새로운 ResGAC 제어기는 자세 오차를 줄이고, 서 있는 휴머노이드의 페그 삽입 성공률을 50%에서 90%로 끌어올렸다.
짧은 소식작성: OossaOossa 게시일: 1 분 읽기
서주환이 이끄는 연구진은 휴머노이드 로봇용 전신 제어기 ResGAC를 선보였다. ResGAC는 기하학적 어드미턴스 제어에 잔차 강화학습 계층을 결합해 모델링되지 않은 동역학의 영향을 상쇄한다. 실제 Unitree G1에서 시험한 결과, 기존 SONIC 기준 제어기보다 위치와 회전 오차가 줄었다. 서 있는 상태에서 진행한 페그 삽입 시험에서는 ResGAC의 성공률이 90%로, SONIC의 50%보다 높았다.
추적 정확도가 높아지면 휴머노이드 로봇이 걸으면서도 섬세한 작업을 수행할 수 있어 제조업과 서비스 분야에서 활용 범위가 넓어진다.
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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