강화학습4 현실을 넘나드는 협동 로봇의 진화: Multi-Agent Sim2Real 다중 에이전트 협동 로봇은 Sim2Real을 통해 어떻게 현실을 학습하는가?Multi-Agent Sim2Real은 다중 에이전트 로봇 시스템이가상 환경에서 학습한 협업 전략을 실제 물리 세계에직접 적용할 수 있도록 해주는 핵심 기술입니다.특히 물리적 제약이 있는 현실 공간에서도에이전트 간의 효과적인 협업과 역할 분담이 가능하게 만들어미래 산업, 물류, 재난 대응, 자율 시스템에서중요한 역할을 수행합니다.이 글에서는 Multi-Agent Sim2Real의 작동 원리, 학습 구조, 기술 요소,현실 활용 사례까지 구체적으로 살펴보겠습니다.Multi-Agent Sim2Real이란 무엇인가요?Multi-Agent Sim2Real은 여러 대의 로봇 또는 에이전트가가상 시뮬레이션 환경에서 협력 전략을 학습한 뒤,이를.. 2025. 8. 19. 역할 사토리: 멀티-에이전트 협업학습의 새로운 패러다임 멀티 에이전트 협업에서 역할 인식은 왜 중요한가?멀티-에이전트 시스템의 진화 속에서 ‘역할 사토리’는 협업학습의 본질을 다시 생각하게 만듭니다. 개별 에이전트가 단순히 작업만 수행하는 수준을 넘어, 서로의 역할을 인식하고 그에 적응할 수 있다면, 이는 학습 효율성뿐만 아니라 시스템 전체의 자율성과 회복탄력성에 큰 영향을 줍니다. 본 글에서는 역할 사토리 개념을 중심으로 협업 인공지능의 패러다임 전환과 주요 이슈들을 살펴봅니다.역할 사토리란 무엇인가?‘사토리(Satori)’는 불교 용어로 ‘깨달음’을 의미합니다. 멀티-에이전트 학습에 이 개념을 접목한 ‘역할 사토리’는 단순한 역할 분배를 넘어, 에이전트가 스스로 자신의 역할과 타인의 역할을 자각하고, 그에 따라 협업 전략을 최적화하는 능동적인 이해 상태를.. 2025. 8. 8. RL-HF에서 RL-CAI로? 지속적 AI 정렬의 시대가 열린다 RL-HF는 끝났는가? 왜 지금 지속적 정렬이 필요한가최근 AI 개발 방식이 변화하고 있습니다. 이전에는 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)이 주된 방식이었으나,이제는 지속적 정렬(Continuous Alignment)이 가능한 새로운 패러다임인 RL-CAI가 주목받고 있습니다.RLHF는 피드백을 통해 일회성으로 정렬을 완료하는 방식이었던 반면, RL-CAI는환경에 지속적으로 적응하며 정렬 상태를 유지하고 개선해 나가는 구조입니다.이 글에서는 두 방식의 차이점, 왜 변화가 필요한지, RL-CAI의 구조적 장점에 대해 살펴봅니다.RLHF란 무엇이며, 왜 사용되었는가RLHF는 Reinforcement Learning from Human Feedback, 즉 인간 피드백 기반 강화학습을 의미합니다.기계 학습.. 2025. 8. 1. 지자체 교통신호 최적화, 강화학습으로 푼다! 강화학습이 교통 체증을 줄일 수 있을까?지자체는 교통신호 최적화 프로젝트에 인공지능 기술, 특히 강화학습(RL)을 적극 도입하고 있습니다. 기존 시스템과 달리 강화학습은 실시간 상황에 유연하게 적응할 수 있어, 교통 체증 해소, 흐름 개선, 에너지 절약 등 다양한 효과가 기대됩니다. 이 글에서는 지자체에서 실제로 도입 중인 강화학습 기반 교통신호 최적화 시스템의 개념, 기술적 원리, 기대 효과 등을 살펴봅니다.강화학습이란 무엇인가요?강화학습은 시행착오를 통해 학습하는 인공지능의 한 방식으로,에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 극대화하는 방향으로정책을 개선해 나갑니다. 이를 교통신호 최적화에 적용하면,AI는 차량 흐름 데이터를 바탕으로 신호 주기를 조정하는 방식을스스로 학습하면서 점차 교통 효율을 높여나.. 2025. 7. 3. 이전 1 다음
