Sunday Robotics: 우리가 기다려온 가정용 로봇일까?

인트로 (00:00-00:42)

• [00:00] 실제 가정 환경에서 작동하는 가정용 로봇을 만들고 있는 Sunday Robotics를 방문
• [00:12] 시리즈 B $1.65억 유치 발표, 기업가치 $11.5억, 코드 2 주도
• [00:19] 로봇 Memo는 식탁 치우기, 식기세척기 적재, 빨래 개기 등 일상 집안일 처리용
• [00:29] 모든 움직임을 프로그래밍하는 방식이 아니라, 사람의 집안일 시연을 보고 학습

“[00:12] 11억 5천만 달러 가치 평가로 코드 2가 주도한 1억 6,500만 달러 규모의 시리즈 B를 유치했다고 발표했습니다.”

Memo를 만든 팀 (00:42-01:17)

• [00:47] 공동 창업자 두 명은 스탠퍼드 박사 연구자
• [00:52] 토니 자오 — 구글 딥마인드, 테슬라 오토파일럿 출신, “알로하(ALOHA)” 공동 발명
• [00:58] 청 치 — 애플, 토요타 리서치 인스티튜트 출신, 디퓨전 폴리시 프레임워크 개발
• [01:02] 2024년 중반 스탠퍼드 중퇴 후 차고에서 3D 프린터를 24시간 돌리며 18개월간 개발
• [01:14] 스탠퍼드, 테슬라, 메타, 뉴럴링크 출신 인재로 올스타 팀 구성

Memo와의 첫 만남 (01:17-02:48)

• [01:42] Memo는 “중력 보상 모드”로 팔을 부드럽게 움직일 수 있음
• [01:54] 전체 무게 170파운드, 베이스 133파운드로 안정성 확보
• [02:15] 이족 보행 대신 바퀴 채택 — “매우 의도적인 공학적 트레이드오프”
• [02:25] “수동적 안전(passively safe)” 설계: 전원 차단 시에도 넘어지지 않고 손만 내려감
• [02:36] 이족 보행 로봇은 적극적으로 균형을 잡아야 해서 수동적 안전을 주장하기 어려움

“[02:15] 메모는 바퀴가 있다는 점입니다.”

데모: 에스프레소 만들기 (02:48-04:09)

• [02:58] 동작이 느린 이유는 안전 — 소프트웨어에서 속도를 인위적으로 제한
• [03:19] 사용자 시간이 아니라 로봇 시간이므로 속도보다 품질과 안전이 우선
• [03:24] Memo는 24시간 내내 작동 가능
• [03:38] 일반화 전략: 5,000명의 메모 개발자가 각자 다른 환경에서 커피를 만들어 데이터 수집
• [03:55] 충분히 다양한 데이터를 보면 새로운 커피 머신에도 “두 번 정도만 보고” 일반화 가능

“[03:07] 실제로 매우 안전하도록 소프트웨어에서 속도를 인위적으로 제한합니다.”

데모: 테이블 정리와 식기세척기 (04:09-06:12)

• [04:21] 올해 말부터 가정 배치 시작, ‘파운딩 패밀리’ 베타 진행 중
• [04:31] 테이블 치우기는 로봇공학에서 “악몽 같은 시나리오” — 장기 추론, 높은 손재주, 힘 감도 동시 필요
• [04:43] 와인잔 두 개를 한 손에 쥐고도 깨뜨리지 않는 정밀한 힘 제어
• [04:48] 와인잔은 투명해서 컴퓨터 비전 인식이 어렵고, 깨지기 쉬워 오차 허용 없음
• [05:10] 테이블에서 식기세척기까지 자율 이동 130피트+, 21개 물체, 33가지 상호작용
• [05:18] 대부분의 로봇 데모가 단일 단계 작업인 반면, 이 데모는 수십 가지 의사결정 포함

“[04:31] 로봇공학에서는 악몽 같은 시나리오입니다.”

