구글, 로봇용 '제미나이 4 아르곤' 공개…시뮬레이션으로 VLA 성능 끌어올려

구글이 10월 13일(현지시간) 로봇의 물리적 상황을 이해하고 제어하며 시뮬레이션과 동작 개선을 수행하는 모델 '로보틱스용 제미나이 4 아르곤'(Gemini 4 Argon for Robotics)을 공개했다고 aitimes.com이 보도했다.

이 모델은 영상과 3D 공간, 물리 법칙을 함께 추론해 로봇이 복잡한 작업을 수행하도록 돕고 시뮬레이션에서 동작을 연습하게 한다. 구글 딥마인드의 RT-1, RT-2 같은 VLA 모델과 달리 로봇을 직접 제어하는 최종 모델이 아니라 상위 수준의 추론·시뮬레이션 설계 엔진으로 설명된다.

MuJoCo 등 물리 시뮬레이션 환경을 자동으로 구축하고 대규모 학습 데이터를 생성해 범용 VLA 모델의 작업 성공률을 높인다. 별도 도구 없이 추론만으로 ERQA(Embodied Reasoning Question Answering) 벤치마크에서 87%를 기록했고, 생성된 시뮬레이션 학습 데이터는 범용 VLA 모델의 작업 성공률을 56%에서 75%로 끌어올렸다.

시연에서는 보스턴 다이내믹스의 사족보행 로봇 스팟(Spot)을 제어해 페달식 쓰레기통을 밟아 뚜껑을 열고 음료 캔을 버리게 했다.

이 모델은 Google AI Studio와 Google Antigravity에서 AI Ultra 구독자에게 제공되며, 로봇 제어와 시뮬레이션 애플리케이션을 위한 개발자 도구와 SDK도 함께 제공된다.

RT 시리즈와의 차이

구글 딥마인드는 앞서 대규모 로봇 주행·조작 시연 데이터를 학습해 직접 구동 명령을 내리는 VLA 모델 RT 시리즈(RT-1, RT-2)를 로봇 제어의 기준으로 개발한 바 있다.