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# keypoint : 로봇에게 집안일을 하는 방법을 보여주는 것으로 로봇은 인간의 행동을 관찰함으로써 식탁을 차리는 것과 같은 복잡한 일을 수행하는 법을 배운다.
MIT 연구팀은 로봇들이 복잡한 작업을 배울 수 있도록 하는 '불확실한 스펙을 가진 계획 수립(Planning with Uncertain Specifications. 이하, PUNS)' 시스템을 개발.
보상 공학(Reward engineering)은 강화학습에서 높은 성과에 도출하기 위해 매우 중요하며, 이전의 연구에는 주로 보상을 대표하는 마르코비안(Markovian) 기능에 초점을 맞춤. 또한 사용자가 직접 정의한 작업 사양에 초점을 맞추는 비마르코프(non-Markov) 보상을 선형 시간 논리(LTL, linear temporal logic) 공식으로 표현하는 연구가 있었지만, 이는 사용자가 직접 정의한 작업 사양에 초점을 맞춤.
위 시스템은 현재 및 미래의 결과에 대한 로봇 추론을 가능하게 하는 표현 언어 LTL를 기반. LTL에서 템플릿을 정의하여 현재 발생해야 하는 상황과 같은 다양한 시간 기반 조건을 모델링하고, 이는 결국 다른 일이 발생할 때까지 해야 한다.
# 느낀점 : AI와 융합으로 스스로 학습하고 생산성 향상에 스스로 대응하는 산업용 로봇의 등장하여 인간의 움직임을 모방하고 스스로 학습하고 스스로 작업하는 것으로 산업현장의 공정과 작업은 매우 빠르고 간편하고, 편리하게 진화될 것으로 예상한다. 로봇에서 인공지능은 숙련 작업자의 감소, 일손 부족과 인건비 상승, 생산성 향상 등의 우리 산업의 전반적인 문제를 해결 가능할 것이다.
"프로그래밍을 엔지니어에게 코드를 추가하라는 명령을 기술하기보다는 직관적인 방법으로 로봇을 프로그래밍할 수 있는 도메인 전문가들의 손에 맡기는 것이 비전"
-Ankit Shah-
# 참고논문 : "PUNS, Planning with Uncertain Specifications."
# 참고 : http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=15558
출처 : 인공지능신문(http://www.aitimes.kr)
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