HART (Human-Augmented Robot Training)는 사람의 개입(Human-in-the-Loop)을 통해 강화학습 기반 로봇 제어를 빠르고 정밀하게 학습시키는 솔루션입니다. 기존 자동화 제어 시스템의 한계를 넘어, 인간의 직관과 경험을 AI 학습 과정에 반영하여 효율적인 학습과 높은 제어 정확도를 동시에 달성합니다. 실제 산업 환경에서도 단시간 내 안정적 성능을 확보할 수 있는 기술입니다.

HART는 인간의 의사결정을 실시간으로 반영하는 Human-in-the-Loop Reinforcement Learning(HiL-RL) 구조를 채택합니다. 이를 통해 AI가 단순한 시뮬레이션 데이터를 넘어 실제 운용 조건에서 학습하도록 돕습니다. 결과적으로 학습 속도는 기존 대비 1.8배 향상, 100%에 가까운 성공률을 보이며, 복잡한 로봇 조작이나 미세한 오차 제어에도 높은 안정성을 제공합니다.