Google은 로봇이 물리적 상황과 3D 공간을 추론하고, 작업을 가상 환경에서 검증하도록 돕는 ‘Gemini 4 Argon for Robotics’를 공개했습니다. 로봇에 직접 명령을 내리는 모델이라기보다, MuJoCo 같은 물리 시뮬레이션을 만들고 학습 데이터를 생성하는 개발 지원 도구에 가깝습니다. Google은 이 모델이 ERQA 체화 추론 벤치마크에서 도구 없이 87%를 기록했다고 밝혔으며, 시뮬레이션 데이터로 범용 VLA 모델의 작업 성공률을 56%에서 75%로 높인 사례도 제시했습니다. 이 모델은 Google AI Studio와 Google Antigravity에서 AI Ultra 구독자에게 제공되며, 개발 도구와 SDK도 지원합니다.
왜 중요한가
로봇 연구자와 개발자는 AI Ultra 구독으로 시뮬레이션 기반 개발을 시도할 수 있지만, 공개된 정보만으로 실제 로봇에서의 성능이나 이용 비용은 알 수 없습니다.
