수천 번 실패해야만, 로봇은 한 번 움직인다 Thousands of failures before a robot makes one perfect move

큐브를 돌리는 손부터 두 발로 걷는 기계까지

무수한 시행착오가 현실의 정교한 동작을 구현한다

가상 공간에서는 수많은 로봇이 서로 다른 조건에서 끊임없이 훈련한다.

미끄러지고 넘어지는 순간마다 어떤 움직임이 더 안정적인지 데이터가 쌓인다.

강화학습은 그 경험을 바탕으로 다음 행동을 조금씩 바꿔간다.

현실에서 몇 시간 걸릴 시행착오가 가상에서는 훨씬 빠르게 축적될 수 있다.

그렇게 만들어진 움직임은 실제 로봇으로 옮겨져 다시 검증된다.

그리고 현실에서 발견된 오차는 다시 가상 세계의 학습으로 돌아간다.

보이지 않는 수많은 실패가 결국 우리가 보는 한 번의 정교한 움직임을 만든다.

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From a hand that turns a Rubik’s Cube to a machine that walks on two legs.

Countless trials and errors bring precise movements to life.

In virtual environments, countless robots train continuously under different conditions.

Every slip and fall adds new data about how to move more steadily.

Reinforcement learning uses those experiences to gradually improve the robot’s next move.

Trials that might take hours in the real world can accumulate much faster in simulation.

The movements learned there are transferred to real robots and tested again.

Errors discovered in the real world then return to the virtual environment for further training.

Behind every precise movement we see are countless failures that nobody sees.

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