자율주행·로봇 정책을 평가할 때, 행동이 다음 장면을 바꾸도록 돌리는 closed-loop simulation이 무엇인지 설명합니다. 고정된 기록을 맞히는 평가와 무엇이 다른지도 짚습니다.
실제 장비나 공정의 상태를 소프트웨어 모델로 비춰 보고, 실측 데이터와 비교해 이상을 찾는 digital twin의 의미를 설명합니다.
NVIDIA Cosmos를 로봇·자율주행·비전 AI가 현실 데이터를 충분히 얻기 어려울 때 쓰는 세계 모델과 데이터 생성 플랫폼으로 읽습니다.
골드4 : bfs 문제이다. 생각 단순한 구현 문제이다. 이 때, 순서를 잘 파악하는 것이 중요하다. 먼저, 불을 번지게 한 상태에서, 사람의 현재 위치로 부터 어디로 가는 것이 좋은지를 판단해야 한다.
골드4 : 구현 문제이다. 상당히 갑갑했다. 일단 무한개의 소용돌이가 생길 수 있다는 점에서 기존의 달팽이 문제처럼 생각하면 안된다라는 판단이 들었다. 발생하는 모든 숫자를 저장한다면 메모리 초과가 날 것이 분명했기 때문이다.
골드5 : 구현 문제이다. 풀이 문제 똑바로 읽자. 조건하나 안봐서 틀렸네.
풀이1 실버5 : 브루트포스 문제이다. Code // // main.swift // CodingTest // // Created by 최완식 on 2021/08/15.
골드1 : 구현, 시뮬레이션 문제이다.
실버1 : 구현 문제이다. 생각 단순 구현 문제이다. 비트마스크 연습을 위해 비트마스크로 풀었다. 해당 과정을 하는 동안에 인접행렬 같은 matrix를 만들어 무언가를 해보려 했지만 좋지 못했다. 구현 문제는 노가다로 적어주는게 정신 건강에 이롭다.
풀이 시뮬레이션 문제이다. 시뮬레이션 문제는 순서를 명확하게 이해하고 이를 지켜주는 것이 매우 중요하다.
NVIDIA가 공개한 RoboLab은 로봇 정책을 한 번의 성공률로 줄이지 않고, 과업 능력·동작의 질·실패 지점·환경 변화에 대한 민감도까지 나눠 평가해. 왜 이런 평가 방식이 필요한지와 아직 확인되지 않은 부분을 짚어봐.