AI 로봇 팔 DYNA-1 공개… 냅킨 700장도 척척, 업계 판도 바꿀까

로봇 자동화 스타트업 다이나 로보틱스(Dyna Robotics)가 자체 개발한 AI 모델 ‘DYNA-1’을 처음으로 공개했다. 이 모델은 로봇 팔에 장착되어 다양한 반복 작업을 수행하는 데 최적화돼 있으며, 효율성과 정확성에서 기존 기술을 크게 뛰어넘는 성능을 보이고 있다.

다이나 로보틱스는 약 2350만 달러(약 338억 원)의 초기 자금 유치에 성공한 후 불과 한 달 만에 첫 성과물을 소개했다. CEO 린던 가오는 이전에 무인 결제 시스템을 개발한 케이퍼(Caper) 공동 창업자로, 케이퍼는 2021년 인스타카트(Instacart)에 약 3억 5,000만 달러(약 5,040억 원)에 인수된 바 있다.

DYNA-1은 레스토랑과 마트 등에서 반복적인 수작업을 대체할 수 있도록 설계된 AI 기반 로봇 팔에 적용된다. 이 기술의 핵심은 장시간에 걸쳐 오류 없이 작업을 반복할 수 있는 ‘지속 실행력’이다. 실제로 다이나는 이 모델이 24시간 동안 700장 이상의 냅킨을 접는 작업을 수행하는 과정에서 99.4% 이상의 정확도를 기록했으며, 중간에 사람의 개입이 단 한 차례도 없었다고 밝혔다.

냅킨 접기처럼 단순해 보이는 작업도 생각보다 복잡하다. 냅킨 더미에서 정확히 한 장만 꺼내는 동작은 물론, 실수로 여러 장이 함께 딸려 나온 상황에서 이를 복구하는 기능까지 포함돼야 한다. DYNA-1은 이러한 비정형 상황까지 스스로 처리할 수 있도록 설계됐다.

이 기술은 ‘강화학습’이라는 표준 AI 훈련 기법을 기반으로 하며, 다이나가 자체적으로 만든 보상 모델을 통해 학습 효율을 높였다. 이 보상 모델은 기존 알고리즘보다 훈련 과정에서의 정확도 판단 능력이 뛰어나 더 질 좋은 피드백을 제공할 수 있다. 덕분에 DYNA-1은 훈련 중 높은 수준의 조작 기술을 습득할 수 있었다.

흥미로운 점은 DYNA-1이 습득한 기술이 단순히 냅킨 접기에서 그치지 않는다는 것이다. 다이나는 이 모델이 빨래 개기나 컵 채우기 같은 다른 복잡한 작업에도 일정 수준의 응용력을 보였다고 설명했다. 또한, 기존 로봇보다 새로운 환경에 적응하기 위한 설정 변경도 덜 필요해 실제 현장 도입의 진입 장벽을 낮춘다.

다이나 측은 이 기술이 실제 고객 환경에서도 별도의 추가 학습 없이 곧바로 적용될 수 있었던 점을 강조했다. 광범위한 시뮬레이션 경험을 바탕으로 다양한 작업 유형과 그에 따른 결과를 내부적으로 배우고 있기 때문이다.

DYNA-1을 탑재한 로봇은 기존 상용 로봇보다 월등히 저렴한 가격대로 출시될 예정이다. 업계에서는 AI 조작 로봇 가격이 일반적으로 수억 원에 달하는 상황에서, 다이나가 이를 ‘한 자릿수 배 이하 수준’으로 판매하려는 전략은 시장 판도를 바꿀 파괴력이 있을 것으로 보고 있다.