제미나이 로보틱스 2.5: 현실 세계의 물리적 지능을 가속화하다

오늘 구글은 지금까지 선보인 시각-언어-행동(VLA, Vision-Language-Action) 모델 중 가장 뛰어난 성능을 갖춘 '제미나이 로보틱스 2.5(Gemini Robotics 2.5)'를 소개합니다. 제미나이 로보틱스 2.5는 로봇이 학습할 수 있는 작업의 범위를 넓히고, 새로운 기술을 숙달하는 속도를 높여줍니다. 이를 통해 로봇의 정교한 조작 능력과 신뢰성, 안전성을 향상시켜, 로봇이 연구실을 넘어 정형화되지 않은 현실 환경에서도 활용될 수 있도록 돕습니다.

올해 초 구글은 휴머노이드를 비롯한 다양한 형태의 로봇에 전신 지능(whole-body intelligence)을 도입했습니다. 이후 '제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon)'이 로보틱스 연구를 가속화하는 데 기여한 덕분에 물리적 지능의 발전을 한 단계 진전시킬 수 있었습니다. 구글은 200가지 이상의 개별 작업을 통해 제미나이 로보틱스 2.5의 작업 수행 범위와 성능, 복잡한 작업 처리 역량을 검증했으며, 이러한 접근 방식은 향후 훨씬 더 다양한 작업으로 확장될 수 있습니다.

제미나이 로보틱스 2.5는 다음 세 가지 핵심 영역에서 비약적인 발전을 이루었습니다.

• 정교한 조작 능력: 로봇이 일상적인 도구를 사용하는 것부터 섬세하고 유연한 물체를 다루는 작업에 이르기까지, 훨씬 더 많은 작업을 한층 정교하고 능숙하게 수행할 수 있습니다.
• 신뢰성: 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz) 실제 생산 라인에서 진행된 개념 검증(PoC)에서 구글의 모델은 앱트로닉(Apptronik)의 휴머노이드 로봇 아폴로 2(Apollo 2)가 자동차 부품을 집어 포장하는 피킹 및 패킹(pick and pack) 작업을 96%의 성공률로 수행하도록 지원했습니다. 이를 통해 로봇이 단순 반복 작업을 맡고, 기술진은 복잡한 조립 작업에 집중할 수 있게 됩니다.
• 안전성: 로봇이 일상 환경으로 들어섬에 따라, 구글은 물리적 안전을 위한 로봇의 제어 가능성(steerability)을 개선하고 로보틱스에 특화된 적대적 탈옥 공격(jailbreak)에 대한 대응 능력을 평가하는 새로운 벤치마크를 도입했습니다.

제미나이 로보틱스 2.5는 현재 구글의 로보틱스 파트너사들에게 순차적으로 제공되고 있습니다.

작업 수행 범위, 신뢰성 및 정교한 조작 능력의 확장

현실 세계의 환경은 정형화되어 있지 않고 예측하기 어렵기 때문에, 로봇이 일상적인 물체를 다루기 위해서는 정밀한 조작 능력과 높은 신뢰성을 모두 갖춰야합니다.

구글은 제미나이 로보틱스 2.5를 통해 작업 수행 범위, 성능, 복잡한 작업 처리 능력을 한층 강화했습니다. 집게로 음식 덜기, 선물 상자에 리본 묶기, 피펫으로 액체 옮기기 등 서로 다른 200개의 작업을 통해 모델의 성능을 평가했습니다. 이러한 작업에는 고도화된 도구 사용, 변형 가능한 물체(deformables)의 복잡한 조작, 섬세한 물체를 능숙하게 다루는 기술 등 여러 기술이 복합적으로 결합된 것으로, 인간 수준의 정교한 조작 능력에 한 걸음 더 다가섰음을 보여줍니다.

평가 결과, 작업 수행의 정밀도, 견고성(robustness), 속도 모두 크게 향상된 것으로 나타났습니다. 이전 기준 모델 대비 제미나이 로보틱스 2.5는 작업 유형에 따라 성공률이 30~100% 더 높았으며, 작업 완료 속도도 20~30% 빨랐습니다.

기존 제미나이 로보틱스 모델들과 마찬가지로, 제미나이 로보틱스 2.5 역시 기본적으로 다양한 유형의 로봇에서 작동합니다. 여기에는 다섯 개의 손가락과 22 자유도(22 degree of Freedom)를 갖춘 샤파웨이브(SharpaWave) 손을 장착한 앱트로닉의 휴머노이드 로봇 아폴로 2와, 두 손가락으로 물체를 집는 평행 그리퍼(two-fingered parallel grippers)를 장착한 프랑카 듀오(Franka Duo) 플랫폼 등이 포함됩니다.

앱트로닉의 아폴로 및 메르세데스-벤츠와 함께한 실제 산업 현장에서의 신뢰성 검증

로보틱스 모델의 궁극적인 성능 지표는 실제 작업 현장에서 안정적으로 작업을 수행할 수 있는지 여부입니다. 구글은 제미나이 로보틱스 2.5의 성능을 검증하기 위해 앱트로닉 및 메르세데스-벤츠와 협력하여 헝가리 케치케메트(Kecskemét)와 독일 진델핑겐(Sindelfingen)의 실제 자동차 생산 라인에 아폴로 2 휴머노이드 로봇을 투입했습니다.

