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기술

Touch-R1

Touch-R1기술
연구 공개
2026년
기반 모델
Qwen2.5-VL-7B
학습 자료
TouchReason-1M
평가 체계
TouchReason-Bench
Touch-R1은 물성의 순서 관계와 센서 차이를 고려해 촉각 추론을 강화 학습하는 다중모달 언어 모델이다. 촉각 입력을 제거하거나 섞은 대조 조건보다 실제 촉각에서 더 정확할 때 보상하는 학습을 사용한다.

물성의 순서와 센서 차이

단단함이나 거칠기는 순서를 갖는 속성이고 촉각 하드웨어가 다르면 관찰 분포도 달라진다. Touch-R1은 이 두 문제를 촉각 추론의 중요한 조건으로 다룬다.

자료와 평가

네 센서의 동기화 촉각 쌍을 백만 개 이상 모은 TouchReason-1M을 제안했다. TouchReason-Bench는 촉각 지각과 시각 촉각의 충돌 해결을 평가한다.

촉각에 근거한 보상

GRPO 목표에 순서 관계를 고려한 정확도와 센서 간 물리적 일관성, 형식 제어를 결합한다. 촉각을 제거하거나 섞거나 잡음으로 가린 경우와 비교해 실제 입력의 정확성 기여를 보상한다.

추론 기록의 해석

비교와 수정 같은 구조적 추론 기록을 분석했다. 설명문이 길다는 사실만으로 물리적 근거가 검증되는 것은 아니므로, 입력을 바꾸는 대조 실험과 실제 정답 성능을 함께 봐야 한다.

관련 문서

Octopi와 PhysiCLeAR / TVL 촉각 시각 언어 정렬 / UniTouch / 강화 학습 / 다중모달 학습 / 촉각