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Omniverse Platform for 3D Design Collaboration and Simulation | NVIDIA
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A New Era of 3D Design Collaboration and World Simulation
From 3D Design Collaboration to Digital Twins and Development
An Open Platform to Connect and Create
An Expanding Ecosystem
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엔비디아의 메타버스 전략 – 옴니버스로 실시간 3D 협업 지원 – 스마트PC사랑
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엔비디아, 실시간 3D 협업 위한 메타버스 솔루션 ‘엔비디아 옴니버스’ 생태계 지원… | 반도체네트워크
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옴니버스 – 해시넷
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목차
개요[편집]
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구조[편집]
협력[편집]
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참고자료[편집]
같이 보기[편집]
엔비디아 ‘옴니버스’ 플랫폼을 이용한 물류 디지털 트윈 사례 | 로티스(LoTIS) 글로벌 물류기술 통합정보시스템
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엔비디아, 게임 개발자 지원 최신 옴니버스 플랫폼 공개…인공지능 활용해 게임 캐릭터 표정 애니메이션화 < 플랫폼 < AI Tech < 기사본문 - 인공지능신문
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엔비디아, 옴니버스로 청정 에너지 연구를 위한 디지털 트윈 구축 – 캐드앤그래픽스
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엔비디아는 영국 원자력청(UKAEA)과 맨체스터 대학교가 엔비디아…[캐드앤그래픽스]
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[머니네버슬립] ‘산업’ 메타버스에 베팅한 엔비디아 – 팍스넷뉴스
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![[머니네버슬립] '산업' 메타버스에 베팅한 엔비디아 - 팍스넷뉴스](https://dtd31o1ybbmk8.cloudfront.net/photos/231c0f9676245732b7846159812e5f6d/thumb.jpg)
엔비디아 옴니버스
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엔비디아 ‘옴니버스’ 플랫폼을 이용한 물류 디지털 트윈 사례
디지털 트윈 플랫폼 ‘옴니버스’
물류 분야에 디지털 트윈을 적용하여 효과를 얻기 위해서는 무엇보다 정확하고 신속한 개발과 운영이 필수적이다. 또한 시뮬레이션을 통한 예측 분석과 인공지능을 지원할 수 있는 환경도 필요하다. 이러한 요구 사항을 지원하는 엔비디아의 디지털 트윈 플랫폼 ‘옴니버스’를 소개하고자 한다.
‘옴니버스’ 플랫폼은 물리적으로 정확한 복제본을 만들 수 있도록 지원한다. 복제본은 현실과 같은 물리적 현상, 재료, 빛, 표현, 행위 등을 표현할 수 있다. 이를 통해 가상적인 시스템 테스트, 레이아웃 변경, 소프트웨어 최적화 및 업그레이드를 할 수 있으므로 현실 시스템의 고장과 오류를 줄일 수 있다.
‘옴니버스’ 플랫폼은 현실 시스템과 디지털 트윈 모델이 정확한 시점에 지속해서 동기화하도록 지원한다. 이를 통해 특정 시점에 대한 진단을 할 수 있을 뿐 아니라 다양한 가정(what-if) 시나리오를 사용하여 정확하게 시뮬레이션하고 예측할 수 있다.
‘옴니버스’ 플랫폼은 엔비디아의 다른 솔루션을 결합하여 인공지능의 활용을 지원한다. 로봇 플랫폼 Isaac, 비디오 분석 애플리케이션 Metropolis뿐 아니라, 인공지능 기반 물류 최적화 엔진 cuOpt, 인공신경망 프레임워크 Modulus 등을 활용할 수 있다. 이를 통해 시스템을 훈련하고 최적화할 수 있다.
그림1. 엔비디아의 인공지능 기반 물류 최적화 엔진 cuOpt의 범위
(https://developer.nvidia.com/cuopt-logistics-optimization)
‘옴니버스’ 플랫폼은 상호 운용과 확장을 지원한다. 개방형 표준을 기반으로 구축되었기 때문에, 3차원 설계와 CAD 애플리케이션을 연결하고 사물인터넷, 데이터 시스템, 산업 자동화 도구 등으로 확장하는 것이 가능하다.
