메타 FAIR, 로봇 촉각 연구 대거 공개: 범용 모델 '스파르슈'와 인공 손가락 '디지트 360'

메타 FAIR가 로봇의 촉각 인식을 위한 핵심 연구 산출물을 오픈소스로 공개했다. 범용 촉각 인코더 '스파르슈(Sparsh)', 18개 이상의 감지 기능을 탑재한 인공 손가락 센서 '디지트 360(Digit 360)', 센서 통합 플랫폼 '디지트 플렉서스(Digit Plexus)', 그리고 사람과 로봇의 협업을 평가하는 벤치마크 'PARTNR'로 구성된다.

로봇이 물체를 쥐는 순간 카메라는 시야를 잃기 마련이다. 이때 마찰력이나 미끄러짐을 파악하지 못하면 손재주를 발휘하기 어렵다. 메타는 시각 모델처럼 촉각 신호도 범용 파운데이션 레이어로 만들어, 복잡한 물리 조작을 사람 수준으로 끌어올리려 한다.

구현 방식과 주요 스펙

광학 기반 촉각 센서는 젤 형태나 조명 방식이 제각각이라, 지금까지는 센서와 작업마다 데이터를 따로 수집해 수동 라벨링을 거쳐야 했다.

스파르슈는 자기지도학습(SSL)을 통해 이 한계를 깼다. 메타는 46만 장 이상의 촉각 이미지 데이터셋으로 사전학습을 진행해 라벨 없이도 다양한 센서 신호를 처리할 수 있도록 설계했다.

물리적 지각과 조작 계획을 포함한 6개 촉각 중심 벤치마크 테스트에서 스파르슈는 기존 전용 모델 대비 평균 95% 이상 높은 성능을 보였다.

하드웨어인 디지트 360은 800만 개 이상의 촉각 픽셀(taxel)을 갖춘 광학계를 사용해 전방위 촉각 신호를 포착한다. 1밀리뉴턴(mN) 수준의 미세한 힘 변화까지 감지할 수 있어 사람 손가락에 가까운 정밀도를 제공한다.

디지트 플렉서스는 손가락 끝 센서와 피부 센서를 로봇 손 하나에 쉽게 통합할 수 있는 표준 하드웨어·소프트웨어 인터페이스다. 함께 공개된 PARTNR 벤치마크는 가정 시뮬레이션 환경에서 거대언어모델(LLM) 기반 플래너의 시공간 협업 능력을 평가한다.

사용 방법과 제공 일정

스파르슈의 모델 가중치와 데이터셋, 프레임워크는 오픈소스로 배포되어 기존 로보틱스 연구에 바로 적용할 수 있다.

하드웨어는 파트너십을 통해 상용화된다. 겔사이트(GelSight)가 디지트 360 센서 생산과 유통을 맡아 내년에 출시하며, 연구자는 제안서(Call for Proposals) 제출을 통해 얼리 액세스를 신청할 수 있다. 디지트 플렉서스를 탑재한 원익로보틱스의 차세대 알레그로 핸드(Allegro Hand) 역시 내년 출시를 앞두고 사전 등록을 받고 있다.

왜 중요한가

로봇 조작과 임바디드 AI를 다루는 연구자에게 스파르슈는 데이터 수집 비용을 획기적으로 낮춰줄 유용한 도구다. 센서마다 모델을 처음부터 새로 훈련할 필요 없이 하나의 백본으로 통합할 수 있다.

다만 하드웨어 상용화 전까지는 시뮬레이션과 기존 센서 데이터 기반 테스트에 머물러야 한다는 현실적인 제약이 있다. 메타는 완성형 로봇을 직접 제조하는 대신, 촉각 모델과 표준 인터페이스를 오픈소스로 풀고 하드웨어 파트너를 확보해 생태계 주도권을 쥐는 전략을 영리하게 택했다.