구글 딥마인드가 휴머노이드 로봇의 전신 움직임을 제어하는 AI 모델 Gemini Robotics 2를 공개했다. 기존 모델이 주로 상체와 팔 동작에 초점을 맞췄다면, 이번 모델은 보행과 자세 전환, 손가락 조작까지 로봇의 움직임 범위를 넓힌 점이 핵심이다.

Gemini Robotics 2는 발끝부터 손끝까지 이어지는 동작을 한 모델 안에서 처리하도록 설계됐다. 로봇은 걷고, 몸을 낮추고, 팔을 뻗고, 물체를 집어 이동시키는 과정을 하나의 작업 흐름 안에서 수행할 수 있다. 구글 딥마인드는 7월 30일 공개한 자료에서 Apptronik의 Apollo 2 로봇이 물뿌리개를 집거나 선반 위 물건을 꺼내는 장면을 예시로 제시했다.

손 조작 능력도 함께 확대됐다. Google DeepMind가 설명한 Gemini Robotics 2의 적용 범위에는 복잡한 5개 손가락 손을 활용한 작업이 포함된다. 지퍼백을 닫거나, 쓰레기봉투를 묶거나, 전구를 돌려 빼는 작업처럼 손가락 움직임과 힘 조절이 필요한 동작이 실험 항목으로 제시됐다.

이번 업데이트는 로봇 제어가 단순 동작 재현에서 작업 판단으로 이동하고 있다는 점에서도 의미가 있다. Gemini Robotics ER 2는 주변 환경과 사용자 지시를 함께 해석해 작업 시작과 종료 시점을 판단하고, 여러 단계로 이어지는 장시간 작업을 처리하는 역할을 맡는다. 여러 로봇이 하나의 업무를 나눠 수행하는 협업 흐름도 함께 소개됐다.

안전 기능은 사람과 같은 공간에서 움직이는 로봇에 맞춰 보강됐다. 구글 딥마인드는 사람이 로봇 가까이에 접근하는 상황을 인식하고, 필요한 경우 안전 정지 호출을 실행하는 방식의 제어를 설명했다. 현장 투입형 로봇에서는 작업 능력만큼 주변 사람과의 거리, 돌발 상황 대응, 장비별 센서 차이를 반영하는 제어가 중요해진다.

Gemini Robotics 2는 인터넷 연결 없이 기기 안에서 실행할 수 있는 온디바이스 모델도 함께 제시됐다. 로봇 제조사와 현장 환경에 따라 센서와 기구 구조가 달라질 수 있는 만큼, 구글은 모델이 다양한 로봇 설계에 맞춰 조정될 수 있다는 점을 강조했다. 로봇 AI 경쟁은 앞으로 모델 성능뿐 아니라 실제 기기와 현장 운영 조건에 얼마나 안정적으로 맞물리는지가 주요 기준이 될 전망이다.