2026년 3월 13일 · Unknown · financial · 출처 Yahoo Finance
**캘리포니아 마운틴뷰, 2026년 3월 13일 --(비즈니스 와이어)--** 샤르파(Sharpa)가 엔비디아(NVIDIA)와의 협력을 통해 로봇 훈련을 위한 시뮬레이션 방법이 크게 개선되었음을 입증하는 새로운 연구 결과를 발표했습니다.
샤르파는 소비자 및 기업 시장을 아우르는 복잡한 조작 작업이 가능한 로봇의 배치를 가속화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 인간과 유사한 민첩성을 달성하기 위해 샤르파는 가상 환경에서 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)을 사용해 로봇을 단일 작업에 훈련시키거나, 시각 촉각 언어 모델(Vision Tactile Language Model, VTLA)의 사전 훈련에 사용할 합성 데이터를 생성하는 방식으로 시뮬레이션을 활용합니다. 일반적인 촉각 시뮬레이션은 물리적 정확도와 계산 속도 사이에서 선택을 강요하는 경우가 많습니다. 엔비디아와 협력하여 개발한 시뮬레이션 프레임워크인 '택맵(Tacmap)'은 공유 가능한 고해상도 기하학적 표현을 통해 이 문제를 해결합니다. 이 시뮬레이션 및 코드 자산은 로봇 공학 커뮤니티와 학습 내용을 공유하기 위해 오픈소스로 공개될 예정입니다.
샤르파의 글로벌 시장 진출 부문 부사장 겸 유럽 총괄인 알리시아 베네치아니(Alicia Veneziani)는 "이번 협력은 시뮬레이션 훈련의 기반을 강화하여 로봇 공학 분야가 더 높은 민첩성과 자율성을 향해 나아가고 대규모 배치를 가속화하는 데 기여할 것입니다"라고 말했습니다.
또한 샤르파는 자사의 정교한 손 로봇 '웨이브(Wave)'가 데이터 효율적 학습 연구를 발전시키기 위해 엔비디아에 의해 선택된 것을 자랑스럽게 생각합니다. 엔비디아 GEAR 연구소 연구진은 20,000시간 이상의 인간 동영상으로 GR00T 모델을 사전 훈련시켜 얻은 정책(Policy)을 샤르파의 웨이브 손을 장착한 로봇에 성공적으로 전이(Transfer)시켰습니다. 해당 로봇들은 모델 카 조립, 주사기 작동, 카드 분류와 같은 작업을 54% 더 높은 성공률로 완수할 수 있었으며, 이는 동영상 데이터 기반 훈련이 인간과 매우 유사한 손을 가진 로봇에서 효과적으로 확장될 수 있음을 입증했습니다.
iF 제품 디자인 어워드와 CES 2026 혁신상을 수상한 샤르파는 GTC 2026에서 민첩성을 최우선으로 하는 풀스택 솔루션을 선보이며, 인간과 유사한 손과 촉각 VTLA의 결합이 어떻게 로봇의 성능을 가속화할 수 있는지 시연할 예정입니다.