연구진은 로봇의 연습 과제와 실행 절차를 함께 수정하는 시스템을 소개했다. 모델을 고정한 상태로 배포했을 때 LIBERO-PRO에서 성공률 74%를 기록했다.
짧은 소식작성: OossaOossa 게시일: 1 분 읽기
RoboACE를 소개한 연구진은 로봇 에이전트가 연습 과제와 이를 수행하는 절차를 모두 수정해 성능을 높이는 방법을 제안했다. 이 프레임워크는 고정된 파운데이션 모델을 그대로 둔 채, 연습 커리큘럼과 실행 프레임워크를 번갈아 개선한다.
연구진의 평가에서 이렇게 배포한 모델은 LIBERO-PRO에서 74.0%의 성공률을 기록했다. 초기 배포보다 15%포인트, 비전·언어·행동 컨트롤러를 직접 실행했을 때보다 13.5%포인트 높은 수치다.
기반 모델을 바꾸지 않고 로봇 기술을 향상하는 방법을 평가하는 로보틱스 연구자들에게 RoboACE는 연습 과제 선택과 실행 절차를 수정해 성능을 높였다고 보고한다. 다만 이러한 성과가 테스트한 LIBERO 계열 과제 밖에서도 나타날지는 아직 알 수 없다.
연구
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연구
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연구
차세대 센서·액추에이터·휴머노이드 배터리를 신규 과제로 지정했다. 2027년부터 기술 개발과 실증에 예산을 투입한다.
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