구글 딥마인드가 로보틱스 특화 활용 사례를 중심으로 신규 모델 '제미나이 4 아르곤'을 공개했다. 아르곤은 물리적 공간 추론 능력을 평가하는 ERQA(Embodied Reasoning) 벤치마크에서 순수 추론만으로 87% 점수를 기록해 다른 프런티어 모델을 모두 앞섰다. 로봇 제어, 실제-시뮬레이션 변환(Real2Sim), 물리적 이해, 연구·자기개선 등 로보틱스 전 주기에 걸쳐 활용 가능하며, 보스턴 다이내믹스 스팟 로봇의 새 동작 학습, 사람 영상에서 양팔 휴머노이드로 동작 이식, 손그림 스케치로부터 물리 시뮬레이션 장면 구축 등 구체 사례를 제시했다. 단일 RGB 사진에서 시뮬레이션을 만들어 4500개 이상의 에피소드를 수집한 결과 실제 로봇의 작업 성공률을 56%에서 75%로 끌어올렸다고 밝혔다.

• •ERQA 벤치마크 순수 추론 87%로 모든 프런티어 모델 중 최고 점수
• •로봇 제어·Real2Sim·물리적 이해·자기개선 등 로보틱스 전 주기 지원
• •보스턴 다이내믹스 스팟 로봇에 새로운 동작(발판 밟아 쓰레기 버리기) 학습시키는 사례 시연
• •사람 영상의 동작을 76-DoF 양팔 휴머노이드로 재타겟팅하는 기능 구현
• •단일 사진에서 시뮬레이션 구축 후 4500개 이상 에피소드로 실제 로봇 성공률 56%→75% 향상