물류 디지털 트윈 사례
아마존은 200개 이상의 풀필먼트 센터에서 하루에 수천만 개의 상자를 처리하고 있고, 이를 위해 50만 개 이상의 선반 로봇을 활용하고 있다. 선반 로봇은 선반 아래로 들어가 선반을 들어 올려, 출고 상품을 선반 통째로 운반할 수 있다. 제품이 보관된 선반이 작업자가 위치한 지점으로 이동하고, 작업자는 이동된 선반의 용기에서 제품을 집는다. 아마존은 인공지능을 지원하는 ‘옴니버스’ 플랫폼을 사용하여 디지털 트윈을 구축하였다. 디지털 트윈을 통해 풀필먼트 센터의 설계와 흐름을 최적화하고 선반 로봇이 더 지능적으로 작업자를 지원하게 되어, 전반적인 생산성을 높이고 있다.
그림2. 아마존의 디지털 트윈 사례
(https://www.youtube.com/watch?v=-VQLqs6s9y0)
펩시콜라는 수백 개의 물류센터로 구성된 복잡한 네트워크를 통해 매일 약 10억 개의 제품을 유통하고 있다. 펩시콜라는 엔비디아의 파트너인 Kinetic Vision과 함께 인공지능 기반 ‘옴니버스’ 플랫폼을 사용하여 디지털 트윈을 구축하였다. 디지털 트윈 구축에는 엔비디아의 비디오 분석 애플리케이션 Metropolis도 사용되었다. 물류센터의 디지털 트윈을 통해 물류 운영을 최적화하여 처리량을 개선하고 가동 중지 시간을 줄이며 에너지 소비도 줄이고 있다.
그림3. 펩시콜라의 디지털 트윈 사례
(https://www.youtube.com/watch?v=MXJIEB6CVtE)
시사점
엔비디아, 게임 개발자 지원 최신 옴니버스 플랫폼 공개…인공지능 활용해 게임 캐릭터 표정 애니메이션화
인공지능 활용해 게임 캐릭터 표정 애니메이션화
엔비디아가 게임 개발자의 생태계 확장을 지원하는 엔비디아 옴니버스(Omniverse)의 최신 기능을 22일(현지시간) 발표했다.
해당 기능은 개발자가 애셋 공유, 애셋 라이브러리 정렬, 협업 및 하도록 지원한다.
실시간 설계 협업 및 시뮬레이션을 위한 플랫폼인 엔비디아 옴니버스를 통해 게임 개발자는 인공지능(AI) 및 엔비디아 RTX 지원 툴을 사용하거나 커스텀 툴을 쉽게 구축해 개발 워크플로우를 간소화, 가속화하고 개선할 수 있다.
게임 개발자를 위한 새로운 기능은 옴니버스 오디오 투 페이스(Audio2Face), 옴니버스 뉴클러스 클라우드(Nucleus Cloud) 및 옴니버스 딥서치(DeepSearch) 업데이트와 함께 언리얼 엔진 5 옴니버스 커넥터(Unreal Engine 5 Omniverse Connector)를 추가한다.
거대하고 몰입적인 세계에 대한 게이머들의 기대를 뛰어넘기 위해 아티스트와 디자이너들이 노력함에 따라, 게임 개발 파이프라인이 점점 더 복잡해지고 있다. 전 세계 아티스트들이 대규모 3D 콘텐츠 라이브러리를 구축하기 위해 사실적인 조명, 실제와 같은 물리 및 AI 기술을 통합할수록 노동 집약적이고 시간이 소요되는 프로세스가 더욱 까다롭게 변하고 있다.
옴니버스는 이러한 과제를 해결하고 게임 개발자가 아티스트, 애셋 및 소프트웨어 도구를 하나의 강력한 플랫폼에 연결해 사실적이고 물리적으로 정확한 게임을 더욱 원활하게 만들 수 있도록 지원한다. 옴니버스를 통한 협업은 중요한 설계 결정에 대한 반복 시간을 대폭 줄여, 프로젝트 완료를 가속화할 수 있다.
옴니버스는 3D 디자인 협업과 물리적으로 정확한 실시간 시뮬레이션을 위한 멀티 GPU 지원 오픈 플랫폼이다. 노트북에서 서버까지 모든 엔비디아 RTX 디바이스에서 실행되며, 복잡한 3D 제작 워크플로우를 변화시킨다.
옴니버스 오디오 투 페이스는 캐릭터 아티스트가 오디오 파일만으로 고품질의 얼굴 애니메이션을 생성
옴니버스는 픽사의 USD(Universal Scene Description)를 기반으로 구축됐으며, 이는 콘텐츠 제작 및 가장 인기 있는 주요 게임 개발 도구 간의 전환을 지원하고 쉽게 확장 가능한 오픈 소스 3D 장면 묘사 및 파일 형식이다. 엔비디아는 새로운 툴의 개발, 기술의 통합, 샘플 및 튜토리얼의 제공을 통해 USD를 확대했다.
