디지털과 AI세상

**인공지능(AI)**과 **로봇공학(Robotics)**의 융합은 인간과 기계의 상호작용 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.  이 기술들은 제조, 의료, 서비스, 군사, 우주 탐사 등 다양한 산업에서 인간과 협력하며, 효율성과 안전성을 크게 향상시키고 있습니다.  이번 글에서는 AI와 로봇공학의 융합이 만들어내는 기술적 가능성과 인간과 기계의 공존 가능성을 살펴보겠습니다.AI와 로봇공학의 역할1. AI의 역할의사결정: 로봇이 환경에서 데이터를 수집하고, 분석하며, 최적의 행동을 결정하도록 지원.학습: 머신러닝을 통해 로봇은 작업 수행 방식을 학습하고, 새로운 환경에 적응.자율성 강화: AI는 로봇이 명령 없이 스스로 작업을 수행할 수 있도록 자율성을 부여.2. 로봇공학의 역할물리적 구현: AI 알고..

**강화 학습(RL, Reinforcement Learning)**은 인공지능(AI)의 한 분야로, 행동과 보상을 기반으로 학습하는 기법입니다.  강화 학습은 에이전트(Agent)가 환경(Environment) 속에서 적절한 행동을 선택하여 최대의 보상을 얻는 방법을 학습합니다.  게임과 로봇공학을 포함한 다양한 분야에서 활용되며, 실질적인 문제를 해결하는 데 점점 중요한 역할을 하고 있습니다.강화 학습의 개념과 작동 원리정의: 강화 학습은 목표 지향적 행동을 학습하는 AI 기술로, 에이전트가 행동을 수행한 결과로 받는 보상을 통해 최적의 정책(Optimal Policy)을 찾아갑니다.구성 요소:에이전트(Agent): 학습을 수행하는 주체.환경(Environment): 에이전트가 상호작용하는 공간.상태(..