피규어, 헬릭스 2.5 발표: 사전 학습 없이 30개 가구 집안일 해결

사람은 친구 집에 처음 놀러 가더라도 방 치수나 가구 배치를 따로 측정할 필요 없이 흩어진 물건을 정리하거나 침대를 정돈할 수 있습니다. 반면 지금까지의 휴머노이드 로봇은 가구의 색이나 침대 높이만 조금 달라져도 그 자리에서 멈춰 서기 일쑤였습니다.

Figure가 공개한 최신 로봇 신경망 모델 Helix 2.5는 이 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. Figure는 Helix 2.5를 탑재한 휴머노이드 로봇을 미국 캘리포니아 베이 에어리어에 위치한 30곳의 실제 가정에 사전 답사나 미세조정 없이 곧바로 투입해 전신 가사 노동을 제로샷으로 수행하도록 했습니다.

사전 답사 없이 30개 가정에서 완수한 3대 가사

로봇이 수행한 작업은 거실 장난감 정리, 수건 접기, 침대 정리 등 세 가지 전신 작업입니다. 이는 이동과 물체 조작, 양손 협응, 유연한 섬유 다루기, 시각적 탐색이 동시에 요구되는 고난도 동작입니다.

평가 기준은 타협 없이 엄격했습니다. 부분 점수 없이 거실에 흩어진 13~15개의 장난감을 모두 바구니에 담아야 했고, 침대 정리는 양쪽 베개와 이불 모서리를 맞추고 주름까지 팽팽하게 펴야 성공으로 인정되었습니다.

로봇은 각 가정에 원래 있던 소파와 침대, 탁자를 그대로 사용했습니다. 평가에 쓰인 물건들은 작업 지정 데이터에 전혀 포함되지 않은 것들이었으며, 단 하나의 체크포인트 모델로 30개 가정 전체를 소화했습니다. 로봇은 물건을 집기 위해 스스로 뒤로 물러서서 자세를 고치거나, 침대 반대편으로 걸어가 이불 주름을 펴는 전신 자기 교정 동작도 보여주었습니다.

6배 뛴 성공률과 로봇 제어의 스케일링 법칙

이러한 일반화의 핵심은 Figure의 대규모 인간 행동 데이터셋인 Index입니다. 기존 Helix 02가 비전 언어 모델 기반으로 시작했던 것과 달리, Helix 2.5는 Index 데이터셋만을 이용해 무작위 가중치 상태에서 처음부터 사전 훈련되었습니다.

사전 훈련의 효과를 검증하기 위해 동일한 조건에서 비교한 결과, 사전 훈련 없이 학습한 모델의 제로샷 성공률은 9%에 불과했으나 Helix 2.5는 56%를 기록하며 성공률이 6배 이상 폭등했습니다. 사전 훈련 데이터 중 특정 평가 작업이 차지하는 비중은 1.90% 미만에 불과했습니다.

또한 새로운 행동을 정의하는 데 필요한 적응 데이터는 절반으로 줄어든 반면, 적용 범위는 단일 환경에서 30개 미지의 가정으로 30배 넓어졌습니다. 8배 규모의 데이터 확장 실험에서는 사전 훈련 데이터가 늘어날수록 로봇의 다음 행동 예측 손실이 매끄럽게 감소하는 스케일링 법칙이 확인되었습니다. Figure는 최대 규모 훈련의 손실값을 훈련 전 소수점 넷째 자리까지 오차 0.54%로 정확히 예측해 냈습니다.

현재 Index는 매초 약 35분 분량의 인간 행동 경험 데이터를 추가로 생산하고 있으며, Figure는 Helix 훈련을 위해 35억 달러 규모의 컴퓨팅 자원을 투입하고 있습니다.

왜 중요한가

가정용 로봇 보급의 가장 큰 걸림돌은 집집마다 다른 환경 탓에 매번 엔지니어가 방문해 맵핑과 데이터 수집을 반복해야 한다는 점이었습니다. Helix 2.5는 충분한 인간 행동 데이터만 있다면 로봇이 추가 학습 없이도 낯선 가정 환경에 즉각 적응할 수 있음을 입증했습니다.

하지만 지금 당장 완벽한 가사 도우미 로봇을 기대하기는 이릅니다. 56%의 엄격한 작업 성공률은 학술적으로는 기념비적인 성과지만, 실제 일상생활 관점에서는 두 번 중 한 번꼴로 작업이 실패할 수 있음을 의미합니다. 상용 서비스로 가정에 안착하기까지는 여전히 기술적 보완이 필요합니다.

우리는 Figure의 전략이 매우 영리하다고 봅니다. 가상 시뮬레이션이나 파편화된 원격 조작 데이터에 의존하는 대신, 거대 언어 모델이 거둔 '방대한 사전 훈련 후 경량 미세조정' 공식을 물리 로봇 제어에 완벽히 이식했습니다. 특히 인간 행동 데이터의 확장 법칙을 수치로 증명해 냄으로써 로봇 제어를 예측 가능한 엔지니어링의 영역으로 끌어올렸습니다.

우려되는 지점은 천문학적인 진입 장벽입니다. 35억 달러의 컴퓨팅 투자와 초단위로 팽창하는 전용 데이터 파이프라인은 일반적인 로봇 스타트업이 감당할 수 없는 규모입니다. 휴머노이드 로봇 경쟁이 막대한 자본을 쥔 빅테크 위주의 치킨게임으로 급격히 재편되고 있음을 보여줍니다.