L2M은 "Learning to Move"의 약자로, 주로 머신러닝 및 로봇 공학 분야에서 사용되는 개념이다. L2M은 로봇이나 인공지능 시스템이 다양한 환경에서 자율적으로 움직이고 작업을 수행할 수 있도록 학습하는 과정을 의미한다. 이 과정은 강화학습, 패턴 인식, 데이터 기반의 의사결정 등을 포함하며, 로봇이 상황에 따라 최적의 행동을 선택할 수 있도록 돕는다.

L2M의 핵심은 데이터 수집과 분석이다. 로봇은 주어진 환경에서 다양한 데이터를 수집하고 이를 통해 자신의 움직임이나 행동을 최적화하는 방법을 학습한다. 예를 들어, 로봇이 장애물 회피나 경로 찾기 작업을 수행할 때, L2M 알고리즘은 이전의 경험을 바탕으로 최적의 경로를 결정할 수 있게 한다.

이러한 기술은 자율 주행차, 드론, 산업 로봇 등에서 광범위하게 활용되고 있다. 또한, L2M은 안전성과 효율성을 동시에 고려하며, 로봇이 인간과 협력하여 작업할 수 있는 가능성을 열어준다. L2M의 발전은 연결된 사회 및 산업 환경 속에서 자율 시스템의 중요성을 더욱 부각시키고 있다.