혁신적인 궤적 연결 기술: 확률적 생성 모델 기반 강화학습의 새로운 지평

이경운, 최재식 연구원의 SCoTS는 확산 기반 생성 모델의 한계를 극복하여 강화학습의 성능과 일반화 능력을 향상시키는 혁신적인 궤적 증강 방법입니다. 시간적 거리 보존 잠재 표현 학습과 효율적인 궤적 연결을 통해 다양한 환경에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.

최근, 확산 기반 생성 모델이 강화학습(Reinforcement Learning, RL)에서 장기간 계획 수립, 특히 오프라인 데이터셋을 활용한 분야에서 강력한 도구로 떠오르고 있습니다. 하지만 이러한 모델의 성능은 훈련 데이터의 질과 다양성에 크게 의존하며, 이는 훈련 분포 밖의 작업이나 더 긴 계획 수평선으로의 일반화를 제한하는 주요 요인입니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 이경운, 최재식 연구원은 상태-포괄 궤적 연결(State-Covering Trajectory Stitching, SCoTS) 이라는 획기적인 보상-자유 궤적 증강 방법을 제안했습니다. SCoTS는 짧은 궤적 구간들을 점진적으로 연결하여 다양하고 확장된 궤적을 체계적으로 생성하는 기술입니다.

SCoTS는 환경의 기저 시간 구조를 포착하는 시간적 거리 보존 잠재 표현을 먼저 학습합니다. 그런 다음, 방향 탐색과 참신성에 따라 궤적 구간을 반복적으로 연결하여 이 잠재 공간을 효과적으로 덮고 확장합니다. 이를 통해 SCoTS는 연결과 장기간 추론이 필요한 오프라인 목표 조건부 벤치마크에서 확산 계획자의 성능과 일반화 능력을 크게 향상시킵니다.

더 나아가, SCoTS에 의해 생성된 증강 궤적은 다양한 환경에서 널리 사용되는 오프라인 목표 조건부 RL 알고리즘의 성능을 크게 향상시키는 것으로 나타났습니다. 이는 단순히 궤적을 연결하는 것을 넘어, 환경의 시간적 구조를 이해하고 이를 바탕으로 효율적으로 궤적을 생성하는 SCoTS의 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이 연구는 확률적 생성 모델 기반 강화학습의 발전에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다. 향후 연구에서는 더욱 복잡한 환경과 더욱 긴 계획 수평선에 대한 SCoTS의 적용 가능성을 탐구하는 것이 필요할 것입니다.

핵심: 이경운, 최재식 연구원의 SCoTS는 훈련 데이터의 한계를 극복하고 강화학습 알고리즘의 성능과 일반화 능력을 향상시키는 혁신적인 방법으로 주목받고 있습니다. 시간적 거리 보존 잠재 표현 학습과 방향 탐색 및 참신성 기반의 궤적 연결은 SCoTS의 핵심 기술이며, 향후 강화학습 분야의 발전에 중요한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.