데모: 양말 접기 (06:12-10:12)

• [06:12] 양말 접기는 “어떤 로봇도 해낸 적 없는” 최초의 데모
• [06:38] 양말은 변형 가능한 물체(deformable object) — 일관된 기하 형태와 고정된 기준점 없음
• [07:04] 서로 다른 팔에서 밀리미터 수준으로 동작을 동기화하며 힘/장력을 조절
• [07:14] 이 접기 동작만으로도 약 50시간 분량의 부드러운 물체 접기 데이터 학습
• [07:55] 토니가 양말을 빼앗아도 Memo가 적응 — 스크립트 방식이었다면 전체 시퀀스 붕괴
• [08:06] 매 초의 아주 작은 분수 단위마다 다시 계획을 세울 수 있는 실시간 재계획 능력
• [08:23] 소프트웨어와 하드웨어 양쪽에 여러 겹의 안전 장치
• [08:52] 행동 안전의 핵심은 고품질 데이터 — 데이터셋을 안전하게 유지하면 로봇도 안전
• [09:14] 현재 작동 시간 약 4시간, 배터리는 베이스에 더 큰 것을 넣으면 해결 가능
• [09:52] 카메라/마이크 센서를 모자 챙 아래에 숨기고, 눈은 순전히 장식용

“[08:23] 소프트웨어와 하드웨어 안전 장치가 여러 겹으로 있습니다.”

스킬 캡처 장갑 전략 (10:12-11:03)

• [10:22] 대부분의 로봇 회사는 로봇 먼저 → 텔레오퍼레이션 훈련, Sunday는 데이터 수집 문제부터 시작
• [10:32] 핵심 질문: 로봇 대규모 배치 없이 실제 가정에서 수백만 건의 조작 시연을 어떻게 모을 것인가
• [10:37] $200 장갑 2,000개 이상을 ‘메모리 개발자’에게 배포
• [10:47] 장갑은 Memo 로봇이 존재하기도 전에 먼저 설계됨
• [10:58] 서로 다른 구조의 실제 가정 500곳 이상에서 가정 루틴 에피소드 1,000만 건+ 수집

“[10:58] 서로 다른 구조의 실제 가정 500곳 이상에서 가정 루틴 에피소드를 1,000만 건 넘게 수집했습니다.”

메모리 개발자 체험 (11:03-13:13)

• [11:18] 장갑 엄지 옆의 버튼으로 녹화 시작
• [11:30] 장갑 안쪽에 힘 센서를 내장해 사용자가 가하는 힘을 기록
• [11:40] 메모리 개발자가 되는 것은 “무용수와 비슷” — 부드럽고 유려한 안무를 따라야 함
• [11:49] 시작·멈춤을 반복하면 로봇이 작업 시작/끝을 배우지 못해 “매우 나쁜 데이터”가 됨
• [12:18] 인간이 하는 실수는 로봇에서는 허용 어려움 — 사람들은 로봇에게 더 높은 기준 적용
• [13:06] 장갑에 상하 두 개의 카메라 장착

“[11:40] 메모리 개발자가 된다는 것은 무용수와 비슷합니다.”

공장 내부: Memo가 만들어지는 곳 (13:13-15:21)

• [13:17] “공장이 곧 제품” — 장갑과 로봇 모두 이곳에서 제작
• [13:34] 장갑 조립 구역, 팀 작업 공간, 로봇 제작 구역, 3D 프린터 팜으로 구성
• [13:53] 교훈: “잘못될 수 있는 일은 결국 다 일어난다” — 땀, 배송 중 녹음, 카메라 반대 조립 등
• [14:21] 같은 동작을 몇 시간씩 반복하는 맥락에서 아주 작은 변화도 착용감에 큰 영향
• [14:47] 저렴하면서 신뢰할 수 있고 감도 높은 촉각 센서는 현재 존재하지 않음
• [15:11] 손 근처 카메라가 머리 위 카메라만 있는 것보다 학습에 훨씬 효과적

“[13:17] 공장이 곧 제품이고, 저희는 여기서 모든 디테일을 정말 중요하게 봅니다.”

가정용 로봇의 미래 (15:21-15:48)

• [15:24] 가장 많이 받는 질문: “언제쯤 집안일 해주는 로봇을 가질 수 있나”
• [15:30] Sunday Robotics가 그 답을 ‘언젠가’에서 ‘곧’으로 바꾸려 노력 중
• [15:36] 화려한 데모가 아니라 실제 집에서 작동하는 가전제품으로서의 로봇을 목표

“[15:30] Sunday Robotics가 그 답을 ‘언젠가’에서 ‘곧’으로 바꾸려 실제로 노력하고 있다는 점이 기대됩니다.”