MetaGenSim, 시뮬레이션 데이터 선별해 로봇 학습 성능 높여

Liqian Ma가 이끄는 연구진은 로봇 훈련에 가장 유용한 데이터를 만들어 내는 시뮬레이터 매개변수를 학습하는 메타학습 프레임워크 MetaGenSim을 선보였다. 이 시스템은 메타 그래디언트를 이용해 보조 평가 네트워크를 훈련하므로, 시뮬레이션을 현실에 맞추기 위해 사람이 일일이 설정을 조정할 필요가 없다. 조작 작업을 대상으로 한 테스트에서 MetaGenSim은 균일하게 생성한 데이터와 비교해 실제 환경에서 전체 작업 성공률을 150% 높였으며, 전문가가 직접 설정한 경우와 비슷한 성능을 보였다. 연구 결과는 CoRL 2026에서 발표됐다.