[더밸류뉴스=홍순화 기자]

피지컬 AI 전문기업 투모로 로보틱스(공동대표 장병탁, 박상욱)가 로봇 파운데이션 모델 ‘하빌리스 브레인 0(HABILIS Brain 0)’를 공개하며 제조·물류 현장을 겨냥한 피지컬 AI 상용화에 속도를 낸다.

투모로 로보틱스는 주변 환경과 작업 지시를 이해하고 이를 물체를 집거나 옮기는 실제 동작으로 연결하는 로봇 AI 모델 ‘하빌리스 브레인 0’을 공개했다고 7일 밝혔다.

‘하빌리스 브레인 0’이 탑재된 레인보우로보틱스의 RB-Y1이 물류 피킹 작업을 수행하고 있다. [사진=투모로 로보틱스]하빌리스 브레인 0의 핵심은 ‘GC-VLA(Geometry-Change VLA)’와 ‘GCRF(Geometry-Conditioned Residual Flow)’ 기술이다. GC-VLA는 현재 관측 정보를 바탕으로 작업 과정에서 손과 물체 등의 공간적 위치가 어떻게 변화해야 하는지를 학습해 작업 지시에 맞는 동작을 생성한다.

여기에 GCRF를 결합해 로봇이 작업 과정에서 얻은 성공·실패 경험을 토대로 기본 모델의 동작을 유지하면서 필요한 상황에 추가 보정을 적용하도록 했다. 이를 통해 반복 작업과 작업 환경 변화에 대한 대응 능력을 높였다는 설명이다.

투모로 로보틱스의 로봇 파운데이션 모델 ‘하빌리스 브레인 0’이 시뮬레이션 로봇 조작 벤치마크 LIBERO 평가에서 99.55%의 성공률을 기록했다. [사진=투모로 로보틱스]하빌리스 브레인 0 관련 논문에 따르면 시뮬레이션 로봇 조작 벤치마크 ‘LIBERO’ 평가에서 기본 모델인 GC-VLA는 95.20%의 성공률을 기록했다. GCRF를 결합한 최종 모델은 성공률을 99.55%까지 높였다. 투모로 로보틱스 측은 해당 수치가 페이퍼스위드코드(Paperswithcode)의 LIBERO 비교 기준에서 세계 최상위권 수준이라고 설명했다.

실제 로봇을 활용한 시연에서는 반복 작업의 안정성과 정밀 조작, 작업 도중 발생하는 환경 변화에 대응하는 기능을 선보였다.

레인보우로보틱스의 양팔형 이동 로봇 ‘RB-Y1’을 활용한 물류 피킹에서는 상자 안 물체를 집어 옮기는 작업을 400회 연속 수행했다. 약 3시간의 초기 작업 시연 데이터를 기반으로 학습을 시작한 뒤 로봇이 작업 과정에서 직접 수집한 경험과 사람이 수정한 데이터를 추가 학습에 반영했다.

유니버설 로봇(Universal Robots)의 ‘UR5e’를 활용해서는 양손 기반의 밀폐용기 포장 작업을 시연했다. 여러 단계로 구성된 정밀 작업을 연속 수행하며 반복 조작 능력을 검증했다.

투모로 로보틱스의 로봇이 ‘하빌리스 브레인 0’을 기반으로 작업 학습을 수행하고 있다. [사진=투모로 로보틱스]로보티즈의 ‘에이아이 워커(AI Worker)’를 적용한 시연에서는 작업 중 물체를 놓치거나 물체 위치가 변경된 상황에서도 작업을 복구하고, 변화된 상태에 따라 수행 계획을 다시 조정하는 모습을 선보였다.

투모로 로보틱스는 로봇 AI 기술을 실제 제조·물류 현장에 적용하기 위한 사업 협력도 확대하고 있다. 레인보우로보틱스와 로보티즈 등 로봇 기업과의 협력을 통해 각사의 하드웨어에 자사의 AI·로봇 운영 소프트웨어를 결합하고 현장 실증과 공동 사업화를 추진하고 있다.

최근에는 중소벤처기업부의 ‘스케일업팁스’를 비롯해 ‘AWS 피지컬 AI 프론티어’, 인텔 ‘인지니어스(Ingenious)’ 프로그램 등에 선정됐다. 이를 기반으로 다양한 휴머노이드에 적용할 수 있는 로봇 파운데이션 모델과 현장 운영 소프트웨어를 개발하고 데이터 수집부터 학습·배포로 이어지는 기술 기반을 고도화할 계획이다. 로봇 내부 컴퓨팅 장치에서 AI 모델을 직접 구동하기 위한 검증도 진행한다.

장병탁 투모로 로보틱스 대표는 “로봇 AI가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 높은 작업 성공률뿐 아니라 반복 작업의 안정성과 예상하지 못한 변화에 대한 대응력을 갖춰야 한다”며 “하빌리스 브레인 0을 기반으로 다양한 로봇의 조작 지능을 고도화하고 파트너사와 현장 실증을 확대해 제조·물류 분야의 피지컬 AI 상용화를 앞당기겠다”고 말했다.

투모로 로보틱스는 하빌리스 브레인을 중심으로 작업 계획과 실행을 연결하는 ‘에이전트(Agent)’, 데이터·모델·로봇 운영을 관리하는 ‘콘솔(Console)’, 로봇 학습 데이터를 구축하는 ‘데이터 파운드리(Data Foundry)’를 함께 개발하고 있다. 로봇 지능부터 실제 작업 수행과 운영까지 연결하는 피지컬 AI 플랫폼 구축을 통해 제조·물류 분야로 사업 영역을 확대한다는 방침이다.

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