Embodied AI 블로그 시리즈, 파트 1: AWS Batch에서 로봇 학습 시작하기

이 글은 물리적 세계와 상호작용하는 AI, 즉 Embodied AI의 중요성과 발전 현황을 다룹니다. 텍스트 생성 AI를 넘어 물리적 작업을 수행하는 AI로의 진화를 설명하며, 이를 위한 핵심 기술로 로봇 학습을 소개합니다.

로봇 학습은 데이터 기반 패러다임으로, 물리적/시뮬레이션 하드웨어 통합, 데이터 수집, 정책 학습 등 복잡한 라이프사이클을 포함합니다. Diffusion Policy, ACT, VLA 모델 등 최신 연구 동향과 NVIDIA Cosmos Predict, HIL-SERL 같은 방법론을 소개하며, Hugging Face의 LeRobot과 같은 오픈소스 프로젝트가 기술 발전을 민주화하고 있음을 강조합니다.

AWS Batch를 활용하여 로봇 학습을 시작하는 첫 단계를 제시합니다.