가정용 로봇을 보다 저렴하고, 빠르게 훈련시킬 수 있는 훈련법이 개발됐다.
MIT 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL) 연구팀은 논문 사전공개 사이트 아카이브(arXiv)를 통해 가정용 로봇을 저렴하고 빠르게 훈련시키는 방법을 공개했다.
MIT 연구팀이 개발한 훈련법은 아이폰으로 촬영한 가정 내 환경을 디지털 트윈으로 구축, 로봇이 이를 활용해 학습할 수 있도록 돕는 방식이다. 실제 공간을 그대로 옮겨 놓은 가상공간에서 시뮬레이션을 통해 동작을 배운다는 이야기다.
일반적으로 로봇이 특정 동작을 배울 때는 수백, 수천번의 실패가 따른다. 예컨대 선반에 접시를 쌓는 동작을 학습하는 과정에서 수많은 접시를 깰 수도 있다. MIT의 훈련법을 통해 실제 도입을 앞둔 환경에서 로봇이 미리 학습할 수 있게 됐다. 비용적·시간적 측면에서 기존 방식보다 효율적이라는 설명이다.
풀킷 아그라왈(Pulkit Agrawal) 연구원은 "로봇이 수백만 번 이상 얼마든지 연습할 수 있기 때문에 가상 세계에서의 시뮬레이션은 매우 강력하다"라며 "로봇은 수천 개의 접시를 깨뜨렸을 수도 있지만, 모든 것이 가상 세계에 있었기 때문에 아무런 문제가 없다"라고 설명했다
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