구글이 저렴한 로봇용 AI 능력을 측정하는 벤치마크 로봇을 발표
ROBEL: Robotics Benchmarks for Learning with Low-Cost Robots
ROBEL is an open-source platform of cost-effective robots designed for reinforcement learning in the real world. ROBEL introduces two robots, each aimed to accelerate reinforcement learning research in different task domains: D'Claw is a three-fingered han
arxiv.org
로봇에 탑재되는 AI시스템 능력은, 벤치마크용 로봇으로 측정됩니다만, 기존의 벤치마크용 로봇은 "성능이 좋아서 인간이 감시하고 동작하는 산업용 로봇"을 위해서 설계되는 것이 대부분이었습니다. 그래서 Google 인공지능연구시설인 Google Brain은 새롭게 학습 베이스의 저렴한 로봇에 탑재되는 AI시스템을 위한 벤치마크용 로봇을 개발했습니다. 강화 학습 분야 발전이 가속화되기 때문, Google은 "ROBEL"이라고 불리는 벤치마크용 로봇을 오픈소스 소프트웨어에 공개했습니다.
2019년시점에서 AI시스템의 퍼포먼스를 측정하는 벤치마크 테스트의 대부분은, 고비용·공업품질 로봇에 한정되어 있습니다. 이러한 로봇은 제어된 환경 밑에서 인간이 모니터링해서, 정밀도·재현도·사용성과 같은 점을 평가됩니다만, 한쪽에서 "현실세계에서 학습하기 위한 회복력" "저렴하고 유지보수가 용이한 것" "인간의 감시를 절감하기 위한 신뢰할 수 있는 리셋 메커니즘"이라고 한 점을 평가되는 학습 베이스 로봇도 많이 개발하고 있습니다.
<ROBEL 공식>
ROBEL
The field of reinforcement learning is growing exponentially, but cutting-edge research requires time, money, and infrastructure. This lack of accessibility in research is slowing progress in the field, and makes reproducing or comparing results almost imp
sites.google.com
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