프랑스 로봇 기업 폴렌 로보틱스(Pollen Robotics)가 공개한 마이크로덕(Microduck)은 키 25cm의 이족보행 로봇이다. 15개의 모터, 카메라, 라이다(LiDAR), 그리고 물건을 집을 수 있는 부리를 갖췄으며, 배터리와 USB-C 케이블, 게임 컨트롤러가 함께 제공돼 개봉 직후 바로 조작할 수 있다. 사전 예약 도입가는 세금과 배송비를 제외하고 399달러이며, 배송은 2026년 크리스마스 이전으로 안내됐다. 언뜻 보면 또 하나의 탁상용 완구 로봇처럼 보이지만, 이 제품이 겨냥하는 지점은 '가지고 노는 로봇'과 '직접 학습시키는 로봇' 사이의 경계다.
시뮬레이션에서 배우고 실물에서 실행한다
마이크로덕의 핵심은 하드웨어보다 소프트웨어 구조에 있다. 로봇이 수행하는 모든 동작은 미리 프로그래밍된 스크립트가 아니라 강화학습으로 얻어진 '정책(policy)'이다. 각 동작은 물리 시뮬레이션 환경에서 학습되며, 사용자는 이 학습을 자신의 PC에서 돌리거나 허깅페이스 잡스(Hugging Face Jobs)에서 실행할 수 있다. 실물 로봇은 시뮬레이션 속 쌍둥이(디지털 트윈)를 그대로 옮겨온 형태로, 시뮬레이션에서 학습한 결과를 한 단계 만에 실제 기체로 옮겨 실행하는 이른바 'sim-to-real' 파이프라인을 소비자 제품 수준으로 구현했다.
실제로 공개된 동작 목록을 보면 이 접근의 성격이 드러난다. 로봇은 스스로 앉았다가 자세를 유지한 뒤 다시 일어서고, 넘어져 등을 바닥에 댄 상태에서 혼자 몸을 세워 다음 명령을 대기한다. 부리를 바닥에 담가 무언가를 떠올린 뒤 다시 똑바로 서는 동작, 스케이트를 장착했을 때의 롤러스케이트 주행처럼 장비에 따라 달라지는 이동 방식도 포함된다. 부팅 후에는 곧바로 보행 상태로 복귀한다. 이런 동작들이 개별 정책으로 분리돼 있고, 각각을 사용자가 다시 훈련시킬 수 있다는 점이 일반적인 완구 로봇과의 결정적 차이다.
완전 오픈소스로 공개된 스택
폴렌 로보틱스는 SDK, 시뮬레이션 환경, 그리고 전체 강화학습 훈련 스택을 깃허브에 공개했다. 회사 측 설명에 따르면 '로봇이 실제로 실행하는 코드가 곧 사용자가 읽고, 포크하고, 재훈련할 수 있는 코드'다. 소프트웨어 전체가 관대한(permissive) 라이선스로 배포되며, 출하 시 탑재되는 모든 동작 역시 공개돼 있어 그대로 다시 학습시킬 수 있다. 새로 만든 동작을 커뮤니티에 공유하는 것도 전제로 삼고 있으며, 제작물 공개나 정책 교환, 문제 해결을 위한 커뮤니티는 디스코드에서 운영된다.
이 개방성은 실무자 관점에서 중요한 함의를 가진다. 강화학습 기반 로보틱스는 그동안 시뮬레이터 구성, 도메인 랜덤화, sim-to-real 격차 보정 등 진입 장벽이 높았고, 실물 기체를 확보해 반복 실험하기가 쉽지 않았다. 마이크로덕은 학습 환경과 실물 기체, 그리고 검증된 정책 세트를 한 묶음으로 제공함으로써 이 반복 실험의 비용을 크게 낮춘다. 로보틱스나 구체화된(embodied) AI를 학습·교육하려는 사람에게는 저렴한 실험 플랫폼이 될 수 있고, 시뮬레이션에서 실물로의 이전을 직접 체감할 수 있는 교보재로서의 가치가 있다.
구성과 남는 물음
제품은 네 가지 색상으로 출시되며, 색상과 무관하게 내부 하드웨어와 소프트웨어는 동일하다. 기본 구성만으로 첫날부터 필요한 것은 모두 갖춰지고, 별도의 확장 팩이 놀이 장비와 예비 부품을 더한다. 한쪽 팩에는 예비 모터 3개, 모터 케이블 5개, 배터리 2개, 듀얼 충전기, NFC 태그 10개, 허깅페이스 크레딧, 드라이버와 나사 세트가, 다른 팩에는 레이저 포인터, NFC 폴라로이드, 롤러 2개, 공, NFC 태그 10개가 포함된다. NFC 태그가 반복적으로 등장하는 것으로 보아 태그를 통한 동작 트리거나 상호작용이 설계에 반영된 것으로 보인다.
다만 공개된 정보만으로는 판단을 유보해야 할 부분도 분명하다. 온보드 연산 성능, 배터리 지속 시간, 라이다의 실제 해상도와 활용 범위, 자체 PC에서 정책 하나를 학습하는 데 걸리는 시간 같은 실전 지표는 제시되지 않았다. 강화학습 훈련 자체가 상당한 연산 자원과 시행착오를 요구하는 만큼, '개봉 즉시 조작 가능'과 '직접 새 동작을 훈련'하는 경험 사이의 난이도 격차가 어느 정도일지는 실제 SDK와 시뮬레이터를 열어봐야 가늠할 수 있다. 그럼에도 검증된 학습 파이프라인과 실물 기체를 399달러대에 묶어 오픈소스로 내놓았다는 사실 자체가, 그동안 연구실에 갇혀 있던 sim-to-real 워크플로를 책상 위로 끌어내리는 시도라는 점에서 지켜볼 만하다.