MIT, 로봇 기억 오류 스스로 교정하는 시스템 개발
요약
MIT 연구진이 로봇이 저장한 사물 기억 중 잘못된 설명을 찾아 수정하는 시스템 'UQ-DAAAM'을 개발했다. 이 시스템은 같은 물체를 다른 각도에서 본 여러 설명을 비교해 로봇의 불확실성을 수치화하고, 불확실성이 높으면 추가 시점의 이미지를 선택해 설명을 보완한다. 연구진에 따르면 이 보정 과정은 물체의 약 92%에 대한 모호성을 해소했고, 물체 설명의 정확도를 기존 방식 대비 5% 높였다. 해당 연구는 신경정보처리시스템학회(NeurIPS)에서 발표될 예정이다.
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