제미니 로보틱스: AI 理解이 물리적 세계를 만난다

최근 몇 년 동안 인공 지능(AI)은 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전을 포함한 다양한 분야에서 크게 발전했습니다. 그러나 AI의 주요 도전은 물리적 세계와의 통합이었습니다. AI는 디지털 환경에서 추론과 복잡한 문제 해결에 탁월한 성과를 내왔지만, 이러한 성과는 주로 디지털 환경에서 이루어졌습니다. 로봇을 통해 물리적 작업을 수행하려면 AI는 공간적 추론, 객체 조작, 의사 결정에 대한 깊은 이해를 가지고 있어야 합니다. 이러한 도전을 해결하기 위해 Google은 제미니 로보틱스(Gemini Robotics)를 소개했습니다. 제미니 로보틱스는 로봇과 몸체화된 AI를 위해 특별히 개발된 모델 세트입니다. 제미니 2.0을 기반으로 구축된 이러한 AI 모델은 고급 AI 추론과 물리적 세계를 결합하여 로봇이 다양한 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

제미니 로보틱스 이해

제미니 로보틱스는 제미니 2.0의 기초 위에 구축된 AI 모델의 쌍입니다. 제미니 2.0은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 처리할 수 있는 최신 비전-언어 모델(VLM)입니다. 제미니 로보틱스는 본질적으로 VLM을 비전-언어-동작(VLA) 모델로 확장하여 제미니 모델이 시각적 입력과 자연어 지시를 이해하고 해석할 뿐만 아니라 실제 세계에서 물리적 동작을 수행할 수 있도록 합니다. 이 조합은 로봇을 위한 필수적입니다. 기계가 환경을 “보는” 것만이 아니라 인간의 언어 맥락에서 이해하고 복잡한 실제 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

제미니 로보틱스의 주요 강점 중 하나는 다양한 작업에 걸쳐 일반화할 수 있는 능력입니다. 모델은 광범위한 재훈련 없이 열린 어휘 지시를 따를 수 있으며 환경의 변화를 적응하고 초기 훈련 데이터의 일부가 아닌 작업에 대한 처리도 할 수 있습니다. 이는 동적이고 예측할 수 없는 환경에서 작동하는 로봇을 생성하는 데 중요합니다.

몸체화된 추론

로봇의 주요 도전 중 하나는 디지털 추론과 물리적 상호작용 사이의 간격입니다. 인간은 복잡한 공간적 관계를 쉽게 이해하고 주변 환경과 무리없이 상호작용할 수 있지만, 로봇은 이러한 능력을 복제하는 데 어려움을 겪었습니다. 예를 들어, 로봇은 공간적 역학, 새로운 상황에 대한 적응, 예측할 수 없는 실제 상호작용에 대한 이해가 제한적입니다. 이러한 도전을 해결하기 위해 제미니 로보틱스는 “몸체화된 추론”을 통합합니다. 이 과정은 시스템이 인간과 유사한 방식으로 물리적 세계를 이해하고 상호작용할 수 있도록 합니다.

몸체화된 추론에는 다음과 같은 몇 가지 중요한 구성요소가 포함됩니다.

• 객체 감지 및 조작: 몸체화된 추론은 제미니 로보틱스가 환경에서 객체를 감지하고 식별할 수 있도록 합니다. 이는 이전에 본 적이 없는 객체일 경우에도 가능합니다. 모델은 객체를 잡을 위치를 예측하고 객체의 상태를 결정하며, 서랍을 여는 것과 같은 동작을 수행할 수 있습니다.
• 궤적 및 그립 예측: 몸체화된 추론은 제미니 로보틱스가 이동 경로를 예측하고 객체를 잡을 최적의 위치를 식별할 수 있도록 합니다. 이는 정밀도가 필요한 작업에 필수적인 능력입니다.
• 3D 이해: 몸체화된 추론은 로봇이 3차원 공간을 인식하고 이해할 수 있도록 합니다. 이는 복잡한 공간적 조작이 필요한 작업에 특히 중요합니다. 3D 이해는 로봇이 다중 보기 3D 대응성 및 3D 바운딩 박스 예측과 같은 작업에서 우수한 성능을 발휘할 수 있도록 합니다.

민첩성 및 적응성: 실제 작업의 핵심

객체 감지와 이해는 중요하지만, 로봇의真正한 도전은 정밀한 운동 기술이 필요한 작업을 수행하는 것입니다. 종이 접기 또는 카드 게임과 같은 작업은 대부분의 AI 시스템의 능력을 넘어섭니다. 그러나 제미니 로보틱스는 이러한 작업에 탁월한 성능을 발휘하도록 설계되었습니다.

• 정밀한 운동 기술: 모델의 복잡한 작업을 처리하는 능력은 고급 민첩성을 демонстри합니다. 추가적인 미세 조정을 통해 제미니 로보틱스는 여러 자유 度에서 조작을 수행하는 작업을 처리할 수 있습니다.
• 최소 샷 학습: 제미니 로보틱스는 최소 샷 학습의 개념을 도입하여 모델이 최소한의 시연으로 새로운 작업을 학습할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 100개의 시연으로 모델은 광범위한 훈련 데이터가 필요한 작업을 수행할 수 있습니다.
• 새로운 몸체 적응: 제미니 로보틱스의 또 다른 주요 특징은 새로운 로봇 몸체에 대한 적응 능력입니다. 모델은 다양한 로봇 몸체를 제어할 수 있으며, 이는 다양한 하드웨어 구성에 대한 유연성과 적응성을 제공합니다.

제로 샷 제어 및 신속한 적응

제미니 로보틱스의 주요 특징 중 하나는 제로 샷 또는 최소 샷 학습 방식으로 로봇을 제어할 수 있는 능력입니다. 제로 샷 제어는 모델이 개별 작업에 대한 특정 훈련 없이 작업을 수행할 수 있는 것을 의미합니다.

• 코드 생성을 통한 제로 샷 제어: 제미니 로보틱스는 이전에 본 적이 없는 작업을 수행하기 위해 코드를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 모델은 물리적 역학과 환경을 이해하기 위해 추론 능력을 사용하여 작업을 수행하기 위한 코드를 생성할 수 있습니다.
• 최소 샷 학습: 모델은 시연에서 학습하여 작업을 즉시 수행할 수 있습니다. 이는 로봇 제어에서 중요한 발전이며, 특히 환경이不断变化하거나 예측할 수 없는 경우에 중요합니다.

미래의 영향

제미니 로보틱스는 일반적인 로봇 기술에 중요한 발전입니다. AI의 추론 능력과 로봇의 민첩성 및 적응성을 결합하여, 로봇이 일상 생활에서 다양한 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

이 모델의 잠재적인 응용 분야는 광범위합니다. 산업 환경에서 제미니 로보틱스는 복잡한 조립, 검사, 유지 보수 작업에 사용될 수 있습니다. 가정에서 로봇은 가사, 간호, 개인 娯楽에 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 모델이 계속 발전함에 따라, 로봇은 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어줄 수 있습니다.

결론

제미니 로보틱스는 제미니 2.0을 기반으로 구축된 모델 세트입니다. 이 모델은 로봇이 물리적 세계를 이해하고 상호작용할 수 있도록 설계되었습니다. 민첩성, 제로 샷 제어, 최소 샷 학습과 같은 기능을 포함하여, 로봇이 환경에 대한 광범위한 재훈련 없이 적응할 수 있도록 합니다. 제미니 로보틱스는 제조业에서 가정 지원까지 다양한 산업을変革할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 모델이 계속 발전함에 따라, 로봇 기술의 미래를 재정의할 수 있습니다.