GPT-6 Astra가 로봇 제어 가능한가, 여섯 영역 테스트로 검증

핵심 요약

• GPT-6 Astra의 로봇 제어 능력을 평가하기 위해 조작, 이동조작, 항법, 주행, 인간형 로봇 작업 등 여섯 영역에서 실험을 수행했다.
• 그리퍼 조작에서 목표 수정 및 접촉 준비가 가능했으나, 학습된 정책과의 하이브리드 제어로만 48% 성공률을 달성했다.
• 정밀 손조작(DexJoCo)에서는 하이브리드 제어로 50% 성공률을 기록했지만, 직접 제어로는 손가락 접촉 조율에 실패했다.
• 모바일 조작(RoboCasa365)에서는 하이브리드 제어가 38.7% 성공률을 보였다.
• 항법 작업에서 Astra는 RxR 명령 따르기 92%, HM3D 물체 검색 82% 성공률로 우수했으나, 검색 과정에서 큰 우회가 발생했다.
• 주행 작업에서는 밀집한 동작 생성이 불안정해 5번 시도 모두 장애물 코스를 통과하지 못했으며, 안정성과 전진은 개선됐다.
• 인간형 로봇 복합 작업에서는 HumanoidBench 30개 작업 중 13개에서 기존 방법을 앞돌았다.
• 연구는 유용한 작업 결정과 안정적 물리 제어 사이의 차이를 드러냈다.
• 추론 지연이 실제 제어를 제약하는데, 50개 로봇 인스턴스당 정책 보조 제어는 6억 2,480만 토큰, 직접 제어는 11억 3,200만 토큰을 소비했다.
• 30초 주행 작업에는 평균 39.86초가 걸리는 250회 모델 호출이 필요하며, 추론 중 물리 시뮬레이션이 정지된다.