"강아지 산책하고 집 정리도"…보스턴다이나믹스 스팟, 구글 제미나이 탑재

[경제일보] 보스턴다이나믹스가 로봇 소프트웨어에 구글 인공지능을 결합하며 산업용 로봇의 기능을 인식 중심에서 판단·추론 영역으로 확장했다. 센서 기반 데이터 처리에 멀티모달 AI가 결합되면서 로봇이 현장 상황을 해석하고 작업 맥락을 이해하는 구조가 한층 강화됐다.

15일 업계에 따르면 보스턴다이나믹스는 자사 로봇 소프트웨어 플랫폼 '오르빗(Orbit)'에 구글의 로봇 인공지능 '제미나이 로보틱스 ER 1.6'을 통합했다.

이번 업데이트는 시각 인식 중심 기능에 추론 기반 AI를 결합해 로봇의 환경 이해 수준을 높이는 데 초점이 맞춰졌다.

오르빗의 '인공지능 시각점검 학습(AIVI-Learning)'은 이미지 기반 점검 데이터를 학습하는 구조로 설계됐다. 여기에 제미나이 로보틱스가 적용되면서 이미지뿐 아니라 텍스트와 영상 데이터를 함께 처리하는 멀티모달 분석이 가능해졌다.

로봇 스팟의 적용 기능도 확대됐다. 스팟은 센서를 통해 수집한 데이터를 제미나이 로보틱스로 분석해 주변 환경을 해석하고 작업 상황에 맞는 판단을 수행할 수 있는 기반을 확보했다. 기존 사전 입력된 작업 수행 중심 구조에서 현장 변수 대응 능력을 갖춘 형태로 기능이 확장됐다.

보스턴다이나믹스는 이러한 기능 변화를 보여주는 시연 영상을 공개했다. 스팟이 현관에 놓인 신발을 정리하고 빈 캔을 수거하는 등 복합 작업을 이어가며 작업 흐름을 스스로 판단하는 모습을 보였다. 이후 추가된 작업 항목을 인지해 외부 환경으로 이동하는 등 작업 맥락을 반영한 행동도 수행했다.

산업 현장에서는 바닥에 고인 물을 감지해 이상 상황을 알리고, 특정 설비의 게이지를 찾아 온도를 확인하라는 지시에 응답하는 등 센서 데이터를 기반으로 현장 정보를 해석했다. 단순 감지와 보고를 넘어 데이터를 분석하고 의미를 도출하는 수준으로 기능이 확장된 것이다.

이에 따라 산업 현장 적용 기능도 구체화되고 있다. 설비 상태를 확인하는 게이지 판독과 물류 환경에서 팔레트 수량을 인식하는 기능이 추가됐다. 디지털 화면 판독을 포함한 시각 검사 영역에서는 정확도가 개선되며 점검 신뢰도가 높아졌다.

운영 방식에서는 '제로 다운타임 업그레이드'가 적용됐다. 시스템 중단 없이 인공지능 모델이 지속적으로 업데이트되며 운영 중에도 성능 개선이 이뤄진다. 현장 데이터 축적과 함께 모델이 자동으로 고도화되는 구조로 유지·운영 효율 측면에서도 변화가 예상된다.

사용자는 프롬프트 기반 인터페이스를 통해 결과 도출 과정과 판단 근거를 확인할 수 있다. 이는 산업 현장에서 요구되는 검증 가능성과 책임성 확보 측면에서 중요한 요소로 평가된다.

다만 해당 기능 구현을 위해서는 고객 데이터 기반 추가 학습이 필요하다. 산업 현장별 설비 구조와 운영 환경이 상이한 만큼, 맞춤형 데이터 학습을 통해 모델을 최적화하는 과정이 요구된다. 초기 도입 이후에도 지속적인 데이터 축적과 성능 개선이 병행되는 구조다.

업계에서는 이번 협업을 로보틱스 산업에서 인공지능 적용 범위를 확장하는 사례로 보고 있다. 이미지·영상·텍스트를 동시에 처리하는 AI가 로봇에 적용되면서 제조, 물류, 에너지, 인프라 점검 등 다양한 산업군으로 활용 범위가 확대될 가능성이 제기된다.

현대차그룹 관계자는 "글로벌 AI 선도 기업과의 전략적 파트너십을 확대해 휴머노이드 등 차세대 로봇 기술 개발 속도를 높일 계획"이라고 말했다.