핵심 개념
대규모 실제 주행 데이터, 효율적인 시뮬레이터, 확장 가능한 강화 학습 프레임워크를 결합하면 자율 주행 정책의 성능을 향상시키고 현재 최첨단 기술보다 실패율을 크게 줄일 수 있습니다.
초록
JAX 가속 강화 학습을 활용한 자율 주행: 스케일링의 중요성 연구 논문 요약
Harmel, M., Paras, A., Pasternak, A., Roy, N., & Linscott, G. (2024). Scaling Is All You Need: Autonomous Driving with JAX-Accelerated Reinforcement Learning. arXiv preprint arXiv:2312.15122v4.
본 연구는 대규모 강화 학습을 자율 주행에 적용하여 실제 주행 데이터의 양과 모델 크기를 증가시키면서 정책 성능이 어떻게 향상되는지 알아보는 것을 목표로 합니다.