반응형 cosmose2 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. Physcial AI 주요 뉴스 본 보고서는 2025년 4월 15일 기준으로 물리적 AI(Physical AI)와 관련된 주요 뉴스를 요약하고, 최근 동향을 분석한 내용입니다. 물리적 AI는 AI가 실제 물리적 환경과 상호작용하며 로봇, 자율 주행 차량, 제조업 등 다양한 산업에서 혁신을 이끄는 기술로 주목받고 있습니다. 본 보고서는 사용 가능한 최신 정보와 신뢰할 수 있는 출처를 기반으로 작성되었으며, 주요 발표, 이벤트, 스타트업 활동, 그리고 미래 전망을 포함합니다.주요 뉴스 요약아래는 2025년 초부터 현재까지의 주요 물리적 AI 관련 뉴스 10건의 요약입니다. 각 항목은 발표일, 내용, 그리고 관련 출처를 기반으로 정리되었습니다.NVIDIA의 Omniverse 확장 발표 (2025년 1월 5일)NVIDIA는 Omniverse .. 2025. 4. 16. 이전 1 다음 반응형
