Google Gemini Robotics 모델이 더 스마트한 로봇을 구현합니다.

수십 년 동안 로봇은 미래를 상징하며 연구실, 공상과학 영화, 산업용 프로토타입 전시회에 등장해 왔습니다. 이제 최근 인공지능(AI)의 발전 덕분에 이러한 프로토타입은 통제된 환경을 넘어 실제 애플리케이션으로 나아가고 있습니다.

구체적으로 Google은 Gemini Robotics를 통해 더 스마트한 로봇을 만드는 데 필요한 기술에 한 걸음 더 다가서고 있습니다. 2025년 3월 12일에 출시된 Gemini Robotics 모델과 그에 수반되는 Gemini Robotics-ER(체화 추론) 모델은 Google DeepMind의 최신 혁신입니다.

이 모델들은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 처리하고 생성하여 더 다재다능하고 자연스러운 상호작용을 지원하는 멀티모달 대규모 언어 모델(LLM)인 Gemini 2.0을 기반으로 합니다. 이러한 모델은 Gemini 2.0의 멀티모달 기능을 물리적 세계로 확장하여 더욱 능숙하고 상호작용적이며 지능적인 로봇을 구현합니다.

예를 들어, 고정된 지시를 따르는 기존 로봇과 달리 Gemini Robotics 모델이 통합된 로봇은 시각 정보와 언어를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 실시간으로 의사결정을 내리고 변화하는 환경에 적응할 수 있습니다.

이 글에서는 Gemini Robotics와 Gemini Robotics-ER, 이러한 모델의 작동 방식, 주요 기능 및 애플리케이션을 살펴보겠습니다.

그림 1. Gemini Robotics는 로봇이 여러 작업을 효율적으로 수행하도록 돕습니다.

Google Gemini Robotics 소개#

Google의 Gemini Robotics는 로봇이 물리적 세계를 인식하고 추론하며 상호작용할 수 있도록 설계된 고급 AI 모델입니다. 시각-언어-행동(VLA) 모델로서 로봇이 지시를 처리하고 주변 환경을 해석하며 복잡한 작업을 높은 정밀도로 수행하도록 합니다.

한편 Gemini Robotics-ER 모델은 객체의 위치와 움직임, 상호작용 방식에 관한 공간 관계를 이해하는 로봇의 능력을 향상합니다. 이를 통해 로봇은 동작을 예측하고 그에 따라 움직임을 조정할 수 있습니다.

예를 들어 로봇이 헤드폰에 전선을 감아야 하는 작업을 생각해 보겠습니다. Gemini Robotics-ER는 장면을 이해하고 전선의 모양과 유연성을 인식하며 헤드폰의 구조를 파악하고 전선이 움직일 때 어떻게 휘어질지 예측하도록 돕습니다. 그런 다음 Gemini Robotics는 이러한 이해를 동작으로 변환하여 양손을 조율해 전선을 부드럽게 다루고 엉키지 않도록 그립을 조정하며 전선이 단단히 감기도록 합니다.

Gemini Robotics와 Gemini Robotics-ER는 인식과 동작을 결합해 로봇이 동적인 환경에서 능숙한 작업을 효율적으로 수행하도록 하는 지능형 시스템을 구현합니다.

그림 2. Gemini Robotics 모델 제품군 개요.

로보틱스 분야의 AI: Gemini Robotics의 작동 방식 살펴보기#

이제 각 모델을 자세히 살펴보고 Gemini Robotics와 Gemini Robotics-ER가 유연성과 신속한 동작 사이의 균형을 어떻게 맞추는지 알아보겠습니다.

한편 Gemini Robotics-ER는 제로샷 코드 생성과 퓨샷 인컨텍스트 학습(ICL)이라는 두 가지 핵심 메커니즘을 활용합니다. 제로샷 코드 생성을 사용하면 모델은 추가 학습 없이 작업 지시, 이미지, 실시간 데이터를 바탕으로 로봇을 제어하는 코드를 생성할 수 있습니다.

마찬가지로 퓨샷 학습을 사용하면 모델은 몇 가지 예시만으로 학습해 새로운 작업에 적응하므로 광범위한 학습이 필요하지 않습니다. 이 두 방법을 결합하면 로봇은 복잡한 작업을 신속하게 수행하고 최소한의 노력으로 새로운 과제에 적응할 수 있습니다.

반면 Gemini Robotics는 속도와 효율성을 위해 설계되었습니다. 클라우드 기반 백본과 온보드 액션 디코더로 구성된 하이브리드 시스템을 사용합니다. 클라우드 기반 백본은 정보를 빠르게 처리하며 쿼리에서 응답까지의 지연 시간은 160밀리초 미만입니다.

