로봇 학습

사전 프로그래밍된 로봇은 특정 반복 작업에 유용할 수 있지만, 한 가지 치명적인 단점이 있습니다. 이 로봇은 설정된 환경 내에서 정해진 명령을 사용하여 작동하기 때문에 예상치 못한 변화에 대한 적응력이 제한됩니다.

AI 기반 로봇은 시뮬레이션 기반 학습을 통해 기존의 한계를 극복하며, 동적 환경에서 자율적으로 인식, 계획, 행동할 수 있습니다. 이 로봇은 학습된 정책(탐색, 조작 등을 위한 다양한 행동 세트)을 활용해 새로운 기술을 습득하고 정교화하며, 이를 통해 실제 환경에 배포되기 전 다양한 상황에서 의사결정 능력을 향상시킵니다.

시뮬레이션 기반 로봇 학습의 이점

유연성 및 확장성

‘시뮬레이션 우선’ 접근 방식은 수백 또는 수천 개의 로봇 인스턴스를 동시에 훈련할 수 있도록 합니다. 개발자는 실제 로봇이 캡처한 데이터와 시뮬레이션 환경의 합성 데이터의 다양한 데이터 소스를 사용하여 실제 시나리오에 맞는 로봇 정책을 반복, 개선, 배포합니다. 이는 자율 이동 로봇(AMR), 로봇 팔, 휴머노이드 로봇과 같은 모든 로봇 구현에 적용 가능합니다.

가속화된 기술 개발

물리적으로 정확한 시뮬레이션 환경에서 로봇을 훈련하여 새로운 작업 변화에 적응력을 높이고, 물리적 로봇의 하드웨어를 재프로그래밍하지 않고도 시뮬레이션과 실제 환경의 격차를 줄일 수 있습니다.

안전한 검증 환경

사람의 안전을 해치거나 장비를 손상시키지 않고 잠재적으로 위험한 시나리오를 테스트합니다.

비용 절감

대량의 합성 데이터를 생성하고, 시뮬레이션에서 학습된 로봇 정책을 검증하여 로봇에 더 빠르게 배포함으로써 실제 데이터 수집 및 라벨링 비용의 부담을 덜 수 있습니다. 

로봇 학습 알고리즘

모방 학습이나 강화 학습과 같은 로봇 학습 알고리즘은 로봇이 학습된 기술을 일반화하고, 변화하는 환경이나 새로운 환경에서 성능을 향상시키도록 지원할 수 있습니다. 다음을 포함한 여러 가지 학습 기법이 있습니다:

• 모방 학습: 로봇은 인간이나 다른 로봇의 작업 시연, 또는 원하는 동작을 수행하는 에이전트의 영상이나 센서 데이터를 통해 학습할 수 있습니다.
• 강화 학습: 로봇이 수행하는 행동에 따라 보상이나 벌칙을 받는 시행착오(trial-and-error) 접근 방식입니다.
• 지도 학습: 로봇은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 특정 작업을 학습하도록 훈련할 수 있습니다.
• 자기 지도 학습: 레이블이 지정된 데이터세트가 제한되어 있을 때, 로봇은 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 자체 학습 레이블을 생성하여 의미 있는 정보를 추출할 수 있습니다.