Published Posts on LG AI Research Blog Introducing AAAI 2026 Papers LG AI Research 블로그에 AAAI 2026 논문 소개 포스트를 올렸습니다
Our team presented two demonstration papers at AAAI 2026, held in Singapore in January. The Demonstration Program requires a fully working system — not just a proposal — making both acceptances a meaningful validation of practical research.
RAPID: A Rapid Prototyping Platform for Industrial Automation
I wrote this blog post myself. RAPID is a simulation platform for quickly designing and validating multi-robot coordination strategies in smart logistics and factory environments. The goal was to answer questions like “How much does throughput increase if we add five more robots?” — something that used to take weeks on existing platforms — in a matter of minutes.
The key feature is adopting PettingZoo API as a standard interface, enabling MARL algorithms like MAPPO and QMIX, as well as LLM-based planners, to be applied without any code changes.
RL-Studio: A Multi-Phase RL Experimentation Platform
This post was written by my colleague Whiyoung Jung; I contributed as a co-author. RL-Studio goes beyond the conventional fixed two-stage pipeline (e.g., Offline RL → Online RL), supporting multi-phase RL experiments where algorithms, environments, and training modes can be freely swapped at each stage. It also includes the PARS and OPT algorithms our team published at ICML 2025.
올해 1월 싱가포르에서 열린 AAAI 2026에서 팀에서 두 편의 데모 논문을 발표했습니다. Demonstration Program은 단순한 아이디어 제안이 아니라 실제 동작하는 시스템을 요구하는 만큼, 두 논문 모두 연구의 실용성과 완성도를 인정받은 결과라 의미가 있었습니다.
RAPID: 산업 자동화를 위한 신속 프로토타이핑 플랫폼
제가 직접 블로그 포스트를 기고했습니다. RAPID는 스마트 물류·공장 환경에서 로봇 군집 제어 전략을 빠르게 설계하고 검증할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼입니다. “로봇을 5대 더 추가하면 처리량이 얼마나 늘까?” 같은 질문에 기존 플랫폼으로는 수 주가 걸리던 것을 분 단위로 답할 수 있도록 만드는 게 목표였습니다.
PettingZoo API를 표준 인터페이스로 채택해 MAPPO, QMIX 같은 MARL 알고리즘은 물론 LLM 기반 플래너까지 코드 수정 없이 바로 적용할 수 있다는 점이 핵심입니다.
RL-Studio: 멀티-페이즈 강화학습 실험 플랫폼
동료 Whiyoung Jung이 포스트를 작성했고, 저도 공동저자로 참여했습니다. RL-Studio는 Offline RL → Online RL 같은 고정된 두 단계를 넘어, 알고리즘·환경·학습 방식을 단계마다 자유롭게 전환하는 멀티-페이즈 RL 실험을 지원하는 플랫폼입니다. 팀에서 ICML 2025에 발표했던 PARS, OPT 알고리즘도 내장되어 있습니다.
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