연구진은 강화 학습을 통해 수직 운동을 가진 전도체 진자를 안정화하는 문제를 해결하기 위해 Lyapunov 특성 지수(LCE)를 밀집 보상 신호로 활용했어요. LCE를 사용해 Kapitza 진자 운동을 성공적으로 찾아냈을 뿐만 아니라, 진자의 회전 운동을 감쇠시켜 완전히 수직으로 고정하는 데 성공했어요.
기존 연구에서 Kapitza 진자는 특정 조건에서만 안정화될 수 있었지만, 이번 연구에서는 강화 학습을 통해 더욱 강력한 안정화 방법을 발견했어요. 이는 물리 기반 보상이 강화 학습의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여주는 사례예요.