이전트 강화학습(Heterogeneous MARL)을 지원하도록 설계되었다.27 예를 들어, 바퀴 달린 로봇과 드론, 4족 보행 로봇이 하나의 환경에서 구조 작업을 수행하는 시나리오를 수천 개의 병렬 환경에서 학습시킬 수 있다.

6.3 Warp: 파이썬 기반 GPU 커널 프로그래밍

NVIDIA는 Isaac Lab과 함께 Warp라는 새로운 프레임워크를 출시했다.30 Warp는 사용자가 파이썬 문법으로 GPU 커널(Kernel)을 작성하면, 이를 자동으로 CUDA 코드로 컴파일하여 실행해주는 도구이다.

  • Newton 물리 엔진: Warp를 기반으로 개발된 Newton 엔진은 MuJoCo와 호환되면서도 완벽한 GPU 가속과 미분 가능성을 제공한다.29 이는 연구자들이 C++이나 CUDA를 깊게 알지 못해도 고성능 물리 시뮬레이션을 커스터마이징할 수 있게 해준다.

7. 비교 분석 및 선택 가이드

다양한 차세대 시뮬레이터들이 등장함에 따라, 연구 목적에 맞는 도구를 선택하는 것이 중요해졌다. 주요 엔진들의 특징을 비교하면 다음과 같다.

특징Isaac Lab (NVIDIA)Brax (Google)GenesisMuJoCo (MJX)
기반 기술PhysX 5, Omniverse, WarpJAXPyTorch, Custom SolversJAX
핵심 강점사실적 렌더링, 산업 표준(USD), 센서 정확도TPU 호환, 미분 가능성, 알고리즘 통합압도적 FPS(43M), 범용 물성(유체/연체), 생성형 AI물리적 정확성, 안정성, 방대한 레퍼런스
주요 용도Sim-to-Real, 비전 기반 RL, 산업용 로봇대규모 진화 연산, 알고리즘 연구범용 Physical AI, 데이터 생성, 연체 로봇표준 RL 벤치마크, 정밀 제어 연구
병렬 성능매우 높음 (GPU)매우 높음 (TPU/GPU)극도로 높음 (GPU)높음 (GPU/TPU)
학습 곡선중간 (USD 및 옴니버스 이해 필요)낮음 (Python/JAX 친화적)낮음 (Python Native)낮음

4

8. 대규모 병렬 학습이 가져온 파급 효과

8.1 연구의 민주화 (Democratization of Research)

GPU 가속 시뮬레이션의 가장 큰 사회적/학술적 기여는 연구 진입 장벽의 파괴이다. 과거에는 수백 대의 서버가 필요했던 연구를 이제는 RTX 3090/4090 한 장을 가진 학생이나 개인 연구자도 수행할 수 있게 되었다.33 이는 로봇 공학 연구의 저변을 획기적으로 넓히고, 다양한 아이디어가 빠르게 검증되는 생태계를 조성했다.

8.2 Sim-to-Real 격차의 해소: 도메인 무작위화의 극대화

시뮬레이션과 현실의 격차(Sim-to-Real Gap)를 줄이기 위한 가장 효과적인 방법 중 하나는 **도메인 무작위화(Domain Randomization)**이다. 마찰 계수, 로봇의 질량, 모터의 강도, 센서 노이즈 등 물리적 파라미터를 학습 중에 무작위로 계속 변화시켜, 로봇이 특정 환경에 과적합(Overfitting)되지 않고 일반적인 적응력을 갖게 하는 기법이다.

대규모 병렬 시뮬레이션은 이러한 무작위화를 극한까지 밀어붙일 수 있게 해준다. 수만 개의 환경에서 각기 다른 물리 상수를 가진 로봇들이 동시에 학습함으로써, 현실 세계의 거의 모든 불확실성을 커버하는 강건한 정책(Robust Policy)을 만들어낼 수 있다.6

8.3 월드 모델(World Models)과 파운데이션 모델

이제 시뮬레이터는 단순히 정책을 학습하는 공간을 넘어, 로봇이 세상을 이해하는 **월드 모델(World Model)**을 구축하는 핵심 데이터 소스가 되고 있다.34 엠바디드 AI 연구는 대규모 시뮬레이션 데이터를 통해 로봇에게 물리적 상식(Physics Commonsense)을 학습시키고, 이를 바탕으로 낯선 환경에서도 적응할 수 있는 파운데이션 모델(Foundation Model)을 개발하는 방향으로 나아가고 있다.35 Genesis와 같은 도구가 생성형 AI와 결합하여 무한한 4D 데이터를 쏟아내는 지금, 우리는 로봇판 GPT, 즉 ’일반 목적 로봇(Generalist Robot)’의 탄생을 목격할 준비를 하고 있다.

9. 결론 및 전망

물리 엔진의 발전은 로봇 공학의 속도를 재정의했다. 1.5.2절에서 살펴본 바와 같이, CPU에서 GPU로의 연산 패러다임 전환은 단순한 양적 속도 증가를 넘어 질적인 연구 방법론의 변화를 가져왔다.

  1. 속도: 수천 년 분량의 경험을 수 분 만에 축적하는 것이 가능해졌다.
  2. 범용성: 강체뿐만 아니라 유체, 연체 등 복잡한 물성을 통합적으로 시뮬레이션할 수 있게 되었다.
  3. 지능화: 시뮬레이터가 생성형 AI와 결합하여 스스로 학습 환경을 구축하고 확장하는 단계로 진입했다.

향후 물리 엔진은 로봇의 ’신체’를 훈련시키는 체육관을 넘어, 로봇의 ’두뇌’가 세상의 이치를 깨우치는 디지털 샌드박스로서 그 역할이 더욱 확대될 것이다. 연구자들에게 주어진 과제는 이제 “어떻게 시뮬레이션할 것인가“라는 기술적 질문을 넘어, 이 강력한 도구를 통해 “어떤 지능을 창조할 것인가“라는 본질적 질문으로 이동하고 있다.

