제미나이 로보틱스 2 공개: 22개 관절의 손재주로 지퍼백·전구·매듭 작업에 도전하다

핵심 메시지

• 구글 딥마인드는 제미나이 로보틱스 2에서 로봇이 실제로 쓸모 있으려면 사람이 당연하게 여기는 '손재주'가 필요하다는 점을 전면에 내세웠다.
• 사람은 손을 쓸 때 22개나 되는 관절을 어떻게 움직일지 의식하지 않지만, AI 모델에게는 바로 그 일을 요구하게 된다.
• 손재주를 시험하고 개발하기 위해 포도를 지퍼백에 담기, 전구 돌려 빼기, 쓰레기봉투 매듭짓기 같은 과제 묶음을 따로 설계했다.
• 다섯 손가락 손뿐 아니라 두 갈래 평행 그리퍼로도 정밀도와 3차원 공간 이해를 요구하는 작업 범위를 넓히고 있다.
• 궁극적인 지향점은 유해 폐기물 처리처럼 사람이 위험을 감수해야 하는 일을 로봇에게 대신 맡기는 것이다.

쉽게 이해하기

구글 딥마인드가 제미나이 로보틱스 2를 공개하며 강조한 것은 새로운 벤치마크 점수가 아니라 '손재주'였다. 로봇이 실제로 쓸모 있으려면 사람이 아무 생각 없이 해내는 수준의 섬세한 조작이 필요하다는 것이다. 사람은 손을 움직일 때 22개에 이르는 관절을 어떻게 제어할지 의식하지 않지만, AI 모델에게 요구되는 것은 정확히 그 제어다.

딥마인드는 이 손재주를 시험하고 동시에 발전시키기 위해 과제 묶음을 따로 설계했다. 첫 번째는 도시락 싸기다. 포도를 집어 지퍼백에 넣는 작업인데, 높은 정밀도와 함께 양손의 협응이 필요하다. 그리고 정말 어려운 부분은 포도를 넣는 것이 아니라 지퍼백을 닫는 동작이다.

두 번째는 전구를 돌려 빼는 과제다. 전구는 구형이기 때문에 손가락 끝이 맞물리려면 접촉점이 매우 정확해야 한다. 게다가 비틀고, 밀고, 당기는 동작이 복합적으로 들어가며 로봇은 이 모든 움직임을 이해해야 한다. 겉보기에는 단순하지만 실제로는 상당히 복잡한 작업이다.

손가락이 여러 개인 손만 쓰는 것은 아니다. 두 갈래로 집는 평행 그리퍼로 할 수 있는 일의 범위도 함께 넓히고 있는데, 여기에도 정밀도와 3차원 공간 이해가 필요하다. 작업 키트와 공구의 위치를 바꿔 놓아도 로봇이 공간 안에서 물체의 방향을 어떻게 다시 잡아야 할지 이해하고 정확히 제자리에 놓을 수 있어야 한다는 것이 딥마인드가 풀고 있는 문제다.

세 번째 과제는 쓰레기봉투를 매듭지어 묶는 일이다. 이처럼 복잡하고 정교한 매듭 작업에는 여러 손가락을 가진 손이 핵심 요소가 된다. 딥마인드가 이런 과제를 고른 이유는 분명하다. 쓰레기봉투나 유해 폐기물처럼 현실 세계의 까다로운 물체를 로봇이 다룰 수 있게 되면, 사람이 스스로를 위험에 노출시키는 대신 로봇을 보낼 수 있기 때문이다.

주요 인사이트

• 로봇 발전의 병목이 '무엇을 할지 아는 것'에서 '어떻게 손을 움직일지 아는 것'으로 옮겨왔다는 점이 이 발표의 핵심이다. 지능이 아니라 조작이 남은 과제라는 신호다.
• 선택된 과제들이 모두 '변형되는 물체'를 다룬다는 점이 눈에 띈다. 지퍼백과 쓰레기봉투는 힘을 주는 방식에 따라 모양이 계속 바뀌는데, 딱딱한 물체를 집어 옮기는 것과는 난이도가 근본적으로 다르다.
• 여러 손가락 손과 평행 그리퍼를 함께 다룬다는 것은 특정 하드웨어에 종속되지 않는 모델을 지향한다는 뜻이다. 실제 산업 현장에는 손 모양의 로봇보다 단순한 그리퍼가 훨씬 많다.
• 키트와 공구의 위치를 임의로 바꿔도 대응해야 한다는 조건은, 정해진 좌표를 반복 재생하는 기존 산업용 로봇의 방식으로는 풀 수 없는 문제를 겨냥한 것이다.
• 유해 폐기물 처리를 목표로 언급한 것은 로봇 상용화의 현실적인 진입 지점을 보여준다. 사람이 하기 싫거나 위험한 일부터 대체되는 것이 경제적으로도 정당화하기 쉽다.

자주 묻는 질문

관련 AI 소식