9월 29일 오늘의 로보틱스 브리프

미국 휴머노이드 기업 Figure AI가 제어 모델 Helix 2.5를 얹은 로봇 Figure 03을 샌프란시스코 베이 지역 가정 30곳에 들여보내 따로 학습시키지 않은 채 거실 정리와 수건 개기, 침대 정리를 시켰다. 420회 가운데 237회를 마쳐 성공률은 56.4%였다. 사람이 1인칭 카메라로 찍어 올린 행동 영상을 미리 학습시킨 모델의 성적이다. 사전 학습 데이터를 두 배로 늘릴 때마다 다음 동작을 예측하는 오차는 규칙적으로 줄었다. 사전 학습을 빼면 성공률은 8.3%였다.

미국 로봇기업 Gecko Robotics가 검사 로봇을 움직이는 권한을 AI 에이전트에 넘기고 그 권한 경계를 미국 반도체 기업 NVIDIA의 통제 소프트웨어 OpenShell로 강제하는 시험에 들어갔다. Gecko Robotics의 로봇은 Fortune 100 에너지 기업과 미 공군·해군의 연료 탱크와 원자력 잠수함, 항공모함을 기어오르거나 헤엄쳐 다니며 검사한다. 에이전트는 현장 기술자와 똑같이 데이터 수집을 켜고 끄고, 주행 경로를 짜고, 탑재 장비를 올리고 내리지만, 모은 데이터를 회사 클라우드에 올리는 일은 맡지 않는다. 미 해군에 납품한 검사 로봇 Komodo는 에이전트와 하드웨어 사이에 별도의 집행 계층을 두고 있다.

로봇 자동화 기업 뉴로메카가 조선소 곡면 블록을 로봇이 스스로 용접하는 기술을 개발하는 과학기술정보통신부 과제의 주관기관을 맡았다고 28일 밝혔다. 과제는 2030년 12월까지 175억원 규모이고 이 가운데 정부 지원 연구개발비가 105억원(60%)이다. 과기정통부는 2026년부터 2030년까지 전북과 경남에 1조4,131억원을 들이는 국가 피지컬 AI 연구개발사업을 벌이고 있다. 이 곡면 블록(곡블록)은 곡률이 일정하지 않은 데다 조립 오차와 용접 열에 따른 뒤틀림인 열변형이 생겨 미리 넣어 둔 경로를 그대로 되풀이하는 기존 자동용접 설비로는 다루기 어렵다.

산불을 불꽃이 오르기 전 훈소 단계에서 잡아내는 가스 센서망을 만드는 Dryad Networks가 알래스카에서 열린 XPRIZE Wildfire 결선에서 80만달러를 받았다. 결선에 오른 세 팀은 알래스카 야생 1,000km²에서 고위험 산불을 발화 10분 안에 스스로 감지해 진압하되 미끼로 놓아둔 불은 건드리지 말아야 했다. Dryad Networks의 센서망 Silvanet은 목표 화재를 12분 안에 찾아냈고, 관측 드론이 위치를 확인하자 진압 드론이 진압제를 최대 100L 투하했다. 4년에 걸친 이 대회에는 300여 개 팀이 참가했다.

창고 자동화 기업 ZS Robotics가 차체 높이 125mm짜리 4방향 팔레트 셔틀 H125를 미주 시장에 내놨다. 팔레트 셔틀은 선반 사이 레일을 오가며 화물 팔레트를 꺼내고 넣는 무인 차량인데, H125는 제자리에서 레일을 갈아타 네 방향으로 달린다. ZS Robotics는 아시아와 남미, 북미, 오세아니아에서 창고 자동화 250건을 맡아 4방향 셔틀을 1,000대 넘게 투입했다. 애틀랜타 물류 전시회 MODEX 2026에도 이 장비를 내놨다.

소방 로봇 기업 티엑스알로보틱스가 GS칼텍스 여수공장에 소화로봇을 공급한다고 28일 밝혔다. 기름에 붙은 불은 물을 뿌리면 기름이 물 위로 떠올라 되레 번지고, 복사열이 강해 소방 인력이 화점에 다가갈 수 있는 거리도 제한된다. 무게 420kg의 궤도형 로봇은 초당 40L를 최대 65m까지 쏘고, 가연성 가스 6종 이상을 감지하는 센서와 적외선 카메라로 화재 온도와 가스 농도를 실시간으로 보낸다. 최대 1km 밖에서 원격 조종해 사람이 폭발 위험 반경 밖에 선 채로 로봇을 불 앞에 들여보낼 수 있다.