10. 참고 자료

  1. Learning to Walk in 20 Minutes With Model-Free Reinforcement …, https://www.roboticsproceedings.org/rss19/p056.pdf
  2. Gazebo (simulator) - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Gazebo_(simulator)
  3. Comparison of Bullet, Havok, MuJoCo, ODE and PhysX - SciSpace, https://scispace.com/pdf/simulation-tools-for-model-based-robotics-comparison-of-utm92xepcx.pdf
  4. A Review of Nine Physics Engines for Reinforcement Learning …, https://arxiv.org/html/2407.08590v1
  5. A New Era of Massively Parallel Simulation: A Practical Tutorial …, https://towardsdatascience.com/a-new-era-of-massively-parallel-simulation-a-practical-tutorial-using-elegantrl-5ebc483c3385/
  6. Learning to Walk in Minutes Using Massively Parallel Deep …, https://proceedings.mlr.press/v164/rudin22a/rudin22a.pdf
  7. High Performance GPU Based Physics Simulation For Robot Learning, https://research.nvidia.com/labs/srl/publication/makoviychuk-2021-isaac/
  8. (PDF) Isaac Gym: High Performance GPU-Based Physics Simulation …, https://www.researchgate.net/publication/354116052_Isaac_Gym_High_Performance_GPU-Based_Physics_Simulation_For_Robot_Learning
  9. Isaac Gym: High Performance GPU-Based Physics - Google Sites, https://sites.google.com/view/isaacgym-nvidia
  10. Benchmarking Massively Parallelized Multi-Task Reinforcement …, https://rlj.cs.umass.edu/2025/papers/RLJ_RLC_2025_140.pdf
  11. High Performance GPU Based Physics Simulation For Robot Learning, https://datasets-benchmarks-proceedings.neurips.cc/paper/2021/file/28dd2c7955ce926456240b2ff0100bde-Paper-round2.pdf
  12. Learning to Walk in Minutes Using Massively Parallel Deep…, https://openreview.net/forum?id=wK2fDDJ5VcF
  13. Speeding Up Reinforcement Learning with a New Physics …, https://research.google/blog/speeding-up-reinforcement-learning-with-a-new-physics-simulation-engine/
  14. Learning to Walk in Minutes Using Massively Parallel Deep … - arXiv, https://arxiv.org/abs/2109.11978
  15. A Differentiable Physics Engine for Large Scale Rigid Body Simulation, https://arxiv.org/abs/2106.13281
  16. A Differentiable Physics Engine for Large Scale Rigid Body Simulation, https://datasets-benchmarks-proceedings.neurips.cc/paper/2021/file/d1f491a404d6854880943e5c3cd9ca25-Paper-round1.pdf
  17. Dojo: A Differentiable Physics Engine for Robotics - arXiv, https://arxiv.org/html/2203.00806v5
  18. PixelBrax: Learning Continuous Control from Pixels End-to … - arXiv, https://www.arxiv.org/pdf/2502.00021
  19. Qualitative comparisons of training curves for Brax’s compiled and…, https://www.researchgate.net/figure/Qualitative-comparisons-of-training-curves-for-Braxs-compiled-and-optimized-PPO_fig2_353067878
  20. Craftax: A Lightning-Fast Benchmark for Open-Ended … - arXiv, https://arxiv.org/html/2402.16801v1
  21. Genesis: A Generative and Universal Physics Engine for Robotics …, https://genesis-embodied-ai.github.io/
  22. Genesis — Genesis 0.3.10 documentation, https://genesis-world.readthedocs.io/
  23. complete specification for the Genesis project. - GitHub Gist, https://gist.github.com/ruvnet/8003207bbe8870b0bbb9c2635f1824ba
  24. Genesis | Simulately, https://simulately.wiki/docs/simulators/Genesis/
  25. Genesis Open-Source AI Physics Engine Introduced, Can Generate …, https://www.gadgets360.com/ai/news/genesis-open-source-ai-physics-engine-4d-dynamic-worlds-train-robots-introduced-7293912
  26. Announcing the Genesis Project: Ultra-Fast, Generative Physics …, https://kingy.ai/news/announcing-the-genesis-project-ultra-fast-generative-physics-simulation-engine-sets-new-standard-for-robotics-and-ai/
  27. Advancing Multi-Agent Robotics Simulations Through …, https://digitalcommons.usu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1466&context=etd2023
  28. Performance Benchmarks — Isaac Lab Documentation, https://isaac-sim.github.io/IsaacLab/main/source/overview/reinforcement-learning/performance_benchmarks.html
  29. Newton Physics Engine - NVIDIA Developer, https://developer.nvidia.com/newton-physics
  30. Creating Differentiable Graphics and Physics Simulation in Python …, https://developer.nvidia.com/blog/creating-differentiable-graphics-and-physics-simulation-in-python-with-nvidia-warp/
  31. NVIDIA/warp: A Python framework for accelerated … - GitHub, https://github.com/NVIDIA/warp
  32. Newton - A GPU-accelerated physics simulation engine built on …, https://jimmysong.io/ai/newton/
  33. Genesis project: a generative physics engine able to … - Reddit, https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1hhl1m0/genesis_project_a_generative_physics_engine_able/
  34. A Comprehensive Survey on World Models for Embodied AI - arXiv, https://arxiv.org/html/2510.16732v1
  35. A Survey: Learning Embodied Intelligence from Physical Simulators …, https://www.researchgate.net/publication/393260887_A_Survey_Learning_Embodied_Intelligence_from_Physical_Simulators_and_World_Models