강화학습 기술로 새로운 가능성을 설계합니다.

아니요, 대부분의 경우 하드웨어 교체는 필요하지 않습니다. WLINO DIGITAL의 솔루션은 표준 통신 프로토콜(ROS, EtherCAT 등)을 지원하는 대부분의 산업용 및 협동 로봇과 호환됩니다. 우리는 기존 시스템 위에 학습 기반 제어 알고리즘을 소프트웨어적으로 업데이트하는 방식을 선호합니다.

프로젝트의 복잡도에 따라 다르지만, 우리는 고도화된 Sim-to-Real 가속 환경을 구축하여 데이터 수집 시간을 획기적으로 단축합니다. 가상 환경에서의 병렬 학습을 통해 실제 현장 데이터를 최소화하며, 초기 프로토타입 검증까지 통상 4~8주 내외가 소요됩니다.

안전은 우리의 최우선 가치입니다. 강화학습 알고리즘 설계 시 물리적 제약 조건을 보상 함수 내에 엄격히 반영하며, 학습된 정책(Policy)이 실행되기 전 실시간 안전 감시 레이어(Safety Layer)가 개입하여 허용 범위를 벗어나는 움직임을 즉각 차단합니다.