AI
Dynamics Model로 무엇을 할 수 있을까?
두줄요약
Dynamics Model을 제어와 시뮬레이션 문제에 활용하는 사례를 소개했습니다. 실제 데이터와 물리 모델을 결합해 sim-to-real gap을 줄이는 가능성을 설명했습니다.
핵심 내용
- Dynamics Model을 관찰과 행동의 상호작용으로 세상을 학습하는 시뮬레이터 개념으로 설명
- Model Predictive Control과 Model-based Reinforcement Learning, 로봇 시뮬레이션, 재료 과학 등에서 활용 사례 제시
- 실제 데이터 기반 학습으로 sim-to-real gap 완화, 파라미터 튜닝 부담 감소 가능성 강조
- 물리방정식과 학습 모델을 결합한 하이브리드 접근의 범용성과 적응성 소개