Google DeepMind, VLA 모델 Gemini Robotics 2.5 발표… 손재주와 신뢰성, 안전성 강화

Gemini Robotics 2.5는 로봇이 익힐 수 있는 기술의 폭과 습득 속도를 높이는 모델이다. 평가에는 집게로 요리를 덜어 담기, 선물 상자 리본 묶기, 액체 피펫 조작 등 200종류의 과제를 사용했다. 고급 도구 사용, 부드러운 물체의 복잡한 조작, 섬세한 물체 다루기를 결합한 과제라고 한다.

Apptronik의 Apollo 2 휴머노이드(5개 손가락, 22자유도의 SharpaWave 핸드)와 2개 손가락 평행 그리퍼를 쓰는 Franka Duo 등 여러 로봇에서 동작한다.

신뢰성 검증을 위해 Apptronik 및 Mercedes-Benz와 협력하여, 헝가리 Kecskemét와 독일 Sindelfingen의 가동 중인 생산 라인에서 Apollo 2를 시험했다. 로봇은 부품이 뒤섞여 담긴 컨테이너에서 금속 브래킷을 꺼내 순서대로 정렬 컨테이너에 놓는 자동차용 키팅 작업을 자율적으로 수행했다. 전체 작업의 진행 관리에는 신체성 추론 모델 Gemini Robotics ER을, 손과 팔의 제어에는 Gemini Robotics 2.5의 액션 모델을 사용했으며, 성공률은 96%였다.

안전 면에서는 추론 시 추론 가이던스를 통해 물리적 위험을 피하는 구조를 도입했다. 평가에서는 장애물 주변에서 안전하게 과제를 완료하는 능력이 33%, 근처에 사람이 있는 상황에서는 43% 향상되었다. 또한 로보틱스 특유의 적대적 탈옥(jailbreak)을 시험하는 오픈소스 벤치마크 ASIMOV-Jailbreak를 공개했다. Gemini 4 Argon의 탈옥 내성은 99.5%로, 기존 베이스라인 Gemini Robotics ER 2의 82%를 웃돌았다.

개발 과정에서는 Gemini 4 Argon의 로보틱스 연구 능력이 시뮬레이션 엔진으로 활용되었다. 실제 세계 카메라 영상으로부터 다양한 시뮬레이션 연습을 수천 회분 생성하고 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 나아가 영상에서 과제 실패의 원인에 대한 가설을 세우고, 개선책을 시뮬레이션과 실기 양쪽에서 시험하는 용도로도 쓰였다.