[📪정보] 민병철 교수팀, 보상 설계 대체 로봇 학습 ‘PRIMT’ 발표

[회색(counsel8318)]

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미국 인디애나대학교 민병철 교수 연구팀은 '뉴립스 2025'에서 인간 선호 기반 로봇 강화 학습 프레임워크 'PRIMT'를 발표했다고 6일 밝혔다.

이번 연구는 전체 제출 논문 2만여편 가운데 구두 발표로 선정된 77편에 포함, 학술 가치를 인정받았다고 전했다.

연구는 홍성은 성균관대학교 교수 연구팀과 퍼듀대학교, 일리노이대학교 등이 공동으로 참여했다.

PRIMT는 대형언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)에 선호 기반 강화 학습(PbRL)을 결합한 로봇 학습 프레임워크다. 

두 모델이 협업해 로봇 학습 데이터의 한계를 극복하고 작업 목표와 맥락을 단계적으로 추론한 뒤 동작을 프레임 단위로 분석해 멀티모달 피드백을 생성한다.

여기에 선호 기반 강화 학습이 결합, 복잡한 보상 함수 설계 없이 사람의 선호만으로 로봇 학습이 가능하다는 것이 특징이다. 사람이 로봇의 수행 결과 중 어느 쪽이 더 나은지만 선택하면 이를 학습해 행동을 개선한다. 

출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)

행사랑 겹쳐서 로봇 관련 소식이 자주 나오네요.

[얀르쿤(indoor4684)]

오... 역시 로봇도 llm으로