일반적으로 로봇은 예측하기 어려운 새로운 환경에 적응하는 데 어려움을 겪지만, 제미나이 로보틱스 모델은 아폴로가 스스로 사고하고 여러 단계에 걸쳐 추론하며 변화에 맞춰 행동할 수 있는 역량을 제공합니다. 이번 개념 검증(PoC)에서 아폴로 2는 자율적으로 자동차 부품 '키팅(kitting)' 작업을 자율적으로 수행합니다. 이는 대형 보관함에 담긴 개별 부품을 꺼내 생산 라인의 각 차량에 필요한 정확한 순서에 맞춰 트레이에 분류해 담는 반복적이고 체력 소모가 큰 작업입니다. 로봇이 이처럼 단순 반복적인 사전 준비 작업을 담당하면 조립 라인이 원활하게 가동되는 동시에, 기술진은 보다 복잡한 조립 작업에 집중할 수 있습니다.

로봇은 구글의 체화형 추론 모델인 제미나이 로보틱스 ER을 활용해 전체 워크플로우를 추적하고, 제미나이 로보틱스 2.5 행동 모델로 양손과 팔을 제어합니다. 이를 바탕으로 부품 공급함에 손을 뻗어 금속 자동차 브래킷을 집어 든 뒤, 간격이나 오차를 스스로 보정하며 시퀀싱 컨테이너(순서별 적재 용기)에 정확히 배치합니다. 이번 파일럿 테스트에서 96%의 성공률을 달성한 것은 실제 산업 현장 전반에서 폭넓게 활용하기 위한 고무적인 진전을 보여줍니다.

로봇의 제어 가능성과 에이전트 안전성 강화

로봇이 정돈되지 않은 일상 공간에서 작동할 때는 물리적 안전이 무엇보다 중요합니다. 이를 위해 구글은 제미나이 로보틱스 2.5의 안전 기능을 대폭 강화했습니다.

제미나이 로보틱스 2.5는 추론 시점(inference-time)에서 가이던스를 적용해 로봇이 물리적 위험 요소를 실시간으로 피하도록 합니다. 안전 분류기(safety classifiers)가 제미나이의 응답에 보호 계층을 더하는 것처럼, 이러한 가이던스는 로봇이 복잡한 환경에서도 안전하게 이동할 수 있도록 지원합니다. 자체 평가 결과, 이 기능을 통해 장애물 주변에서 안전하게 작업을 완료하는 비율은 33%, 주변에 사람이 있을 때는 43% 향상됐습니다.

구글은 장기적인 에이전트 작업의 안전성도 강화하고 있습니다. 현재 제미나이 4 아르곤은 안전하지 않은 작업 거부, 불확실성 해소, 사람이 가까이 있는 환경에서의 작업 등 에이전트 로보틱스 평가 항목 전반에서 가장 뛰어난 성능을 기록하고 있습니다. 또한 탈옥(jailbreak) 공격에 대한 저항성을 검증하기 위해, 100개의 장면에 걸쳐 안전하지 않은 요청을 위장한 1,500개의 프롬프트로 구성된 새로운 오픈소스 벤치마크 '아시모프-제일브레이크(ASIMOV-Jailbreak)'를 공개합니다. 아르곤은 99.5%의 탈옥 방어율을 기록했으며, 이는 이전 베이스라인 모델인 제미나이 로보틱스 ER 2의 82%보다 크게 향상된 수치입니다.

제미나이 4 아르곤을 통한 로보틱스 가속화

로봇에게 새로운 기술을 학습시키기 위해서는 방대한 양의 물리적 데이터와 효율적인 모델링 알고리즘이 필요합니다. 제미나이 4 아르곤의 로보틱스 연구 역량은 시뮬레이션 엔진 역할을 통해 이러한 병목 현상을 해결하는 데 기여했으며, 이를 바탕으로 제미나이 로보틱스 2.5의 개발을 크게 앞당겼습니다.

아르곤은 실제 카메라로 촬영한 장면을 바탕으로 수천 가지의 다양한 시뮬레이션 훈련 과정을 생성하고,사실적인 디지털 트윈(digital twin)을 구축할 수 있습니다. 이를 실제 학습 시연 데이터와 결합하면 로봇이 새로운 장면과 물체에도 훨씬 빠르게 적응하고 일반화할 수 있습니다. 또한 아르곤은 연구진이 영상 자료를 바탕으로 작업 실패 원인에 대한 가설을 수립하고, 최적의 개선 방안을 시뮬레이션 환경과 실제 로봇에서 직접 테스트할 수 있도록 지원합니다.

제미나이 4 아르곤과 같은 프런티어 지능 모델을 통해 한층 발전된 제미나이 로보틱스 2.5는, 피지컬 AGI(Physical AGI) 구현을 향한 중요한 이정표입니다. 구글은 정교한 조작 능력, 실제 환경에서의 신뢰성, 엄격한 안전성을 발전시켜 로봇이 사람과 함께 일하며 현실 세계의 과제를 해결하는 데 필요한 물리적 지능을 구축해 나가고 있습니다.