|
|
|
¡ã ºñµð¿À ¶Ç´Â ¹®ÀÚ ½Ã¿¬À» ÅëÇØ ·Îº¿ÀÇ µ¿ÀÛÀ» ÈƷýÃÅ°°í ÀÖ´Ù. |
Ú¸ ³²Ä¶¸®Æ÷´Ï¾Æ´ë(USC) ¿¬±¸ÆÀÀÌ ÇѹøÀÇ ºñµð¿À ¶Ç´Â ¹®ÀÚ ½Ã¿¬À¸·Î ·Îº¿ÀÇ µ¿ÀÛÀ» ÈƷýÃų ¼ö ÀÖ´Â »õ·Î¿î ÀΰøÁö´É ¾Ë°í¸®ÁòÀ» °³¹ßÇß´Ù°í 13ÀÏ(ÇöÁö ½Ã°¢) ¹àÇû´Ù.
USC ¿¡¸£µ© ºêÀ¹ ±³¼ö, ·Î·»Æ® ÀÌƼ ±³¼ö, ¼ö¸Þµå ¼ÕŹÄÉ(ÄÄÇ»ÅÍ°úÇкΠÇлý) µîÀ¸·Î ÀÌ·ïÁø ¿¬±¸ÆÀÀº ´Ü ÇѹøÀÇ ºñµð¿À³ª ¹®ÀÚ ½Ã¿¬À¸·Î ·Îº¿ÀÇ µ¿ÀÛÀ» ÈƷýÃų ¼ö ÀÖ´Â ¾Ë°í¸®ÁòÀÎ ‘·Îº¸Å¬¸³(RoboCLIP)’À» °³¹ßÇÏ°í, ÀÌ´Þ 10ÀϺÎÅÍ 16ÀϱîÁö ´º¿Ã¸®¾ð½º¿¡¼ ¿¸° 'Á¦37Â÷ ½Å°æÁ¤º¸Ã³¸®½Ã½ºÅÛÇÐȸ(NeurIPS)'¿¡¼ ¹ßÇ¥Çß´Ù.(³í¹® Á¦¸ñ=RoboCLIP: One Demonstration is Enough to Learn Robot Policies)
¿¬±¸ÆÀÀÌ ‘·Îº¸Å¬¸³’À» È°¿ëÇØ ´Ü ÇѹøÀÇ ºñµð¿À ¶Ç´Â ¹®ÀÚ ½Ã¿¬À» Å×½ºÆ®ÇÑ °á°ú ±âÁ¸ÀÇ ´Ù¸¥ ¸ð¹æÇнÀ(IL·imitation learning) º¸´Ù 2~3¹è ¶Ù¾î³ ¼º°ú¸¦ º¸¿´´Ù. ¿¬±¸ÆÀÀº ·Îº¸Å¬¸³ÀÌ ¸ð¹æÇнÀ ºÐ¾ß¿¡¼ Áß¿äÇÑ ¹ß°ÉÀ½À» ³»µðµò °ÍÀ̶ó°í Æò°¡Çß´Ù. ±âÁ¸ÀÇ ¸ð¹æÇнÀ(IL) ¹æ¹ýÀº ·Îº¿ÀÌ ÄÄÇ»ÅÍ ½Ã¹Ä·¹À̼ÇÀ» ÅëÇØ ÀÛ¾÷À» ¸¶½ºÅÍÇÏ·Á¸é ¸¹Àº Ƚ¼öÀÇ ½Ã¿¬, ¹æ´ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®, ±×¸®°í »ó´çÇÑ ¼öÁØÀÇ Àΰ£ °¨µ¶ÀÌ ÇÊ¿äÇÏ´Ù´Â °ÍÀÌ´Ù.
·Îº¸Å¬¸³Àº »ý¼º AI ¹× ºñµð¿À¤ý¾ð¾î ¸ðµ¨(VLM) ºÐ¾ßÀÇ ¹ßÀü¿¡¼ ¿µ°¨À» ¹Þ¾Ò´Ù. ÀÌ ¹æ¹ýÀÇ ÇÙ½ÉÀûÀÎ Çõ½ÅÀº VLMÀ» È°¿ëÇØ °¡»ó ·Îº¿ÀÌ ÀÛ¾÷À» ¼öÇàÇÏ´Â µ¿¾È ½Ã¹Ä·¹À̼ÇÀ» ºñÆÇÀûÀ¸·Î °üÂûÇϴµ¥ ÀÖ´Ù°í ¿¬±¸ÆÀÀº ¼³¸íÇß´Ù. ¿¬±¸ÆÀÀº "VLMÀÌ ·Îº¿ µ¿ÀÛÀ» °üÂûÇÏ´Â VLM¿¡ ÀÇÇØ »ý¼ºµÈ ¹®ÀÚ ¼³¸íÀÌ »ç¿ëÀÚ°¡ ¿øÇÏ´Â °Í¿¡ °¡±î¿öÁú ¶§ °¡»ó ·Îº¿ÀÌ ¼º°ø¿¡ °¡±î¿öÁö°í ÀÖ´Ù´Â °ÍÀ» ÀνÄÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù"°í ¸»Çß´Ù. ¿¬±¸ÆÀÀº ·Îº¸Å¬¸³ÀÌ ´©±¸¿¡°Ô³ª µµ¿òÀÌ µÉ ¼ö ÀÖ´Â ÀÀ¿ë ÇÁ·Î±×·¥ °³¹ß·Î À̾îÁú ¼ö ÀÖ´Ù°í °Á¶Çß´Ù.
|