생추어리AI 'TIGER', 모방학습 정책을 보상 신호로 바꿔 실로봇 강화학습 안전 정지 0회

캐나다 생추어리AI는 2일 연구 게시물에서 'TIGER(효율적 강화학습을 위한 작업공간 모방 가이드)'를 공개했다. 모방학습 정책이 예측한 동작 묶음을 그대로 실행하지 않고 말단장치가 곧 도달할 단기 목표 위치로 바꿔, 강화학습 에이전트가 에피소드 끝의 성공 여부 대신 매 제어 단계마다 촘촘한 보상을 받게 하는 방식이다. 회사는 보상이 희소한 모든 조작 과제에서 성공률 50%에 도달하는 단계 수가 20~57% 줄었고, 실제 로봇의 첫 1000단계에서 안전 정지가 기존 기법의 35~38회 대비 0회였으며, 정지한 소켓만 시연한 상태에서도 회전하는 소켓 삽입에 90% 성공했다고 밝혔다. 결과는 회사 자체 발표로 동료 심사를 거치지 않았다. MEKAWIRE 기록상 생추어리AI의 마지막 금액 공개 라운드는 2022년 3월 5850만달러 시리즈A이며, 이후 2024년과 2026년 5월 금액 비공개 전략 투자를 받았다.

MEKAWIRE 데스크2026년 10월 3일1분 분량