Google DeepMind

Google DeepMind의 로보틱스 연구

Overview

Google DeepMind는 로보틱스 AI 분야의 선구자로, RT-1부터 Gemini Robotics까지 VLA 모델의 핵심 발전을 이끌어 왔습니다. 2023년 4월 Google Brain과 DeepMind가 합병하여 현재의 조직이 되었습니다.

항목내용
본사London, UK (글로벌 HQ)
주요 오피스Mountain View, CA
설립2010 (DeepMind), 2023 (합병)
CEODemis Hassabis
로보틱스 리드Carolina Parada (Head of Robotics)

주요 모델

타임라인

연도모델핵심 기여
2022.12RT-1첫 대규모 Robotics Transformer
2023.07.28RT-2VLA 개념 대중화, “Action as Language”
2023.10RT-XOpen X-Embodiment (33개 연구실 협력)
2025.03.12Gemini RoboticsGemini 2.0 기반 VLA
2025.06.24Gemini Robotics On-Device로컬 실행 VLA
2025.09.25Gemini Robotics 1.5향상된 VLA/VLM, Agentic 기능

RT-1 (2022.12)

  • 130K 에피소드 학습 (17개월간 13대 로봇으로 수집)
  • Transformer 아키텍처로 700+ 태스크 일반화
  • 97% 성공률 (학습된 태스크 기준, 일반화 환경은 더 낮음)

RT-2 (2023.07)

  • Vision-Language-Action (VLA) 모델
  • Action을 언어 토큰처럼 출력하는 방식 대중화
  • PaLI-X (55B) 및 PaLM-E (12B) 기반 두 가지 변형
  • Emergent capabilities: 추상 명령 이해, Chain-of-thought 추론

RT-X / Open X-Embodiment (2023.10)

  • 33개 연구실 협력 (21개 기관)
  • 22개 로봇 종류, 1M+ trajectories, 150K+ 태스크, 500+ 스킬
  • 기존 데이터셋 통합, 최대 오픈소스 실제 로봇 데이터셋
  • RT-1-X: 기존 대비 50% 성능 향상, RT-2-X: 3배 성능 향상

Gemini Robotics (2025.03.12)

  • Gemini 2.0 기반 VLA
  • Gemini Robotics-ER: 공간 추론 특화 VLM 모델
  • Apptronik, Agility Robotics, Boston Dynamics 등과 파트너십 발표

Gemini Robotics On-Device (2025.06.24)

  • 로컬 실행용 경량 VLA (인터넷 연결 불필요)
  • 50~100개 데모로 빠른 태스크 적응
  • ALOHA, Franka FR3, Apollo 휴머노이드 등에서 테스트

Gemini Robotics 1.5 (2025.09.25)

  • 가장 강력한 VLA 모델, “행동 전 사고” 기능
  • 교차 로봇 학습: ALOHA2 → Franka → Apollo 전이 가능
  • Gemini Robotics-ER 1.5: 공간 이해 벤치마크 SOTA, Gemini API로 제공

연구 접근법

Foundation Model 방식

[대규모 사전학습] → [빠른 파인튜닝] → [새 태스크 적응]

핵심 원칙

  1. 스케일링: 더 많은 데이터, 더 큰 모델
  2. 멀티모달: Vision + Language + Action 통합
  3. 크로스-로봇: 다양한 로봇에서 학습/적용
  4. 협력: Open X-Embodiment 등 오픈 연구

파트너십

파트너내용
ApptronikApollo 휴머노이드에 Gemini Robotics 적용 (2024.12 발표)
Boston DynamicsGemini Robotics 기반 Atlas 휴머노이드 협력 (2026.01 발표)
Agility RoboticsDigit 로봇에 Gemini Robotics 적용, trusted tester (2025.03 발표)

References

See Also