그런 다음 온보드 디코더가 이 데이터를 실시간 동작으로 변환합니다. 이 결합 시스템은 약 250밀리초의 전체 응답 시간과 초당 50회의 동작 제어 속도를 구현합니다.

그림 3. Gemini Robotics의 실시간 로봇 제어 지원 방식 살펴보기.

Gemini Robotics의 주요 기능#

Gemini Robotics의 주요 기능을 간단히 살펴보겠습니다.

• 범용성: 정확도를 유지하면서 조명, 배경, 객체의 변화에 적응할 수 있습니다. 바꿔 말한 명령이나 다국어 명령도 이해하며 조건에 맞게 움직임을 조정할 수 있습니다.
• 상호작용성: 이 모델은 다양한 자연어 명령을 처리하고 직관적으로 응답할 수 있습니다. 또한 환경의 실시간 변화에 따라 동작을 조정하므로 인간-로봇 협업에 적합합니다.
• 손재주: 이 모델을 탑재한 로봇은 종이접기를 하거나 깨지기 쉬운 물체를 다루는 것처럼 복잡하고 정밀한 작업을 수행할 수 있습니다. 단계별 절차든 빠른 동작이든 모델은 작업을 효율적으로 수행하도록 도울 수 있습니다.
• 다양한 로봇 형태 지원: 양팔 시스템과 휴머노이드 로봇 등 여러 로봇 플랫폼에서 미세 조정을 거의 하지 않고도 작동합니다. 높은 성능을 유지하면서 새로운 작업에 빠르게 적응합니다.

그림 4. 다양한 로봇 플랫폼에서 작동하는 Google Gemini Robotics.

Gemini Robotics-ER의 주요 기능#

로봇이 세계를 이해하고 상호작용하도록 돕는 Gemini Robotics-ER의 주요 기능을 살펴보겠습니다.

• 객체 감지 및 추적: 2D 및 3D 공간에서 객체를 식별하고 추적하는 데 사용할 수 있습니다. 자연어 질의를 통해 로봇이 객체를 찾고 유형, 위치, 기능을 기준으로 객체의 위치를 예측하도록 돕습니다.
• 지점 지정: 이 기능을 사용하면 모델이 정밀한 좌표를 바탕으로 이미지 내 특정 객체나 부분을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 로봇이 전체 객체나 객체의 일부, 심지어 빈 공간까지 찾도록 도울 수 있습니다.
• 그립 예측: Gemini Robotics-ER는 객체의 모양과 기능을 바탕으로 최적의 파지 방법을 판단하는 데 사용할 수 있습니다. 바나나든 컵 손잡이든 파지할 위치를 예측하여 로봇이 물체를 조심스럽게 다루도록 합니다.
• 궤적 추론: 모델은 일련의 동작을 예측해 이동 경로를 계획할 수 있습니다. 예를 들어 로봇 손이 도구를 향하도록 안내하거나 특정 작업의 경유점을 정해 로봇이 작업을 효율적으로 완료하도록 도울 수 있습니다.
• 다중 시점 대응: 이 기능은 여러 각도에서 객체가 어떻게 보이는지 비교해 모델이 3D 구조를 이해하도록 돕습니다. 공간 추론을 향상하여 로봇이 동적인 환경에서 객체와 더 효과적으로 상호작용할 수 있게 합니다.

그림 5. Gemini Robotics-ER는 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

클래스 이름을 사용한 2D 객체 탐지의 경우 Gemini 4 Argon과 같은 최신 Gemini 모델을 Ultralytics VLM 리더보드에서 다른 비전 언어 모델과 비교합니다.

Google Gemini Robotics 모델의 활용 사례#

Gemini Robotics와 Gemini Robotics-ER의 주요 기능을 살펴보았으니, 다양한 산업 분야에서 실제로 어떻게 활용되는지 알아보겠습니다.

제조업에서 활용할 수 있는 Google Gemini Robotics#

제조업에서는 정밀도와 속도도 중요하지만, 원활한 운영을 좌우하는 것은 적응성입니다. 예를 들어 Gemini 기반 산업용 로봇은 적절한 부품을 식별하고 올바른 위치에 배치하며 유연한 고무 밴드에 정밀한 힘을 가해 도르래 시스템을 조립할 수 있습니다.

