일본의 GENIAC 프로그램이 로봇 인공지능 개발을 위한 새로운 프로젝트들을 공개했다. 이는 프로그램의 초점을 일반적인 생성형 인공지능 모델에서 로봇이 물리적 세계를 다루는 데 필요한 데이터, 하드웨어 및 모델로 확대하는 조치다. 이번 발표는 일본 경제산업성과 신에너지·산업기술종합개발기구(NEDO)의 지원을 받아 2026년 9월 9일 도쿄에서 열린 행사에서 이루어졌다.
이 프로그램에는 13개 기관이 작업 그룹으로 참여하는 로봇 기반 모델 개발 프로젝트와 9개 기관이 참여하는 데이터 생태계 구축 연구 프로젝트가 포함된다. 데이터 생태계 프로젝트의 참여 기관들은 2026년 7월에 결과를 발표했으며, 행사에서는 각 발표가 약 5분 동안 진행된 실용적인 프로젝트들이 소개됐다.
언어 모델에서 물리적 세계를 다루는 모델로
2026년 GENIAC 사업은 2024년 2월 시작된 프로그램의 성과를 확대하는 것을 목표로 하며, 일본 시장을 넘어 세계적으로 확산될 수 있는 애플리케이션을 지향한다. 여기에는 텍스트나 이미지를 이해하는 데 그치지 않고 주변 환경에서 행동을 수행할 수 있는 모델을 개발해 산업용 및 서비스용 로봇에 활용하는 내용이 포함된다.
소개된 프로젝트 중 SB Intuitions는 두 대의 로봇 팔을 사용해 물체를 조작하는 모델을 개발하고 있으며, Highlanders는 인간과 유사한 환경을 다루는 모델을 개발하고 있다. 참여 기관 목록에는 MW, Telexistence, Muso Action, XNOVA, FastLabel, ugo, Preferred Networks, Preferred Robotics, KDDI도 포함된다.
Preferred Networks는 일본어 이미지에 기반해 드론과 로봇에 공간 인식 능력을 제공하도록 설계된 80억 개 매개변수 규모의 비전·언어 모델 PLaMo-VL을 선보였다. Turing은 비전·언어·행동을 결합한 VLA 모델을 발표했으며, 자율주행 차량과 로봇의 실시간 제어에 초점을 맞췄다.
데이터와 하드웨어도 문제의 일부
프로그램이 부각한 과제는 더 큰 인공지능 모델을 설계하는 데만 국한되지 않는다. 로봇 애플리케이션에는 적합한 데이터 세트와 함께 실시간으로 모델을 실행할 수 있는 센서, 모터, 제어 장치 및 임베디드 하드웨어가 필요하다. 이에 따라 데이터 생태계 프로젝트에는 도쿄대학교, 오사카대학교, FingerVision, AI Robot Research Institute(AIRoA), AIST, STATION Ai, ELEMENTS 등의 기관이 참여한다.
프로젝트들은 공동으로 사용할 수 있는 데이터를 구축하고 체화된 인공지능을 위한 인프라를 개발하는 일이 모델을 연구 시연에서 실제 로봇 시스템의 구성 요소로 전환하는 데 결정적인 요인이 될 것임을 보여준다. LMM은 도표와 차트를 읽는 멀티모달 모델도 선보였으며, 일본어 데이터 세트 JDocQA를 사용해 성능을 검증했다.
왜 중요한가?
이번 변화의 실제 의미는 정부 지원의 방향을 범용 모델 개발에서 데이터, 소프트웨어, 하드웨어 및 로봇과의 통합을 포함하는 더 복잡한 연쇄로 전환한 데 있다. 일본 경제산업성은 본문에 따르면 2040년까지 18개 분야에 인공지능으로 작동하는 로봇 1,000대를 보급하는 것을 목표로 하고 있어 그 중요성은 더욱 커진다.
그러나 이번 발표만으로 이 목표가 달성됐거나 모델들이 대규모 상업 생산에 준비됐다는 사실이 입증된 것은 아니다. 로봇의 성공은 데이터 품질, 제한된 자원을 가진 장치에서의 운영 효율성, 인간과의 상호작용 안전성, 그리고 개발자들이 모델을 신뢰할 수 있는 기계 시스템에 통합하는 능력에 달려 있을 것이다. 따라서 GENIAC은 시장에 출시할 단일 완제품이라기보다 장기적인 산업·연구 기반을 구축하는 사업에 더 가까워 보인다.