피규어, 헬릭스 02 거실 정리 시연: 알고리즘 수정 없이 데이터로 학습

미래의 가사 로봇에게 단 하나의 일만 맡길 수 있다면 거실 정리가 가장 먼저 꼽힐 것입니다.

하지만 로봇 공학 관점에서 거실 정리는 악몽에 가깝습니다. 규격화된 공장이나 주방과 달리 물건은 제멋대로 흩어져 있고, 소파와 탁자 사이 통로는 비좁습니다. 수건이나 쿠션 같은 부드러운 물체는 만질 때마다 형태가 변하며, 이동하면서 동시에 손을 놀려야 하는 동작이 끊임없이 이어집니다.

Figure는 3월 9일, 전신 제어 모델 Helix 02를 활용한 거실 정리 시연 영상을 공개했습니다. 약 한 달 전 선보인 주방 정리에 이어, 이번에는 픽셀 입력을 바탕으로 전신을 직접 제어하는 단일 신경망 시스템이 거실 전체를 치우는 모습을 보여줬습니다.

수건을 어깨에 걸치고 리모컨을 돌려 쥐는 유연함

이번 시연에서 가장 돋보인 부분은 단순한 물건 줍기를 넘어선 자연스러운 도구 활용입니다.

Helix 02는 분무기로 더러워진 탁자에 물을 뿌린 뒤, 다른 손에 든 수건으로 힘을 주어 닦아냅니다. 다른 작업을 위해 두 손을 비워야 할 때는 수건을 어깨 위로 휙 걸치거나 겨드랑이에 끼우고 이동합니다.

장난감을 정리할 때도 사람과 비슷한 전략을 씁니다. 두 손으로 수납함을 든 채 테이블 위의 블록을 쓸어 담고, 때로는 통을 한쪽 팔 아래 끼워 양손을 자유롭게 만든 뒤 바닥의 장난감을 주워 담습니다.

소파에 아무렇게나 놓인 쿠션을 집어 가볍게 던져 올려 제자리에 두고, TV 리모컨을 집어 손 안에서 쥐는 방향을 바꾼 뒤 버튼을 눌러 TV를 끄는 고난도 조작도 해냅니다. 소파와 탁자 사이 좁은 틈을 옆걸음질로 통과하면서도 손동작을 멈추지 않는 보행 제어도 인상적입니다.

새로운 알고리즘 없이 데이터만 추가했다

가장 주목할 지점은 이 모든 새로운 동작을 구현하는 데 새로운 제어 알고리즘이나 맞춤형 엔지니어링을 전혀 쓰지 않았다는 점입니다.

Helix 02는 카메라로 들어오는 픽셀 데이터를 받아 전신 모터를 직접 제어하는 단일 엔드투엔드 모델로 구동됩니다. 주방 정리에서 거실 정리로 영역을 넓히면서 Figure가 한 일은 오직 새로운 행동 데이터를 기존 시스템에 추가 학습시킨 것뿐이었습니다.

이동, 인식, 양손 조작을 따로 코딩해 조립하던 과거 방식과 달리, 대형 언어 모델처럼 데이터만 더 넣으면 새로운 능력을 스스로 습득하는 구조가 작동하고 있는 셈입니다.

왜 중요한가

우리는 Figure의 이번 시연이 휴머노이드 로봇의 소프트웨어 경쟁 구도가 엔드투엔드 단일 모델로 완전히 이동하고 있음을 보여준 사례라고 봅니다.

도구를 겨드랑이에 끼우거나 수건을 어깨에 걸치는 식의 전신 협응은 기존 규칙 기반 제어로는 구현하기가 극도로 어렵습니다. 상황이 조금만 바뀌어도 동작이 꼬이기 마련인데, 시각 데이터를 직접 운동 제어로 연결하는 단일 신경망 덕분에 사람에 가까운 직관적인 동작이 가능해졌습니다.

이는 로봇 산업 전체에 큰 시사점을 던집니다. 새로운 작업을 가르칠 때마다 알고리즘을 뜯어고칠 필요 없이 데이터 수집만으로 기능을 확장할 수 있다면, 휴머노이드가 실제 가정이나 작업장에 투입되는 데 드는 한계 비용이 급격히 낮아지기 때문입니다.

다만 당장 상용화를 기대하기는 이릅니다. 이번 시연은 통제된 환경에서 진행되었으며, 연속 작업 시 실패율이 어느 정도인지는 공개되지 않았습니다. 뛰어다니는 어린이나 반려동물이 존재하는 실제 가정의 불확실성을 순수 시각 기반 단일 모델이 얼마나 안정적으로 버텨낼지는 여전히 검증이 필요한 숙제입니다.