장 개요

Physical AI는 인공지능 모델이 텍스트나 화면 안에서 답을 생성하는 데 그치지 않고, 센서로 물리 세계를 관측하고 모터를 통해 그 세계를 바꾸는 시스템을 다룬다. 로봇 제어에서는 모델의 정확도만큼 시간, 좌표계, 동역학, 통신 품질, 안전 경계가 중요하다. 같은 신경망이라도 관측이 200 ms 늦거나 관절 명령의 단위가 뒤바뀌면 전혀 다른 기계가 된다.

이 장은 이후 장의 공통 언어를 만든다. 먼저 규칙 기반 제어와 학습 정책을 비교하고, 인지-정책-행동(Perception-Policy-Action) 루프를 확률적 의사결정 문제로 해석한다. 이어 NVIDIA Isaac Sim을 구성하는 Kit, OpenUSD, PhysX, 렌더링 계층을 살펴본다. OpenUSD의 Stage, Layer, Prim, Attribute, Relationship과 합성(composition)을 코드로 다룬 뒤, ROS 2 Jazzy의 그래프와 DDS 기반 통신을 연결한다. 마지막에는 시뮬레이터와 제어기를 잇는 브리지 설계와 실패 격리 원칙을 정리한다.

그림 1-1. 관측, 추론, 안전 필터, 액추에이터, 환경이 닫힌 루프를 이룬다. 정책 출력은 곧바로 모터 명령이 아니라 안전 계층을 통과해야 한다.