한양대, 로봇 제어 효율성 극대화하는 '새로운 학습 기법' 개발

한양대 융합전자공학과 최정욱 교수 연구팀은 복잡한 제어 과제를 수행하는 인공지능 모델의 효율성을 개선하는 새로운 학습 기법 '주목 기반 양자화 모방학습(SQIL, Saliency-Aware Quantized Imitation Learning)'을 개발했다고 22일 밝혔다.

뉴시스 보도에 따르면, 이번 연구는 실제 환경에서 대규모 비전-언어-행동(VLA) 모델을 빠르고 저전력으로 실행하면서 정밀도를 유지하는 데 중점을 뒀다.

그 결과, SQIL은 4비트로 양자화된 로봇 제어 모델(OpenVLA)에서 기존 방법 대비 최대 2.5배 빠른 속도와 2.5배 에너지 절감을 달성하고 원래 정밀도 모델과 동일한 성공률을 회복했다.