반응형 Humanoid22 디지털 트윈 기술과 로봇 학습 디지털 트윈(Digital Twin)은 물리적 세계의 객체나 환경을 가상 세계에 실시간으로 복제한 모델을 의미합니다. 로봇 학습 맥락에서 디지털 트윈은 공장, 물류 센터, 도로망 등의 실제 운영 환경을 똑같이 본뜬 가상 공간을 만들어 줌으로써, 로봇이 현실과 동일한 조건의 시뮬레이션 환경에서 훈련되고 검증될 수 있게 합니다[remtecautomation.com]. 일반적인 시뮬레이션이 단순히 가상 시나리오를 테스트하는 데 그친다면, 디지털 트윈은 현실 데이터와 양방향으로 연결되어 지속적으로 동기화된다는 점에서 차별화됩니다.예를 들어 공장의 디지털 트윈이라면, 실제 공장 설비의 센서 데이터가 실시간으로 트윈에 반영되어 가상 공장 상태를 업데이트하고, 역으로 트윈 상에서 가상 로봇을 움직여본 결과(예: .. 2025. 5. 8. Sim-to-Real 기법의 중요성과 도전 과제 Sim-to-Real(시뮬레이션에서 현실로)은 로봇이 가상 환경에서 학습한 모델이나 정책을 실제 물리적 로봇에 이식하는 기술을 말합니다. 이는 로봇 학습에서 중요한 역할을 하지만, 이식 과정에서 이른바 “현실 격차”(reality gap)라는 큰 도전이 존재합니다. 시뮬레이터는 현실 세계의 물리나 센서 특성을 완벽히 재현할 수 없기 때문에, 시뮬레이션에서 잘 동작하던 로봇 제어 정책이 실제 로봇에서는 예상과 다르게 실패할 수 있습니다[ar5iv.labs.arxiv.org]. 예를 들어 시뮬레이션에서는 마찰계수나 센서 잡음 등을 단순화하거나 이상적으로 가정하지만, 실제 환경에서는 변수가 훨씬 많고 예측하기 어렵습니다. 따라서 Sim-to-Real을 성공시키기 위해 이 간극을 줄이는 기법들이 연구되고 있습.. 2025. 5. 5. 테슬라와 NVIDIA의 강화학습 전략 비교 마지막으로, Tesla와 NVIDIA의 로봇 AI 전략을 앞서 논의한 관점에서 비교해보겠습니다. 두 회사는 강화학습을 활용하여 로봇에 지능을 부여한다는 점은 같지만, 데이터 활용 방식, 시뮬레이션 접근법, 신경망 아키텍처 측면에서 상당히 대조적인 접근을 취하고 있습니다. 1) 데이터 활용 방식의 비교- Tesla: Tesla는 방대한 실세계 데이터를 자산으로 활용합니다. 자율주행 차들로부터 수집된 주행 데이터는 누적 수억 마일에 달하며, 2020년대 중반 기준으로 추산 5백만 대 차량이 연간 500억 마일 이상을 주행하면서 데이터를 쌓고 있습니다. 이러한 막대한 현실 주행 데이터는 Tesla FSD의 인지 및 판단 AI를 훈련하는데 사용되었고, 동일한 기술 스택이 Optimus 로봇에도 이식되었습니다.. 2025. 5. 2. 계층적 강화학습(HRL) 적용 사례 로봇과 같이 복잡한 시스템의 행동 학습에는 계층적 강화학습(Hierarchical RL, HRL)이 큰 도움이 됩니다. 계층적 RL은 상위 정책(high-level policy)과 하위 정책(low-level policy)의 두 가지 수준으로 정책을 분리하여 학습하는 방법입니다. 상위 정책은 추상적인 의사결정을 담당하고, 하위 정책은 구체적인 제어를 담당하여 두 계층이 협력합니다.예를 들어, 물건을 집어서 옮기는 로봇을 생각해보면, 상위 정책은 “어떤 물건을 집어 어디에 놓을 것인가”와 같은 계획을 세우고, 하위 정책은 “로봇 팔을 어떤 각도로 움직이고 손가락을 어떻게 조작할 것인가”를 수행하는 식입니다[medium.com]. 상위 정책이 큰 그림을 그리면, 하위 정책이 세부 동작을 실행하는 구조인 .. 2025. 4. 29. 모델 프리 vs. 모델 기반 강화학습 모델 프리(Model-Free) 강화학습과 모델 기반(Model-Based) 강화학습은 에이전트가 환경을 학습하는 방식의 큰 분기점입니다[spinningup.openai.com]. 모델 프리 RL에서는 에이전트가 환경의 모델(상태 전이나 보상에 대한 예측)을 명시적으로 학습하거나 사용하지 않고, 시행착오(trial-and-error)를 통해 정책을 직접 학습합니다. 반면 모델 기반 RL에서는 환경의 동작을 예측하는 모델을 활용하여 앞으로 일어날 일을 시뮬레이션 하거나 계획함으로써 결정할 행동을 학습합니다. 예를 들어, PPO(Proximal Policy Optimization)나 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient) 같은 알고리즘은 모델 없이도 환경에서의 경험 데이.. 2025. 4. 26. 로봇 인식 및 행동 모델링 접근법 차이 신경망 구조: Tesla Optimus의 두뇌는 기본적으로 Autopilot/FSD에서 발전된 신경망 아키텍처를 물려받았을 것으로 보입니다. Tesla는 AI Day 등을 통해 Vision-only 인식과 엔드투엔드 신경망 제어 철학을 강조해왔습니다. 실제로 “Optimus 프로토타입에 동일한 FSD와 같은 신경망 기반 전략을 적용하고 있다”*고 밝힌 바 있으며[electrek.co], 카메라 영상 입력부터 동작 출력까지 Neural Network가 중요한 의사결정을 하는 구조입니다. 로봇 인식(비전) 부분에서 Optimus는 다수의 카메라와 센서를 통해 주변 환경을 파악하는데, 자율주행에서 쓰인 3D occupancy network 기술을 활용해 주변의 물체와 지형을 3차원 voxel 형태로 인식하는.. 2025. 4. 23. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
