Downcodes의 편집자는 버클리 캘리포니아 대학교 BAIR 연구소의 Sergey Levine 연구팀이 특히 실제 환경에서 복잡한 작동 기술을 학습하는 로봇의 병목 현상을 극복하는 것을 목표로 하는 HIL-SERL이라는 강화 학습 프레임워크를 성공적으로 개발했다는 사실을 알게 되었습니다. -세계 환경. 이 기술은 인간의 시연과 교정을 결합하고 효율적인 강화학습 알고리즘을 적용해 로봇이 매우 짧은 시간에 다양한 정밀 동작을 숙달할 수 있게 함으로써 효율성을 크게 향상시키고 향후 로봇공학 분야의 새로운 발전 방향을 제시합니다.
이 신기술은 인간의 시연과 교정을 효율적인 강화 학습 알고리즘과 결합하여 로봇이 단 1~2.5시간 만에 동적 조작, 정밀 조립, 이중 팔 협업 등 다양한 정밀도와 민첩성 작업을 마스터할 수 있도록 해줍니다.
예전에는 로봇이 새로운 기술을 익히는 것이 마치 장난꾸러기 아이에게 숙제를 가르치는 것과 같았고, 한 단계 한 단계 가르쳐 주고 또 고쳐야 했습니다. 더욱 문제가 되는 것은 현실 세계에서는 다양한 상황이 복잡하고 변화무쌍하여 로봇이 학습 속도가 느리고, 빨리 잊어버리고, 우연히 뒤집히는 경우가 많다는 점입니다.
일련의 실험 끝에 HIL-SERL의 효과는 놀랍습니다. 다양한 작업에서 로봇은 단 1~2.5시간 만에 100%에 가까운 성공률을 달성했으며, 작업 속도도 기존보다 거의 2배 빨라졌다.
더 중요한 것은 HIL-SERL이 현실 세계의 이미지 입력을 기반으로 이중 팔 조정을 달성하기 위해 강화 학습을 사용하는 최초의 시스템이라는 것입니다. 즉, 두 개의 로봇 팔이 함께 작동하여 더 복잡한 작업을 완료할 수 있습니다. 예를 들어, 타이밍 벨트를 조립하는 것은 고도의 조정이 필요한 작업입니다.
HIL-SERL의 출현은 로봇 학습의 엄청난 잠재력을 보여줄 뿐만 아니라 미래 산업 응용 및 연구의 방향을 제시합니다. 어쩌면 미래에는 우리 각자의 집에 그런 로봇 '견습생'이 있어서 집안일을 돕고, 가구를 조립하고, 심지어 우리와 함께 게임을 할 수도 있을 것 같아요.
물론 HIL-SERL에도 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 예를 들어, 장기 계획이 필요한 작업을 처리하지 못할 수도 있습니다. 또한 HIL-SERL은 현재 실험실 환경에서 주로 테스트되었으며 대규모 실제 시나리오에서는 검증되지 않았습니다. 하지만 기술이 발전하면 이러한 문제도 점차 해결될 것이라고 믿습니다.
논문 주소: https://hil-serl.github.io/static/hil-serl-paper.pdf
프로젝트 주소: https://hil-serl.github.io/
HIL-SERL 프레임워크의 획기적인 발전은 로봇 기술 개발에 새로운 희망을 가져왔고 현실 세계에서의 적용 전망은 넓습니다. 현재로서는 여전히 일부 한계가 있지만 지속적인 연구와 개선을 통해 HIL-SERL이 미래에 더 큰 역할을 하고 사람들의 삶에 더 많은 편의를 제공할 것이라고 믿습니다.