노이즈 및 외인성 섭동이 있는 물리적 시스템에 대한 분포 및 계층적 강화 학습

기계공학과 최종은 교수 연구팀이 분포적 강화학습 및 계층적 강화학습의 장점을 결합하여 노이즈 및 외인성 섭동에 강건한 알고리즘에 관한 연구를 진행하였다. 이 연구는 2023년 5월 세계적인 인공지능 분야 저널인 'Engineering Applications of Artificial Intelligence' (Impact Factor: 8.000, 상위 5.55%, Volume 123)에 게재되었다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 복잡한 작업을 수행하는데 노이즈 및 섭동으로 인한 불확실성을 처리하는데 효과적이며 잠재적으로 실제 시스템에서 보다 강건한 강화학습 알고리즘을 개발할 수 있다는 연구결과를 제시하였다.

관련 논문 링크: doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106465