DexmimicGen 자동 데이터 생성 시스템

DexMimicGen은 2024년 NVIDIA Research, UT Austin 및 UC San Diego가 공동으로 제안한 자동화된 데이터 생성 시스템으로, 소량의 인간 시연에서 대량의 로봇 훈련 데이터를 생성할 수 있습니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.DexMimicGen: 모방 학습을 통한 양손 조작을 위한 자동 데이터 생성".

DexMimicGen의 핵심 기능은 인공적으로 제시된 소량의 데이터를 사용하여 변형 및 모방 기술을 통해 다수의 유사한 데모를 생성하는 것입니다. 이 기술은 시뮬레이션 환경에서 최대 97%의 임무 성공률을 기록하며 뛰어난 효과를 입증했습니다. 이 시스템은 단 5번의 인간 시연으로 최대 1,000개의 로봇 훈련 시연을 생성할 수 있어 로봇 훈련에서의 데이터 부족 문제를 해결하고 로봇 훈련에서 생성적 학습의 엄청난 잠재력을 보여줍니다.

연구진은 9가지 시나리오에서 60개의 시범 실험을 수행하여 총 21,000개의 데이터 시범을 생성했습니다. DexMimicGen에서 생성된 데이터로 훈련된 로봇은 서랍 정리와 빌딩 블록 조립과 같은 작업에서 각각 76%와 80.7%의 성공률을 달성했지만, 기존 인간 데이터를 사용하여 훈련했을 때는 이러한 성공률이 각각 0.7%와 3.3%에 불과했습니다.