게임 크리에이터, 디자이너, 아티스트 및 개발자는 애셋, 라이브러리, 소프트웨어 애플리케이션 및 게임 엔진을 옴니버스에 통합하고, 자유롭게 실시간으로 디자인 컨셉을 구현하며, 생산성을 향상시키는 툴을 구축하고, 놀라운 고성능 모델을 즉시 공유할 수 있다.
엔비디아 옴니버스 담당 부사장 프랭크 데라이즈(Frank DeLise)는 “옴니버스는 오늘날 비즈니스 과제에 대응하는 강력한 개발 파이프라인을 제공한다. 예술가, 아트, 툴 및 애플리케이션을 하나의 플랫폼으로 통합할 수 있기에 가장 분산된 게임 개발 조직에서도 협업을 촉진할 수 있다”고 말했다.
옴니버스 플랫폼은 최고의 유연성과 확장성을 제공하도록 설계됐다. 개발자는 플랫폼의 모듈러 구성 요소를 사용해 독자적인 툴을 쉽게 구축할 수 있다. 게임 개발자는 기존에 출시된 옴니버스 애플리케이션을 사용할 수 있으며, 더 많은 애플리케이션이 서드파티(third party)에 의해 구축되고 있다.
게임 개발자를 위한 옴니버스 플랫폼 구성 요소는 다음과 같다.
옴니버스 오디오 투 페이스는 캐릭터 아티스트가 오디오 파일만으로 고품질의 얼굴 애니메이션을 생성할 수 있는 엔비디아 AI 기반 애플리케이션이다. 오디오 투 페이스는 풀 페이스 애니메이션을 지원하며, 아티스트는 감정적인 요소까지 제어할 수 있다.
게임 개발자는 오디오 투 페이스를 활용해 캐릭터에 실감나는 표정을 빠르고 쉽게 추가할 수 있으며, 게이머와 캐릭터 간의 감정적 유대를 촉진해 몰입도를 높일 수 있다.
옴니버스 뉴클러스 클라우드는 현재 얼리 액세스로 이용 가능하며, 원클릭으로 옴니버스 장면을 간편하게 공유할 수 있어 로컬 또는 개인 클라우드에 별도로 뉴클러스를 구축할 필요가 없다. 뉴클러스 클라우드를 통해 게임 개발자는 3D 애셋에 대한 실시간 공유와 협업을 사내외 개발팀과 쉽게 수행할 수 있다.
옴니버스 딥서치는 현재 옴니버스 엔터프라이즈(Enterprise) 가입자가 이용할 수 있는 AI 지원 서비스로, 게임 개발자는 자연어 입력과 이미지를 사용해 태그 없이 3D 애셋, 객체 및 캐릭터의 전체 카탈로그를 즉시 조회할 수 있다.
옴니버스 커넥터는 서드파티 디자인 툴과 옴니버스 간의 ‘라이브 동기화(live sync)’ 협업 워크플로우를 지원하는 플러그인이다. 새로운 언리얼 엔진 5 옴니버스 커넥터를 통해 게임 아티스트는 게임 엔진과 옴니버스 간에 USD 및 머티리얼(material) 정의 언어 데이터를 교환할 수 있다.
엔비디아, 옴니버스로 청정 에너지 연구를 위한 디지털 트윈 구축
엔비디아는 영국 원자력청(UKAEA)과 맨체스터 대학교가 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 통해 핵융합로 설계와 개발을 가속화한다고 발표했다.
영국 원자력청은 맨체스터대학의 평가 프로젝트를 통해 향후 몇 년 간 청정전력을 공급할 수 있는 핵융합로(Fusion Reactor)의 설계와 개발을 가속화하기 위해 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 시뮬레이션 플랫폼을 시험해왔다.
핵융합은 원자핵을 결합하여 에너지를 방출할 수 있는 원리이다. 그러나 핵융합 에너지는 높은 에너지 투입 요구와 핵융합 반응의 예측할 수 없는 행동 때문에 아직 생산을 위해 성공적으로 확장되지 않았다.
핵융합 반응은 거대한 중력 압력이 태양을 화씨 약 2700만 도에서 자연적으로 핵융합을 일으키게 한다. 하지만 지구는 태양과 같은 중력 압력을 가지고 있지 않으며, 이것은 핵융합을 일으키기 위한 온도가 1억 8000만 도 이상으로 훨씬 더 높아야 한다는 것이다.
