연구
KAIST와 크래프톤 참여한 'FlashSAC', RSS 2026 최우수 논문상 수상, 휴머노이드 보행 학습 GPU 1장으로 20분
홀리데이로보틱스, KAIST, 크래프톤, 독일 다름슈타트공대, 스웨덴 KTH 등이 참여한 강화학습 기법 FlashSAC가 2026년 7월 시드니에서 열린 로봇공학 학회 RSS 2026에서 최우수 논문상을 받았다. 연구진은 RTX 5090 한 장으로 유니트리 G1의 평지 보행 정책을 약 20분 만에 학습했으며, 표준 기법인 PPO는 약 3시간이 걸렸다고 밝혔다.