피지컬인텔리전스 π0.5, 학습에 없던 집에서 주방과 침실 청소했다… 학습 데이터 97.6%는 다른 출처

미국 샌프란시스코의 로봇 AI 스타트업 피지컬인텔리전스(Physical Intelligence)가 2025년 4월 22일 시각언어행동(VLA) 모델 'π0.5'를 공개했다. 회사는 블로그와 아카이브(arXiv) 사전 공개 논문을 통해 두 팔 달린 이동형 로봇이 학습 데이터에 포함되지 않은 실제 가정 3곳에서 설거지감을 싱크대에 넣고, 침대를 정리하고, 쏟은 음료를 닦고, 침실 바닥을 치우는 모습을 공개했다.

논문에 담긴 수치는 구체적이다. 이동형 로봇은 약 100가구에서 수집한 약 400시간 분량의 가사 데이터를 학습했다. 그러나 1단계 학습에서 쓰인 학습 예제의 97.6%는 가정에서 일하는 이동형 매니퓰레이터 데이터가 아니었다고 논문은 밝혔다. 나머지는 여러 가정에 둔 고정형 로봇팔 데이터, 공개 데이터셋 오픈X임바디먼트(Open X-Embodiment)를 포함한 연구실 로봇 데이터, 이미지 설명과 질의응답, 물체 위치 찾기 같은 웹 데이터, 사람이 붙인 하위작업 라벨, 소량의 음성 코칭 데이터로 채웠다. 단일 작업은 2~5분, 방 전체 정리는 10~15분이 걸렸다.

구조는 회사가 2024년 10월 31일 공개한 첫 범용 정책 모델 π0를 바탕으로 했다. 구글의 팔리젬마(PaliGemma) 가중치로 초기화한 20억 파라미터 시각언어모델에 3억 파라미터 규모의 '액션 엑스퍼트'를 붙였다. 모델은 먼저 '베개를 집어라' 같은 다음 하위작업을 텍스트로 스스로 정한 뒤 그에 맞는 모터 명령을 만든다. 명령은 1초 분량인 50스텝 단위 묶음으로 나오며 10단계 디노이징을 거치는 플로 매칭 방식으로 생성된다. 학습은 이산 토큰으로 28만 스텝을 돌린 뒤 연속 행동 헤드를 더해 8만 스텝을 추가하는 2단계로 진행했다고 논문은 설명했다.

로봇 하드웨어는 단순하다. 논문에 따르면 이동형 플랫폼 2종은 평행 그리퍼를 단 6자유도 팔 2개, 전방향 바퀴 베이스, 몸통 승강 장치, 손목 2대를 포함한 카메라 4대로 구성됐다. 상태와 행동 차원은 기종에 따라 18 또는 19다. 회사는 새로운 기술이나 높은 손재주가 아니라 새 환경에 대한 일반화가 목표라고 밝혔다.

가장 눈여겨볼 대목은 데이터 구성별 성능을 비교한 실험이다. 블로그에 따르면 학습에 없던 가정에서 진행한 언어 지시 수행 실험에서 π0.5 전체 모델은 익숙한 종류의 물체에서 지시 이행률 86%, 성공률 83%를 기록했고 처음 보는 종류의 물체에서는 두 지표 모두 94%였다. 웹 데이터를 빼자 익숙한 물체 성적은 거의 변하지 않았지만 새 물체 성공률은 74%로 떨어졌다. 연구실 교차 로봇 데이터를 빼면 49%, 여러 가정의 고정형 로봇 데이터를 빼면 31%까지 내려갔다.

학습 환경 수의 영향도 확인됐다. 연구진은 이동형 로봇 데이터의 수집 장소를 3곳, 12곳, 22곳, 53곳, 82곳, 104곳으로 늘려가며 모델을 학습시켰고 장소가 늘수록 성능이 대체로 올랐다. 104곳 모델은 시험 대상 가정의 데이터로 직접 학습한 대조 모델과 비슷한 성능을 냈다. 논문은 또 π0.5가 π0와 이를 개량한 변형 모델을 크게 앞섰으며 π0를 30만 스텝까지 학습시켜도 결과가 같았다고 밝혔다. 사람이 하위작업을 직접 지정한 경우보다도 전체 모델의 성적이 좋았고, GPT-4를 별도 학습 없이 계획기로 쓴 경우가 가장 나빴다.

경쟁도 치열하다. 피규어AI는 2025년 2월 20일 70억 파라미터 모델(7~9Hz)과 8000만 파라미터 제어기(200Hz)를 결합하고 약 500시간의 원격조종 데이터로 학습한 VLA '헬릭스'를 공개했다. 구글 딥마인드는 3월 12일 제미나이 2.0 기반 '제미나이 로보틱스'를, 엔비디아는 3월 18일 공개형 휴머노이드 모델 'GR00T N1'을 내놨다. 한국에서는 산업통상자원부가 4월 10일 'K-휴머노이드 연합'을 출범시키며 2028년까지 여러 제조사가 함께 쓰는 로봇 AI 파운데이션 모델을 개발하겠다고 밝혔다. π0.5는 바로 그런 공용 모델이 남의 집에서도 작동할 수 있는지를 시험한 사례다.

회사는 한계도 숨기지 않았다. 논문은 낯선 서랍 손잡이, 물리적으로 열기 어려운 수납장, 로봇팔이 닦아야 할 얼룩을 가리는 문제, 같은 서랍을 여러 번 여닫는 상위 계획 오류를 사례로 들었다. 평가는 가정 3곳에서 작업당 10회 시도의 평균으로 이뤄져 표본이 작고 모든 결과는 회사 자체 측정이다. 피지컬인텔리전스는 2025년 9월 아파치 2.0 라이선스의 오픈소스 저장소 오픈파이(openpi)에 π0.5 기본 모델과 LIBERO, DROID 미세조정 체크포인트를 공개해 외부 검증의 길을 열었다.