애지봇과 칭화대, 로봇 96대 실행 경험으로 정책 학습…포장 성공률 98.3%

중국 칭화대와 휴머노이드 기업 애지봇(AgiBot, 즈위안로봇), AI 인프라 기업 우원신충(Infinigence AI)은 30일 로봇 군집이 스스로 수행한 작업 기록으로 공유 정책을 개선하는 군집 경험 학습(CEL) 기법을 공개했다고 arXiv 프리프린트(2610.25736)와 36Kr 보도를 통해 밝혔다.

사람은 전문가 시연이나 교정 동작 없이 작업 성공 여부만 표시하고 환경을 초기화한다. 실패 상황을 기준으로 성공 궤적의 동작을 찾아 학습하는 FERT와, 로봇과 클라우드 추론, 학습을 묶는 내결함성 비동기 시스템 FATS가 핵심이다.

논문에 따르면 실제 조작 과제 다섯 가지에서 학습 데이터 수집에 쓰지 않은 로봇으로 과제당 120회 시험한 성공률은 93.3~99.2%였고, 휴대폰 포장 과제에서 학습 로봇을 16대에서 96대로 늘리자 성공률이 86.7%에서 98.3%로 올랐다.

원격조작자 6명 평균을 최대 16.7%포인트 앞섰다는 내용은 36Kr 보도로, 초록에는 없다. MEKAWIRE 맥락: 애지봇은 9월 24일 누적 2만 번째 로봇을 생산했다고 밝혀, 이런 군집 학습에 필요한 설치 기반을 갖췄다.