본 논문은 강화학습(RL) 기반 로봇 제어의 훈련 시간을 단축시키는 새로운 알고리즘인 FastTD3를 제시한다. 기존 RL의 복잡성과 긴 훈련 시간 문제를 해결하기 위해, 기존 TD3 알고리즘에 병렬 시뮬레이션, 대용량 배치 업데이트, 분포형 비평가, 그리고 세밀하게 조정된 하이퍼파라미터들을 적용하였다. FastTD3는 HumanoidBench, IsaacLab, MuJoCo Playground와 같은 다양한 로봇 시뮬레이션 환경에서 안정적인 훈련을 통해 단일 A100 GPU 상에서 3시간 이내에 다양한 과제를 해결한다. 또한, RL 연구의 가속화를 위해 경량화되고 사용이 간편한 FastTD3 구현체를 제공한다.
