로봇이 스스로 배우는 데이터로 자기개선 가속화
Key Point
로봇 학습에 필요한 대규모 시뮬레이션 데이터를 자동으로 생성하면서 동시에 질을 높이는 기술로, 로봇 AI 개발 비용과 시간을 크게 단축할 수 있는 방법을 제시한다.
핵심 요약
- 로봇 파운데이션 모델 학습을 위해 다양한 데이터와 신뢰할 수 있는 평가 환경이 필요한데, 기존 시뮬레이션은 미리 정한 에셋과 스킬로만 제약받고 있다.
- EmbodiedSmith는 재귀적 자기개선(RSI) 방식으로 시뮬레이션 환경에서 대규모 로봇 데이터를 생성하는 프레임워크다.
- 에셋, 씬, 태스크 생성을 한 파이프라인에 통합하며, 언어 기반 커스터마이징과 자동 생성을 모두 지원한다.