"로봇, 더 빠르고 더 똑똑하게"...성균관대 권민혜 교수팀, 고효율 로봇 제어 AI 프레임워크 ‘LAC’ 개발

AI 요약

성균관대학교 전자전기공학부 권민혜 교수 연구팀은 10일 복잡한 환경에서도 빠르고 정확하게 판단할 수 있는 로봇 제어 인공지능 프레임워크 LAC(Light Actor, deep Critic)를 개발했다고 밝혔습니다. 실행 시 가벼운 행위자(Actor)와 훈련 시 심층 비판자(Critic)를 둔 비대칭 설계에 잔차 연결(ResMLP), n-step 예측, Categorical loss를 결합해 신경망을 128층까지 안정적으로 학습시켰고, 생성형 AI 없이도 기존 최고 수준 모델과 대등하거나 더 높은 임무 성공률을 보이며 OGBench의 인간형 로봇 미로 탈출·로봇 팔 물체 조작 등 고난도 제어 실험에서 행동 결정 속도를 최대 4배 단축해 자율주행 로봇·드론·스마트 가전 등 용량이 작은 기기에서도 실시간 고성능 동작 가능성을 제시했습니다. 제1저자는 강구현 석사과정생이며 공동연구에 숭실대학교 이재휘 석사졸업생이 참여했고, 연구 결과는 11월 7일부터 11일까지 이탈리아 로마에서 열리는 ACM CIKM 2026에서 확장 가능한 강화학습을 위한 단순한 액터와 심층 크리틱(Simple Actors and Deep Critics for Scalable Reinforcement Learning-다운)이라는 제목으��� 발표될 예정이며 논문 채택률은 27%였습니다.