PyRUA-DataFarm, 로봇 훈련 데이터 생성

연구진이 코딩 에이전트와 시뮬레이션으로 로봇 훈련 시연 데이터를 만드는 PyRUA-DataFarm을 공개했습니다. 원격조작으로 데이터를 수집하는 비용을 낮추는 것이 목표입니다. 에이전트는 데이터 요청과 대상 장면에서 로봇이 수행한 보정용 에피소드 1개를 받아 시뮬레이션 장면, 작업을 수행하는 전문가 제어기, 성공 여부 판정기를 만듭니다. 시뮬레이터가 동작을 제공하면, 영상 모델은 실제 이미지를 바탕으로 동기화된 카메라 시점별 시뮬레이션을 사진 같은 영상으로 렌더링합니다. 이렇게 생성된 시점별 영상과 로봇 동작을 짝지어 정책을 훈련하고 실제 로봇에 적용합니다. 독립 판정기가 제어기와 렌더링된 에피소드를 각각 확인한 뒤 데이터를 승인합니다.

실제 로봇 5개 작업에서 DataFarm 데이터만으로 훈련한 정책은 100회 시도 중 93회 성공했습니다. 같은 수의 원격조작 에피소드로 훈련한 정책은 84회 성공했습니다. 처음 보는 식탁보와 색 조명이 있는 조건에서는 DataFarm 정책이 87회 성공했고, 원격조작 정책은 46회 성공했습니다. 논문에 따르면 작업 적응은 전자동으로 이뤄지며, 작업당 평균 API 사용료 21달러와 렌더링 계약 비용 5달러가 한 번 발생합니다. 로봇이나 작업자를 쓰지 않는 추가 에피소드 1회에는 시뮬레이션, 렌더링, 검토 비용으로 평균 0.80달러가 듭니다.

연구진은 이런 비용을 포함해 작업별 3개 시점 데이터 1시간을 만드는 데 평균 107달러가 든다고 추산했습니다. 이는 중국의 원격조작 견적 117달러, 북미의 인건비만 290달러와 비교됩니다. 논문은 11월 4일 발표됐고 DAGroup-PKU가 Hugging Face Papers에 제출했습니다. 저자들은 DataFarm이 원격조작보다 낮은 비용으로 실제 배치 가능한 로봇 훈련 데이터를 만들 수 있는 방법이라고 설명했습니다.

연구진이 코딩 에이전트와 시뮬레이션으로 로봇 훈련 시연 데이터를 만드는 PyRUA-DataFarm을 공개했습니다. 원격조작으로 데이터를 수집하는 비용을 낮추는 것이 목표입니다. 에이전트는 데이터 요청과 대상 장면에서 로봇이 수행한 보정용 에피소드 1개를 받아 시뮬레이션 장면, 작업을 수행하는 전문가 제어기, 성공 여부 판정기를 만듭니다. 시뮬레이터가 동작을 제공하면, 영상 모델은 실제 이미지를 바탕으로 동기화된 카메라 시점별 시뮬레이션을 사진 같은 영상으로 렌더링합니다. 이렇게 생성된 시점별 영상과 로봇 동작을 짝지어 정책을 훈련하고 실제 로봇에 적용합니다. 독립 판정기가 제어기와 렌더링된 에피소드를 각각 확인한 뒤 데이터를 승인합니다.

실제 로봇 5개 작업에서 DataFarm 데이터만으로 훈련한 정책은 100회 시도 중 93회 성공했습니다. 같은 수의 원격조작 에피소드로 훈련한 정책은 84회 성공했습니다. 처음 보는 식탁보와 색 조명이 있는 조건에서는 DataFarm 정책이 87회 성공했고, 원격조작 정책은 46회 성공했습니다. 논문에 따르면 작업 적응은 전자동으로 이뤄지며, 작업당 평균 API 사용료 21달러와 렌더링 계약 비용 5달러가 한 번 발생합니다. 로봇이나 작업자를 쓰지 않는 추가 에피소드 1회에는 시뮬레이션, 렌더링, 검토 비용으로 평균 0.80달러가 듭니다.

연구진은 이런 비용을 포함해 작업별 3개 시점 데이터 1시간을 만드는 데 평균 107달러가 든다고 추산했습니다. 이는 중국의 원격조작 견적 117달러, 북미의 인건비만 290달러와 비교됩니다. 논문은 11월 4일 발표됐고 DAGroup-PKU가 Hugging Face Papers에 제출했습니다. 저자들은 DataFarm이 원격조작보다 낮은 비용으로 실제 배치 가능한 로봇 훈련 데이터를 만들 수 있는 방법이라고 설명했습니다.