모든 원자로 구성, 플라즈마, 제어 및 유지 관리 시스템을 정확하게 나타내는 디지털 트윈을 구축하는 것은 엄청난 도전이다. AI, 엑사급(Exascale) GPU 컴퓨팅, 물질적으로 정확한 시뮬레이션 소프트웨어로부터 이득을 얻을 수 있다.
이 모든 것은 핵융합로의 설계부터 시작되는데, 이 과정에서 엔지니어링, 설계와 연구 전문가들로 구성된 대규모 팀이 투입되며 많은 부품을 다루어야 한다. 이 프로젝트에 참여하는 다양한 분야의 전문가들은 서로 다른 컴퓨터 지원에 의한 설계 응용 프로그램이나 시뮬레이션 도구를 사용하며, 한 영역에서 전문가의 작업은 서로 다른 분야에서 작업하는 다른 사람의 데이터에 의존한다.
UKAEA 팀은 옴니버스를 탐색해 실시간 시뮬레이션 환경에서 함께 작업할 수 있도록 도와 개별 일부 부품만이 아닌 기계 전체의 디자인을 볼 수 있도록 하고 있다. 옴니버스는 움직이는 모든 부분을 동기화하는 데 있어 중요한 역할을 해왔다. 옴니버스는 모든 도구와 응용 프로그램을 연결할 수 있도록 함으로써 원자로 설계 작업을 하는 엔지니어들이 단일 소스에서 동시에 협업할 수 있도록 지원한다. 옴니버스는 높은 충실도(full-fidelity) 3D 데이터를 가져올 수 있어 사실적인 원자로 설계를 지원하며, RTX 렌더러를 사용해 실시간으로 시각화할 수 있어 구성 요소에 대한 다양한 설계 옵션을 쉽게 비교할 수 있다.
융합 플라즈마 시뮬레이션도 도전 과제다. 연구팀은 산업 시뮬레이션 소프트웨어 몬테 카를로 뉴트로닉스 Geant4(Monte Carlo Neutronics Code Geant4)에서 데이터를 연결하고 수집하기 위해 옴니버스 키트(Omniverse Kit)와 함께 파이썬 기반의 옴니버스 익스텐션(Omniverse Extensions)을 개발했다. 이를 통해 원자로에서 에너지를 운반하는 원자로 노심의 중성자 수송을 시뮬레이션할 수 있다.
또한 연구팀은 가시광 방출을 시뮬레이션하는 JOREK 플라즈마 시뮬레이션 코드를 보기 위해 옴니버스 익스텐션을 구축해 연구원들에게 플라즈마 상태에 대한 통찰력을 제공했다. 과학자들은 융합 플라즈마 시뮬레이션을 가속화하기 위한 AI 대리 모델(AI surrogate models)을 개발하기 위해 기존 시뮬레이션 데이터와 함께 사용할 엔비디아 모듈러스(NVIDIA Modulus) AI-물리(AI-physics) 프레임워크 탐색을 시작할 예정이다.
옴니버스는 원자로의 설계, 작동 및 제어를 돕는 것 외에도 미래의 AI 구동 또는 AI 증강 로봇 제어 및 유지보수 시스템의 훈련을 지원할 수 있다. 이는 원자로의 방사선 환경에서 발전소를 유지하는 데 필수적이다.
맞춤형 합성 데이터 생성 도구 및 데이터 세트를 구축하기 위한 소프트웨어 개발 키트인 옴니버스 리플리케이터(Omniverse Replicator)를 사용하여 연구원은 로봇 시스템을 훈련하기 위해 원자로 및 플라즈마 동작에 대한 물리적으로 정확한 합성 데이터를 대량으로 생성할 수 있다. 시뮬레이션 학습을 통해 로봇은 실제 세계에서의 작업을 보다 정확하게 처리해 예측 유지보수를 개선하고 가동 중지 시간을 줄일 수 있다.
엔비디아는 “미래에는 센서 모델이 관측 데이터를 옴니버스 디지털 트윈에 실시간을 스트리밍해 가상 트윈을 원자로의 물리적 상태와 지속적으로 동기화할 수 있다”면서, “연구자들은 물리적 원자로에 변경 사항을 적용하기 전 가상 트윈에서 테스트를 통해 다양한 가상 시나리오를 탐색할 수 있다”고 설명했다.
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