스탠퍼드(Stanford)와 캘리포니아공과대학(Caltech) 연구진이 GPT-6 아스트라(GPT-6 Astra)를 유니트리(Unitree) 로봇에 연결해 낯선 주방을 살피고 정리하는 시스템 ‘홈바디(HomeBody)’를 개발했다. 더디코더는 9월 27일 이 시스템이 서랍에서 물건을 찾아오는 작업도 수행한다고 보도했다.
언어 모델이 로봇 동작을 직접 계획
홈바디는 언어 모델과 로봇 사이에 일반적으로 쓰이는 별도의 학습 기반 제어 계층을 두지 않는다. 대신 교체할 수 있는 시각·언어 모델(VLM)이 물건 잡기, 이동, 서랍 열기 등을 수행하는 확장형 기술 라이브러리를 직접 호출하는 구조다. 이번 실험에는 GPT-6 아스트라가 적용됐다.
로봇은 먼저 주방을 탐색한 뒤 엔비디아(Nvidia)의 아이작 심(Isaac Sim)에 디지털 트윈을 만들고, 물체와 위치를 공간 기억에 기록한다. 이 정보를 이용하면 물건이 시야에서 사라진 뒤에도 위치를 찾아낼 수 있다. ‘주방을 정리하라’와 같은 지시를 받으면 언어 모델이 작업 순서를 세우고, 수행 중 오류가 생겼을 때 이를 바로잡도록 설계됐다.
성능 가능성과 함께 드러난 한계
이번 실험은 GPT-6 아스트라가 로봇 작업에 활용될 수 있음을 보여주는 사례로 소개됐다. 앞선 평가에서는 이 모델의 공간 추론 능력이 크게 향상된 것으로 나타났지만, 다른 연구에서는 모델이 로봇을 제어할 때 안전 문제가 제기됐다. 오픈AI(OpenAI)는 개인용 로봇을 포함한 로봇 분야에 다시 진출할 계획을 발표한 바 있다.
다만 홈바디에는 응답 지연, 손가락 서보 모터의 과열, 높은 연산 비용이라는 제약이 있다. 코드는 깃허브(GitHub)에 올라와 있다. 원문은 구체적인 출시 일정이나 가격, 상용화 계획은 제시하지 않았으며, 실험이 낯선 주방에서의 정리와 물건 찾기 작업을 다뤘다고 전했다.