딥마인드, 메르세데스-벤츠서 휴머노이드 로봇 부품 분류 성공률 96% 보고

구글 딥마인드는 앱트로닉(Apptronik)의 아폴로 2 휴머노이드 로봇이 가동 중인 메르세데스-벤츠 생산 라인에서 자동차 부품을 분류해 96%의 성공률을 기록했다고 밝혔다. 딥마인드는 11월 10일 개념 검증을 발표하고 헝가리 케치케메트와 독일 진델핑겐 공장을 공개했다. 시연에서는 차량을 조립하는 작업자에게 부품을 준비하는 작업에 Gemini Robotics 2.5를 시험했다.

로봇은 자동차 부품 키팅 작업을 수행했다. 대량 부품 보관함에서 부품을 꺼내 각 차량에 필요한 순서대로 정리했다. 딥마인드는 로봇이 금속 브래킷을 순서에 맞춰 보관 용기에 넣는 작업을 예로 들었다. 트레이에는 각 차량에 필요한 부품이 담겨야 하므로, 부품을 올바르게 정리하는 것도 단순히 부품을 옮기는 것과 구별되는 작업의 일부다.

딥마인드는 Gemini Robotics ER이 작업 흐름을 감시했다고 밝혔다. Gemini Robotics 2.5가 로봇의 손과 팔 움직임을 제어했다고도 밝혔다. 앱트로닉 최고경영자 제프 카르데나스는 몇 주간의 사후 학습을 거쳐 모델의 성능이 향상됐다고 말했다. 그는 이후 모델을 메르세데스 생산 현장에 적용했을 때 성능 저하가 소폭에 그쳤다고 말했다.

앱트로닉은 2024년 3월 기존 아폴로 로봇의 활용 방안을 조사하기로 합의했다고 발표했다. 제안된 활용 방안에는 조립용 키트 공급, 부품 검사, 키팅된 부품이 담긴 용기 운반이 포함됐다. 앱트로닉은 휴머노이드 로봇이 사람을 위해 설계된 작업장에서 반복적이고 육체적으로 힘든 일을 맡아 공장 전체를 재설계할 필요를 없앨 가능성이 있다고 주장했다.

딥마인드는 키팅 작업이 자율적으로 이뤄졌다고 설명했다. 그러나 딥마인드는 96%라는 수치가 개별 부품 집기, 트레이 완성 또는 다른 단위 중 무엇을 측정한 것인지 밝히지 않았다. 시험 횟수나 초기화 및 사람의 개입 빈도도 공개하지 않았다. 작업 주기, 가동 시간, 운영 비용 역시 공개하지 않았다. 로봇이 전체 교대 근무 동안 얼마나 많은 작업을 수행할 수 있는지, 생산을 유지하기 위해 사람의 도움이 얼마나 자주 필요한지는 여전히 불분명하다.