Rollback: 세계 모델로 경험을 되감아 로봇 정책을 개선하는 기법

Rollback은 세계 모델을 반사실적 추론의 엔진으로 활용하는 기법이다. 중요한 판단 지점까지 경험을 되감고 대체 행동을 시험해 보는 방식으로 로봇의 정책을 개선한다. 실제 로봇을 이용한 3개 과제(block extraction, ball tossing, tabletop curling)에서는 가장 강력한 베이스라인 대비 성공률이 절대값 기준으로 각각 10.67%, 11.11%, 11.85% 향상됐다. 원격 조작 시연에서 시작해도 8시간의 학습 안에 ball tossing과 tabletop curling은 사람의 평균 성공률을 넘어섰다.