Gemini Robotics 2.5 릴리스 노트

Gemini Robotics 2.5 개요

Gemini Robotics 2.5는 로봇이 습득할 수 있는 기술의 폭과 습득 속도를 높이기 위해 설계된 Google DeepMind의 가장 뛰어난 VLA(vision-language-action) 모델입니다. Gemini 4 Argon을 시뮬레이션 엔진으로 활용하여 연구를 가속화함으로써, 이 모델은 200개 이상의 다양한 작업에서 성능을 향상시켜 로봇이 섬세한 물체를 다루고 비정형화된 실제 환경을 더 정밀하게 탐색할 수 있도록 합니다.

향상된 손재주 및 작업 범위

Gemini Robotics 2.5는 이전 기준 모델과 비교하여 작업 정밀도, 견고성 및 속도 면에서 상당한 개선을 보여줍니다. 이 모델은 집게로 음식 서빙하기, 리본 묶기, 액체 피펫팅 등 다양한 작업 세트에서 평가되었습니다. 이러한 평가 결과 성공률은 30%에서 100%까지 증가했으며, 작업 완료 시간은 20%에서 30%까지 단축되었습니다. 이 모델은 Apptronik Apollo 2 휴머노이드 및 Franka Duo 플랫폼을 포함한 다양한 하드웨어 플랫폼과의 호환성을 유지합니다.

실제 산업 현장에서의 신뢰성

개념 증명 시험에서 Gemini Robotics 2.5는 헝가리와 독일의 Mercedes-Benz 생산 라인에 있는 Apptronik의 Apollo 2 휴머노이드 로봇에 배포되었습니다. 로봇은 벌크 빈에서 부품을 분류하여 정리된 트레이에 담는 자동차 키팅 작업을 성공적으로 수행하여 96%의 성공률을 달성했습니다. Gemini Robotics의 체화된 추론 모델을 사용하여 워크플로우를 추적하고 VLA 모델을 사용하여 물리적 동작을 제어함으로써, 이 시스템은 예측 불가능한 환경에 적응하고 실시간으로 오류를 수정하는 능력을 입증했습니다.

안전성 및 제어 가능성

일상적인 공간에서의 더 안전한 상호작용을 촉진하기 위해 Gemini Robotics 2.5는 추론 시간 추론 가이던스를 도입했습니다. 이 기능을 통해 로봇은 물리적 위험 요소를 피해 이동할 수 있으며, 장애물 주변에서의 안전한 작업 완료율이 33% 향상되었고 인간 근처에서 작업할 때 43% 향상되었습니다. 또한, 이 모델은 적대적 입력에 대한 향상된 복원력을 보여줍니다. 새로운 오픈 소스 ASIMOV-Jailbreak 벤치마크에서 99.5%의 탈옥 저항률을 달성했는데, 이는 이전 버전에서 설정된 82% 기준에서 크게 향상된 수치입니다.

Gemini 4 Argon을 통한 개발 가속화

Gemini Robotics 2.5의 개발은 로봇 공학 연구를 위한 시뮬레이션 엔진 역할을 하는 Gemini 4 Argon에 의해 가속화되었습니다. Argon을 통해 연구원들은 실제 카메라 영상에서 수천 개의 시뮬레이션 연습 실행을 생성할 수 있으며, 로봇이 새로운 장면에 더 효율적으로 일반화할 수 있도록 하는 디지털 트윈을 만들 수 있습니다. 또한 Argon은 비디오 영상을 분석하고 시뮬레이션 및 물리적 하드웨어 모두에서 잠재적인 개선 사항을 테스트하여 작업 실패를 진단하는 데 도움을 줍니다.