서비스로서의 RL 환경
2026년 2월 — 생산 로봇 팀을 위한 실제 RL 환경
지속적인 환경 → 학습 신호
우리는 실제 하드웨어, 실제 센서 및 실제 운영 지원을 바탕으로 지속적이고 학습 가능한 로봇 환경을 제공합니다. 이 서비스는 프로토타입을 넘어 응용 로봇 공학 팀을 위해 설계되었습니다. 시뮬레이션만으로는 더 이상 캡처할 수 없습니다. 생산에 중요한 고장 모드, 접촉 역학 및 극단적인 경우.
"환경"의 의미
우리는 시뮬레이터를 제공하지 않습니다. 우리의 맥락에서 RL 환경은 완전히 지정되고 지속적으로 작동 가능한 시스템입니다. 즉, 물리적 로봇 설정, 명확하게 정의된 작업 및 성공 기준, 안정적인 관찰 및 작업 공간, 결정론적 재설정 및 초기화 절차, 지속적인 데이터 로깅 및 평가 신호, 반복되는 시행착오에서 안전한 실행 등이 있습니다.
우리가 제공하는 것
지속적인 실제 환경 — 각 환경은 매일 실행되며 수천 개의 에피소드, 온라인 또는 오프라인 RL, 정책 버전 전반의 회귀 테스트 및 장기 성능 추적을 지원합니다. 우리는 하드웨어 설정, 교정, 유지 관리 및 운영 안전을 담당합니다.
학습 준비 신호 — 관절 상태, 비전(RGB/RGB-D), 힘 및 촉각 피드백, 명시적인 성공/실패/종료 조건. 모든 신호는 시간 동기화되고 교육 및 평가 파이프라인에 직접 연결되도록 구성됩니다.
규모에 따른 장애 통제 — 우리 환경은 실패한 잡기, 미끄러짐, 충돌 및 복구 시도를 안전하게 실행합니다. 실패 궤적은 시뮬레이터가 지속적으로 놓치는 극단적인 사례를 드러내는 일류 데이터입니다.
예제 프로덕션 환경
접촉이 많은 조작 — 마찰 변화에 따른 파악, 촉각 인식 삽입, 미끄러짐 감지 및 복구. 순전히 시뮬레이션으로 훈련된 정책은 종종 이상적인 접촉에 과도하게 적합합니다. 실제 촉각 및 힘 피드백을 통해 실패 모드를 조기에 노출합니다.
원격조작 부트스트랩 RL — 정책 초기화, 온라인 또는 오프라인 RL 미세 조정, 배포 중 지속적인 데이터 세트 확장을 위한 인간 참여형 시연입니다.
회귀 및 벤치마크 환경 — 고정된 작업 정의, 반복 가능한 재설정, 버전 제어 평가 지표.
단순한 시뮬레이션이 아닌 이유는 무엇입니까?
시뮬레이션은 필수적이지만 불완전합니다. 전송되지 않는 접촉 역학, 시뮬레이션에서 보이지 않는 안정성 문제 파악, 벤치마크를 통과했지만 배포에 실패하는 정책, 하드웨어별 엣지 케이스가 발생할 때 팀이 우리를 찾아옵니다. 시뮬레이션이 예측을 중단하는 환경이 존재합니다.