제네시스 AI, 'GENE-26.5' 공개: 한 손으로 달걀 깨고 피아노 치는 로봇 핸드

공장 컨베이어 벨트 위에서 무거운 상자를 나르는 일이라면 지금의 산업용 로봇도 식은 죽 먹기로 해냅니다. 하지만 로봇에게 한 손으로 날달걀을 깨뜨리거나 엉킨 전선을 정리하라고 하면 상황은 완전히 달라집니다.

사람의 손은 물체의 질감과 형태에 맞춰 쥐는 힘을 실시간으로 조절합니다. 이 미세하고 유연한 손동작을 로봇으로 구현하는 일은 피지컬 AI 분야에서 가장 풀기 힘든 숙제 중 하나였습니다.

미국 캘리포니아의 로봇 스타트업 제네시스 AI(Genesis AI)가 로봇 파운데이션 모델 'GENE-26.5'와 인간 크기의 로봇 핸드, 그리고 이를 학습시키기 위한 저비용 데이터 시스템을 전격 공개했습니다.

요리와 실험, 큐브 맞추기부터 피아노 연주까지

제네시스 AI는 GENE-26.5를 복잡하고 긴 호흡의 물리적 작업을 사람 수준으로 수행하도록 설계된 로봇의 두뇌라고 정의합니다.

공개된 시연 영상에서 로봇 핸드는 사람조차 집중해야 하는 동작들을 능숙하게 해냈습니다. 한 손으로 달걀을 깨고 토마토를 썰며 20단계에 달하는 요리를 완성하는가 하면, 재료를 붓고 믹서기를 작동해 스무디를 서빙하기도 했습니다.

정밀함이 생명인 실험실 작업도 거뜬했습니다. 마이크로 피펫을 쥐고 용액을 옮긴 뒤 원심분리기에 넣고 뚜껑을 닫는 작업은 물론, 전자 제조 현장의 난제로 꼽히는 와이어 하네스 배선 결속까지 성공했습니다.

공중에서 손목과 손가락을 빠르게 회전시키며 루빅스 큐브를 맞추고, 각기 다른 크기의 물건 네 개를 한 손으로 집어 상자에 분류하며, 복잡한 곡을 빠른 속도로 피아노 건반 위에서 연주하는 장면도 포함되었습니다.

100배 저렴한 장갑으로 해결한 데이터 병목

그동안 로봇이 정교한 작업을 배우지 못한 근본적인 원인은 사람의 신체 구조와 로봇의 구조가 달라 데이터를 그대로 이식하기 어려웠기 때문입니다.

제네시스 AI는 촉각 전자 피부가 내장된 특수 데이터 수집 장갑으로 돌파구를 찾았습니다. 사람의 손과 장갑, 로봇 핸드를 1대 1로 정밀하게 매핑해 사람이 일상적으로 일하는 동작을 곧바로 로봇의 스킬 데이터로 변환하는 방식입니다.

회사 측은 이 장갑의 제작 비용이 기존 원격 제어 하드웨어보다 100배 저렴하고, 데이터 수집 효율은 최대 5배 높다고 밝혔습니다. 지난해 1억 500만 달러 규모의 투자를 유치한 제네시스 AI에는 구글 전 CEO 에릭 슈미트도 투자자로 참여했습니다.

왜 중요한가

우리는 제네시스 AI가 로봇의 외형 경쟁 대신 데이터 수집의 단가를 낮추는 데 집중한 점을 매우 똑똑한 접근이라고 봅니다.

지금까지 로봇 정밀 조작 훈련은 값비싼 특수 장비와 엔지니어의 수작업에 의존해 대규모 데이터를 확보하기가 사실상 불가능했습니다. 장갑 단가를 획기적으로 낮춰 현장 작업자의 손동작을 그대로 데이터베이스화할 수 있다면, 언어 모델처럼 로봇 모델의 확장 법칙(Scaling Law)이 본격적으로 작동할 수 있습니다.

이 기술이 상용화 단계에 안착하면 전자 부품 조립, 바이오 실험 자동화, 주방 보조 등 사람 손끝의 섬세함이 필요했던 업계 전반의 판도가 뒤흔들릴 것입니다.

다만 공개된 영상은 통제된 환경에서 촬영되었다는 점을 감안해야 합니다. 먼지와 충격이 반복되는 실제 산업 현장에서 촉각 센서가 얼마나 버텨줄지, 예기치 못한 돌발 상황에서도 시각과 촉각 반응이 오작동 없이 작동할지는 앞으로 지켜봐야 할 검증 과제입니다.