강화 학습이 언젠가 산업용 로봇 작업을 어떻게 변화시킬 수 있는지

최첨단 로봇 기술에서 많은 연구자와 신생 기업이 산업용 로봇을 사용하여 더 높은 수준의 지능을 달성하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 오늘날의 산업용 로봇은 로봇 비전 시스템으로 강화된 로봇이라 할지라도 앞으로 출시될 제품에 비해 단단하고 유연하지 않습니다.

강화 학습(RL)의 발전은 현재까지 로봇 지능의 가장 유망하고 실용적인 형태 중 하나입니다. 언젠가는 RL 지원 로봇이 조직이 자동화에 접근하는 방식을 바꿀 수 있습니다.

로봇을 위한 강화 학습이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

RL은 로봇이 주변 환경과의 반복적인 상호 작용을 기반으로 행동을 학습할 수 있도록 하는 로봇 프로그래밍 유형입니다. 로봇 운영자는 수행 방법 대신 수행할 작업에 대한 사양으로 로봇을 프로그래밍합니다. 일련의 보상을 특징으로 하는 로봇은 덜 엄격한 사전 프로그래밍과 더 적응 가능한 행동으로 작업을 완료하는 방법을 배웁니다.

RL 알고리즘에는 정책 검색과 가치 기능 기반 방법의 두 가지 형태가 있습니다. 과거에는 로봇이 명시적 상태에서 행동으로의 직접적인 매핑을 학습하고, 후자는 로봇이 상태의 가치를 평가하고 이 값을 기반으로 행동하는 중간 구조를 학습합니다. 어느 쪽이든 로봇을 위한 두 가지 유형의 RL은 새로운 작업을 학습하는 보다 발전된 방법을 제공합니다.

산업용 로봇을 위한 강화 학습의 이점

산업용 로봇에 RL을 구현하면 많은 잠재적 이점이 있습니다. 무엇보다도 이 학습 기술을 통해 로봇은 훨씬 더 복잡한 작업을 실행할 수 있습니다. 그에 비해 오늘날의 로봇은 변수에 대응할 수 있는 여유가 있는 가까운 사전 설정 경로를 고수하는 반면, RL 기능을 갖춘 미래의 산업용 로봇은 할 수 있는 일에서 훨씬 더 유연할 것입니다.

이러한 유형의 로봇은 이전에 본 적이 없는 동적 환경에서도 작동할 수 있으며 작업을 완료하는 가장 좋은 방법을 빠르게 배울 수 있습니다. 이러한 수준의 유연성은 산업용 로봇의 응용 프로그램을 크게 확장할 뿐만 아니라 프로그래밍 및 작업자 개입에 대한 요구 사항을 크게 줄여 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

산업용 로봇을 위한 RL은 오늘날 상업적으로 실행 가능하지 않을 수 있지만 다음 단계를 주시하는 것이 현명하며 이 로봇 학습 방법은 머지 않아 산업용 로봇 공학에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

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