Cheers to AI: ADAM Robot Bartender가 베가스 골든 나이츠 경기에서 음료를 만든다

Source: NVIDIA AI Blog

T‑Mobile 아레나에서의 ADAM

라스베가스의 T‑Mobile 아레나에서 골든 나이츠 팬들은 단순히 하키를 보는 것이 아니라 미래를 맛보고 있습니다. ADAM은 NVIDIA Isaac 라이브러리로 개발된 로봇으로, 음료를 따르고 NHL에서 가장 흥미로운 장소 중 하나에서 사람들의 시선을 사로잡고 있습니다.

ADAM은 Automated Dual Arm Mixologist의 약자로, 라스베가스에 기반을 둔 Richtech Robotics가 개발했습니다. 단순한 장난감이 아니라, 환대 산업이 직면한 현실적인 과제—인력 부족과 독특한 고객 경험에 대한 요구—를 해결하기 위한 솔루션입니다.

“환대 산업은 심각한 인력 문제에 직면해 있으며, ADAM은 이러한 요구를 충족시키면서 고객 경험을 향상시키는 우리의 답변입니다.”라고 Richtech Robotics의 사장 Matt Casella가 말했습니다. “NVIDIA의 Isaac 플랫폼을 활용해 우리는 확장 가능하고 일관되며, 솔직히 말해 팬들에게 기억에 남는 순간을 만들어 주는 솔루션을 개발했습니다. T‑Mobile 아레나에서의 반응은 굉장했습니다—사람들은 ADAM과 상호작용하는 것을 좋아합니다.”

Video: Watch the robot in action

시뮬레이션에서 음료 서빙 학습

ADAM이 실제로 음료를 따르기 전에 가상 바에서 훈련했습니다. Richtech는 NVIDIA Isaac Sim을 사용했으며, 이는 NVIDIA Omniverse 위에 구축된 오픈소스 로봇 시뮬레이션 프레임워크입니다. 이를 통해 컵, 도구, 조명 변화까지 포함한 고충실도·물리적으로 정확한 ADAM 작업대 시뮬레이션을 만들었습니다. 팀은 합성 데이터를 생성해 눈부심이나 반사와 같은 까다로운 상황에서도 물체를 인식하도록 ADAM을 교육했습니다.

ADAM의 붓기와 흔들기 같은 기술은 Isaac Lab이라는 NVIDIA의 오픈소스 로봇 학습 프레임워크를 활용해 시뮬레이션에서 다듬어졌습니다. 그 결과: 단순히 명령을 따르는 것이 아니라 환경에 정밀하게 적응하는 로봇이 탄생했습니다.

Jetson으로 엣지에서 실시간 AI 실행

ADAM은 NVIDIA Jetson AGX Orin 위에서 구동됩니다. 이 강력한 엣지 AI 플랫폼은 275 TOPS의 연산 능력을 제공합니다. Isaac ROS 2 라이브러리를 사용해 ADAM은 카메라 피드를 실시간으로 캡처하고, 물체를 감지하며 작업 공간을 보정합니다. ADAM의 인식 스택은 TAO Toolkit으로 구축되고 TensorRT로 최적화되어, 컵을 식별하고 액체 레벨을 측정하며 40 ms 미만의 지연 시간으로 움직임을 조정합니다.

즉, ADAM은 잘못 놓인 컵을 발견하고, 거품이 컵 가장자리에 닿는 순간을 감지해 붓기를 바로잡을 수 있습니다—한 순간도 놓치지 않고 말이죠.

NVIDIA Thor와 함께하는 산업용 손재주

ADAM이 골든 나이츠 경기에서 음료를 서빙하는 동안, Richtech Robotics는 Dex라는 새로운 모바일 휴머노이드 로봇을 통해 산업 자동화에서도 큰 진전을 이루고 있습니다. Dex는 공장 및 창고 환경을 위해 설계되었습니다.

최근 GTC DC에서 공개된 Dex는 자율 주행 휠 플랫폼의 이동성과 듀얼‑암 정밀도의 손재주를 결합합니다. 가벼운 작업부터 중간 규모의 산업 작업—예: 기계 조작, 부품 분류, 물류 처리 및 포장—까지 수행하도록 설계되었으며, 다양한 도구와 워크플로에 유연하게 적용할 수 있습니다.

Dex는 NVIDIA Jetson Thor 위에서 구동됩니다. 이 차세대 로봇 프로세서는 동적인 산업 환경에서 실시간 센서 처리와 AI 추론을 제공합니다. Dex는 Isaac Sim에서 생성된 실제 데이터와 합성 데이터를 혼합해 학습했으며, 이를 통해 다양한 시나리오에 일반화할 수 있는 모델을 갖추었습니다.

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