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인공지능 테크

구글 딥마인드, ‘제미나이 로보틱스-ER 1.6’ 공개…로봇 공간추론·판단 강화

손정환 기자

2026.04.17 (금) 10:21

구글 딥마인드가 로봇의 공간 이해와 고수준 추론을 강화한 ‘제미나이 로보틱스-ER 1.6’을 공개했다고 전했다.

모델은 멀티뷰 이해·관계형 논리·계기판 판독 등을 개선했으며, 제미나이 API와 구글 AI 스튜디오로 개발자 공개가 시작됐다고 밝혔다.

구글 딥마인드, ‘제미나이 로보틱스-ER 1.6’ 공개…로봇 공간추론·판단 강화 / TokenPost.ai

구글의 인공지능 연구 조직 구글 딥마인드가 로봇의 공간 이해 능력과 정밀한 추론 성능을 대폭 높인 새 모델을 공개했다. 단순히 물체를 인식하는 수준을 넘어, 실제 환경에서 무엇을 집고 어디로 옮겨야 하는지까지 더 정확하게 판단할 수 있도록 설계된 점이 핵심이다.

알파벳($GOOGL) 산하 구글 딥마인드는 화요일 새로운 로보틱스 기반 모델 ‘제미나이 로보틱스-ER 1.6’을 발표했다. 이 모델은 로봇을 포함한 물리적 에이전트의 자율성을 강화하는 데 초점이 맞춰졌다. 특히 공간 추론과 멀티뷰 이해, 즉 여러 시점에서 본 정보를 함께 해석하는 능력이 개선됐다고 회사는 설명했다.

딥마인드에 따르면 제미나이 로보틱스-ER 1.6은 로봇용 고수준 추론 계층 역할을 한다. 작업 계획 수립과 도구 호출 기능을 지원하며, 구글 검색을 활용한 정보 탐색은 물론 비전-언어-행동 모델, 외부 개발자가 정의한 서드파티 기능까지 연동할 수 있다. 로봇이 주어진 명령을 수행하는 과정에서 필요한 정보를 스스로 찾고, 이를 행동으로 연결하는 구조다.

실제 개선 사례도 제시됐다. 물체를 정밀하게 탐지하고 분류하는 능력이 대표적이다. 이는 로봇이 특정 물건을 골라 집는 작업에서 필수적인 기능이다. 예를 들어 택배 분류 작업이나 어질러진 방을 정리하는 환경에서 효율성을 높일 수 있다. 단순 인식이 아니라 물체 간 크기 비교나 위치 관계를 이해하는 ‘관계형 논리’도 강화됐다. 회사는 가장 작은 물체를 찾아내거나, 특정 물체를 지정된 위치로 옮기는 식의 명령 수행이 더 정교해졌다고 밝혔다.

복잡한 제약 조건을 반영한 추론도 눈에 띈다. 딥마인드는 이 모델이 “파란 컵 안에 들어갈 만큼 작은 모든 물체를 가리켜라” 같은 복합 프롬프트도 처리할 수 있다고 설명했다. 이는 로봇이 사람의 자연어 지시를 단순 번역하는 수준을 넘어, 실제 물리적 조건과 공간 맥락을 함께 계산한다는 의미다.

공장·창고 넘어 가정까지 겨냥

이번 업그레이드는 로봇의 이동 성능뿐 아니라 계기판과 측정 장비를 읽는 능력도 끌어올렸다. 바늘, 눈금, 작은 숫자, 보조 표시 등 복잡한 시각 정보를 판독해야 하는 작업은 정밀한 시각 추론이 필요한 영역이다. 이런 기능은 공장과 창고 같은 산업 현장뿐 아니라 가정 내 다양한 공간에서도 활용 가능성이 크다.

보스턴다이내믹스의 사족보행 로봇 ‘스팟’을 총괄하는 마르코 다 실바는 “계기판 판독과 더 신뢰도 높은 작업 추론 능력은 스팟이 현실 세계의 문제를 완전한 자율성으로 보고, 이해하고, 반응하도록 돕는다”고 말했다.

딥마인드는 이 정확도가 ‘에이전틱 비전’ 기술에서 나온다고 설명했다. 먼저 이미지의 세부 정보를 포착한 뒤, 정제된 코드를 실행해 비율과 간격을 계산하고, 마지막으로 추론 엔진이 이를 해석하는 방식이다. 시각 인식과 코드 실행을 결합해 단순 이미지 분석보다 더 정밀한 판단을 내리는 구조다.

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개발자 공개 시작…로보틱스 AI 경쟁도 본격화

제미나이 로보틱스-ER 1.6은 이날부터 제미나이 API와 구글 AI 스튜디오를 통해 개발자에게 제공된다. 로봇 산업이 하드웨어 경쟁에서 소프트웨어와 인공지능 중심 경쟁으로 빠르게 이동하는 가운데, 이번 공개는 구글 딥마인드가 로보틱스 AI 주도권 확보에 속도를 내고 있음을 보여준다.

시장에서는 로봇이 실제 환경에서 안정적으로 작동하려면 ‘움직임’보다 ‘이해’가 더 중요하다는 인식이 커지고 있다. 그런 점에서 이번 모델은 로봇의 손과 발보다 ‘두뇌’를 강화하는 진전으로 읽힌다. 산업용 자동화는 물론 생활형 서비스 로봇 확산에도 적지 않은 영향을 줄 가능성이 있다.

TP AI 유의사항 TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.

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