연구진이 균형 오차를 35.7% 줄이고 몸통에 최대 130 N의 힘이 가해져도 버틸 수 있는 전신 제어 시스템을 공개했다.
짧은 소식작성: OossaOossa 게시일: 1 분 읽기
An Dang이 이끄는 연구팀은 큰 물체를 든 채 움직여야 하는 휴머노이드 로봇을 위한 제어 프레임워크 HULK를 선보였다. 이 시스템은 모델 예측 제어와 강화 학습, 균형 유지를 위한 장벽 함수를 결합한다. 시뮬레이션과 Unitree G1 로봇을 대상으로 한 시험에서 양팔에 각각 10 kg을 들었을 때 추적 오차가 줄고 안정성이 향상됐다. 손목 힘을 학습하는 교사 모델은 몸통에 최대 130 N의 힘이 가해져도 버텼다.
창고나 재난 현장 같은 곳에서 로봇이 무거운 물건을 안전하게 운반할 수 있게 해준다.
연구
한 대의 카메라로 촬영한 사람이 물체를 다루는 영상을 로봇 손의 궤적으로 바꾸는 연구 파이프라인이다. 연구진은 기존 전이 방식보다 성공률이 높았다고 밝혔다.
연구
오픈AI는 미공개 모델을 수학 연구에 투입해 722편의 원고를 정리했다고 밝혔습니다. 다만 일부 결과는 오류가 있을 수 있어 추가 검증이 필요합니다.
연구
OpenAI는 2026년 10월 7일 부호 오류로 핵심 논증이 무효가 된 대수기하학 논문 3편을 철회한다고 발표했다.
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