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위에서 설명한 패러다임을 구현하기 위해 다양한 강화학습 기법들이 최근 도입되고 있습니다. 앞서 (c)에서 언급한 바와 같이 모델 프리/모델 기반 RL, 모방 학습, 계층형 RL 등이 그것입니다. 구체적으로 몇 가지 대표 기법들을 정리하면 다음과 같습니다:1) 모델 프리 강화학습환경 모델 없이 정책 또는 행동가치 함수를 직접 학습합니다. 정책 경사 방법(예: TRPO, PPO)이나 Q러닝 계열(예: DQN, SAC)이 여기에 속합니다. 로봇 제어에서는 연속 제어에 강한 DDPG, TD3, SAC, PPO 등이 주로 사용되어 왔습니다. 이 방식은 이론적으로 최적 정책을 찾을 수 있지만, 샘플 효율이 낮아 수많은 시도가 필요하므로 현실 로봇에는 바로 적용하기 어려워 시뮬레이터를 활용하는 경우가 많습니다. Ca..

자율주행은 기술적 발전만으로 해결되지 않습니다. 사고 책임은 누구에게 있는지(제조사? 소프트웨어 개발사? 운전자?), 보험 체계는 어떻게 바뀌는지, 도로교통법은 어떻게 개정해야 하는지 등 다양한 법·제도적 합의가 필수적입니다. 또한 각국의 규제 속도와 기준이 달라, 자율주행 기업들은 시험 주행이나 상용화를 추진할 때 매번 해당 지역의 법·제도 요구 사항을 충족해야 합니다. 1) 미국주(州) 단위 규제• 캘리포니아, 애리조나, 텍사스 등 주마다 자율주행 시험 허가 절차가 상이합니다.• 예를 들어 캘리포니아 DMV는 자율주행차 업체에 “디센게이지(disengagement) 보고서” 제출을 요구해, 운전자 개입 상황을 투명하게 공개하도록 하고 있습니다.[4]• 웨이모(Waymo), 크루즈(Cruise) 등 업..

# Today's AI Agent, humanoid, fsd, autonomous driving Major News### 1. AI agent as your digital chief of staffURL: https://indianexpress.com/audio/our-own-devices/ai-agent-as-your-digital-chief-of-staff/9878947/Content: 뉴스 기사 번역: 에피소드 213AI 에이전트, 당신의 디지털 비서인디언 익스프레스의 기술 팟캐스트 'Our Own Devices'의 새로운 시즌에 오신 것을 환영합니다. 이 에피소드에서는 인디언 익스프레스 온라인의 최고운영책임자(COO)인 Nandagopal Rajan이 Mohak Shroff, 시니어 부사장과 함께..

# 오늘의 AI Agent 주요 뉴스### 1. China's Manus AI 'agent' could be our 1st glimpse at artificial general intelligenceURL: https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/chinas-manus-ai-agent-could-be-our-1st-glimpse-at-artificial-general-intelligence내용: 뉴스 기사 번역:마누스 소개: 일반 AI 에이전트 - YouTube 시청중국 과학자들이 인간 조작자로부터 특정 지시를 필요로하지 않고 자체적으로 결정을 내리는 인공 지능(AI) "에이전트"를 공개했다.AI 에이전트, 마누스는...### 2...

좀 더 구체적으로 LangGraph의 개념을 이해하기 위해, 실 세계 시나리오를 하나 살펴보겠습니다. 다시 고객 지원 챗봇 예시로 돌아가 보죠. 이번에는 사용자의 질문에 따라 다르게 대응하는 지능형 챗봇을 LangGraph로 설계한다고 상상해봅시다. LangGraph를 활용하면 이 챗봇의 동작 흐름을 다음과 같이 구성할 수 있습니다:질문 분류 노드: 사용자의 질문을 분석해 어떤 유형의 요청인지 파악합니다 (예: 기술 지원, 계정 문의, 일반 질문 등).정보 검색 노드: 질문 유형에 맞춰 내부 지식 베이스나 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아옵니다. 예를 들어 계정 관련 문의라면 사용자 계정 정보를 조회하고, 기술 지원 문의라면 FAQ나 매뉴얼을 검색합니다.응답 생성 노드: 찾은 정보를 바탕으로 사용자에게 ..

# 오늘의 autonomous driving 주요 뉴스### 1. Travis Kalanick thinks Uber screwed up: "Wish we had an autonomous ride-sharing product"URL: https://techcrunch.com/2025/03/12/travis-kalanick-thinks-uber-screwed-up-wish-we-had-an-autonomous-ride-sharing-product/내용: 간략히Uber의 전 CEO인 트래비스 칼라닉은 수요일에 분명히 했다: 회사가 자율 주행 프로그램을 포기한 결정은 실수였다고 믿고 있다. 칼라닉은 LA에서 열린 풍요 정상회의에서 말했다. "보시다시피, [새 경영진]이 그것을 망치고 말았다."### 2. Big..

# 오늘의 AI Agent 주요 뉴스### 1. China's Manus AI 'agent' could be our 1st glimpse at artificial general intelligenceURL: https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/chinas-manus-ai-agent-could-be-our-1st-glimpse-at-artificial-general-intelligence내용: 뉴스 기사 번역:마너스 소개: 일반 인공 지능 에이전트 - YouTube에서 시청중국 과학자들이 인간 조작자로부터 구체적인 지시를 필요로하지 않고 자체 결정을 내리는 인공 지능(AI) "에이전트"를 공개했습니다.AI 에이전트, 마너스,는....

로봇에게 자율성을 부여하는 핵심 기술로 강화학습(RL) 이 부상하면서, 로봇 학습 연구는 몇 가지 축으로 분류하여 이해할 수 있습니다. 로봇 학습을 바라보는 네 가지 측면은 (a) 로봇이 학습해야 하는 핵심 역량은 무엇인지, (b) 그 문제를 정의(추상화)하는 방식, (c) 문제를 푸는 해결 접근법, 그리고 (d) 얻은 해법의 실제 환경 성공 수준입니다​[arxiv.org].이 섹션에서는 이 네 가지 측면을 중심으로 현대 로봇 강화학습 패러다임을 설명하고, 실제 사례인 Tesla Optimus, Agility Robotics, Figure AI의 학습 방식을 비교하며, 최신 RL 기법들과 sim-to-real 등 현실 적용 이슈를 논의합니다.(a) 로봇이 학습해야 하는 핵심 역량 (Robot Compet..