로봇은 밴드를 늘리고 도르래에 감은 다음 끊어지거나 잘못 정렬되지 않도록 고정할 수 있습니다. 구성이 바뀌거나 작업이 달라져도 대대적인 재프로그래밍 없이 적응할 수 있습니다. 이러한 스마트 자동화는 오류를 줄이고 효율성을 높이며 제조 공정이 원활하게 진행되도록 합니다.

그림 6. 양팔 산업용 로봇이 도르래 시스템에 고무 밴드를 정밀하게 장착합니다.

Gemini Robotics를 활용한 스마트홈#

바쁜 일정으로 집안일을 챙기기 어려울 수 있습니다. 스마트 로봇은 청소와 식료품 정리, 식사 준비까지 도와 일상생활을 더 편리하게 만들 수 있습니다.

예를 들어 로봇이 도시락 가방에 음식을 담으면서 식품을 신중하게 골라 넣고, 과일이나 캔처럼 깨지기 쉬운 물품을 보호하도록 그립을 조정할 수 있습니다. 배치가 달라져도 로봇은 자율적으로 적응해 최소한의 감독만으로 일상적인 집안일을 덜어 줍니다.

그림 7. 도시락 가방에 조심스럽게 물건을 담는 휴머노이드 로봇.

Gemini Robotics 활용의 장단점#

Gemini Robotics는 정밀한 제조부터 스마트홈 지원까지 로봇의 역량을 확장하고 있습니다. 다양한 애플리케이션에서 Gemini Robotics를 사용할 때의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 최소한의 학습 요구 사항: 기존 로봇과 달리 Gemini Robotics 기반 로봇은 몇 차례의 시연만으로 학습할 수 있어 학습 비용을 절감하고 배포를 간소화합니다.
• 향상된 안전성: 위험한 환경에서 Gemini Robotics가 통합된 로봇이 위험한 작업을 수행해 작업자의 부상 위험을 줄일 수 있습니다.
• 맞춤형 기능: Gemini Robotics의 유연성을 활용해 다양한 산업이나 개별 기업의 구체적인 요구에 맞게 조정할 수 있으므로 특수한 애플리케이션과 고유한 솔루션을 구현할 수 있습니다.

Gemini Robotics는 여러 이점을 제공하지만 다음과 같은 한계도 해결해야 합니다.

• 공간 관계 파악의 어려움: 이 모델은 긴 비디오 시퀀스에서 공간 관계를 추적하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 시간에 따른 객체 추적과 이해 능력에 영향을 미칩니다.
• 수치 정밀도 부족: 점이나 바운딩 박스와 같은 모델의 예측은 섬세한 로봇 작업처럼 정밀한 제어가 필요한 작업에 충분히 정확하지 않을 수 있습니다.
• 복잡한 작업: Gemini Robotics는 여러 단계의 추론과 정밀한 움직임이 필요한 복잡한 작업, 특히 새롭거나 익숙하지 않은 상황에서 어려움을 겪을 수 있습니다.

로보틱스 분야 AI의 미래#

AI가 계속 발전하면서 Gemini Robotics와 Gemini Robotics-ER 같은 모델이 로보틱스의 미래를 이끌고 있습니다. 앞으로는 여러 단계의 추론 능력을 향상해 로봇이 작업을 논리적인 단계로 나누고 더 정밀하게 수행하도록 하는 데 초점을 맞출 가능성이 높습니다.

Google DeepMind가 개발을 추진할 또 다른 핵심 분야는 시뮬레이션 기반 학습입니다. 실제 환경에 배포하기 전에 가상 환경에서 학습하면 로봇은 의사결정과 움직임을 개선해 실제 애플리케이션에서 발생하는 오류를 최소화할 수 있습니다.

이러한 기술이 발전함에 따라 로봇이 더욱 자율적이고 적응력이 뛰어나며 일상생활에서 인간과 함께 일할 수 있는 미래가 열릴 수 있습니다.

핵심 요점#

Gemini Robotics는 디지털 지능과 현실 세계의 물리적 작업을 연결하는 AI 기반 자동화의 중요한 진전입니다. 시각, 언어, 동작 기반 학습을 결합해 로봇은 복잡한 작업을 정밀하고 유연하게 처리할 수 있습니다.

로봇이 계속 더 똑똑해지면서 일상생활에서 더 큰 역할을 맡고 인간과 기계가 협업하는 방식도 바뀔 가능성이 높습니다. 이러한 발전은 AI 기반 자동화가 산업과 일상 업무를 모두 향상하는 지능적이고 더욱 긴밀하게 연결된 세상에 한 걸음 더 가까이 다가서게 합니다.

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