🧩Newton Physics Video

storage

newton

gr00t

NVIDIA Newton Physics Engine 관련 GTC 세션 및 발표 영상 모음

Published

March 24, 2026

NVIDIA의 Newton Physics Engine과 관련된 GTC 세션 영상들을 정리한 포스트.

Newton & MuJoCo-Warp

GTC 2025 | Google DeepMind과 NVIDIA가 함께 발표한 MuJoCo-Warp과 Newton 소개 세션

메모

Newton = NVIDIA, Google DeepMind, Disney Research 공동 개발 오픈소스 물리 엔진 (Linux Foundation 관리)
NVIDIA Warp 기반 GPU 가속 시뮬레이션 → 기존 대비 수십~수백 배 속도 향상
MuJoCo-Warp: DeepMind MuJoCo의 GPU 최적화 버전으로, Newton의 핵심 솔버로 통합
- 휴머노이드 시뮬레이션 70x 가속
- 손 조작(hand manipulation) 100x 가속
미분 가능한 물리 연산 (Differentiable Physics) 지원 → 시뮬레이션 역전파로 파라미터 최적화 가능
OpenUSD 기반 데이터 관리, MuJoCo Playground & Isaac Lab과 호환
Disney Research가 BDX 드로이드 등 엔터테인먼트 로봇에 먼저 적용

GTC 2026 | Newton Physics Engine의 핵심 개념과 로보틱스 활용 방법

메모

Newton 1.0 GA 발표 (GTC 2026)
다중 솔버 아키텍처:
- Kamino 솔버 (Disney Research) — 폐쇄 루프 메커니즘, 다중 연결 다리/로봇 손 처리
- MuJoCo Warp (MJWarp) (Google DeepMind) — MuJoCo 알고리즘을 GPU 규모로 확장
RTX PRO 6000 Blackwell 기준 성능:
- 이동(locomotion) 작업: MJX 대비 252x 가속
- 조작(manipulation) 작업: MJX 대비 475x 가속
풍부한 변형체 시뮬레이션: 케이블(선형), 천(얇은), 고무(부피), 입자(granular)
SDF 기반 충돌 감지: CAD 메시에서 직접 기하학 캡처, 메시 근사화 불필요
수탄성(Hydroelastic) 접촉 모델: 유한 영역 접촉 패치의 연속 압력 분포
카메라 센서: RGB, depth, albedo, surface normal, instance segmentation 지원
지원 포맷: MJCF, URDF, OpenUSD

GTC 2026 | Isaac Lab + Newton을 활용한 로봇 학습 가속화

메모

Isaac Lab 3.0 (Early Access) — Newton 1.0을 물리 백엔드로 사용
동일한 task 정의 + PPO 학습 루프 유지하면서 물리 백엔드만 교체 가능
DGX급 인프라에서 대규모 로봇 학습 지원
산업 적용 사례:
- Skild AI: GPU 랙 조립 자동화 — 커넥터 삽입, 보드 배치, 나사 조임 (서브밀리미터 정밀도)
- Samsung & Lightwheel: 냉장고 케이블 조작 — VBD 솔버로 선형 변형체(케이블) 시뮬레이션, 합성 데이터 생성
모듈식 설계: 충돌 감지, 접촉 모델, 센서, 제어를 자유롭게 조합
Newton은 Isaac Sim 6.0에도 swappable physics backend로 통합

AI Day Seoul 2025 | 휴머노이드 로보틱스의 미래

메모

범용 휴머노이드 로봇: 인간 중심 도시/산업 작업 공간에 빠르게 적응하도록 설계
NVIDIA의 역할: AI 칩이 휴머노이드 로봇의 계산 기반(computational backbone) 제공
핵심 기능:
- 인식(Perception): 딥러닝 기반 시각/감각 정보 처리
- 의사결정(Decision-Making): 실시간 분석 및 자율 결정
- 확장성(Scalability): 대량 생산 및 자율성 확대 대응
Tesla, BYD 등 주요 제조업체가 NVIDIA 하드웨어 활용
휴머노이드 로봇 시장: 현재 수백만 달러 → 수십억 달러 규모로 급성장 전망