< 전산학부 안성진 교수 >
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 미국 럿거스 대학교와 협력하여 트랜스포머 및 재귀신경망 기반의 월드모델을 대체할 차세대 에이전트 월드모델 기술을 세계 최초로 개발했다.
월드모델은 인간의 뇌가 현실 세계의 경험을 바탕으로 환경 모델을 구축하는 과정과 유사하다. 이러한 월드모델을 활용하는 인공지능은 특정 행동의 결과를 미리 시뮬레이션해보고 다양한 가설을 검증할 수 있어, 범용 인공지능의 핵심 구성 요소로 여겨진다.
특히, 로봇이나 자율주행 차량과 같은 인공지능 에이전트는 학습을 위해 여러 가지 행동을 시도해 보아야하는데, 이는 위험성과 고장 가능성을 높인다는 단점을 갖는다. 이에 반해, 월드모델을 갖춘 인공지능은 실세계 상호작용 없이도 상상모델 속에서 학습을 가능케 해 큰 이점을 제공한다.
그러나 월드모델은 자연어처리 등에서 큰 발전을 가능하게 한 트랜스포머와 S4와 같은 새로운 시퀀스 모델링 아키텍처의 적용에 한계가 있었다. 이로 인해, 대부분의 월드모델이 성능과 효율성 면에서 제약이 있는 고전적인 재귀적 신경망에 의존하고 있었고 안성진 교수팀은 작년 세계최초로 트랜스포머 기반의 월드모델을 개발하였으나 추론 계산속도나 메모리능력에서 여전히 개선할 문제를 갖고 있었다.
< 그림 1. 안성진 교수팀이 개발한 S4WM(네번째 열)은 실제(첫번째 열)와 매우 유사한 미래 예측 능력을 제공하는 반면, 기존 재귀적 신경망 기반의 월드모델(두번째 열)이나 트랜스포머에 기반한 월드모델(세번째 열)은 큰 오차를 보인다. >
이러한 문제를 해결하기 위해, 안성진 교수가 이끄는 KAIST와 럿거스 대학교 공동연구팀은 재귀적 신경망과 트랜스포머 기반 월드모델의 단점을 극복한 새로운 월드모델의 개발에 성공했다. 연구팀은 S4 시퀀스 모델에 기반한 S4 World Model (S4WM)을 개발하여, 재귀적 신경망의 최대 단점인 병렬처리가 가능한 시퀀스 학습이 불가능하다는 문제를 해결하였다. 또한, 재귀적 신경망의 장점인 빠른 추론시간을 유지하도록 하여 느린 추론 시간을 제공하는 트랜스포머 기반 월드모델의 단점을 극복했다.
연구를 주도한 안성진 교수는 "병렬 학습과 빠른 추론이 가능한 에이전트 월드모델을 세계 최초로 개발했다ˮ며, 이는 "모델기반 강화학습 능력을 획기적으로 개선해 지능형 로봇, 자율주행 차량, 그리고 자율형 인공지능 에이전트 기술 전반에 비용절감과 성능 향상이 예상된다ˮ고 밝혔다.
이번 연구는 12월 10일부터 16일까지 미국 뉴올리언스에서 열리는 세계 최고 수준의 인공지능 학회인 제37회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표될 예정이다.
관련논문: “Facing off World Model Backbones: RNNs, Transformers, and S4”Fei Deng, Junyeong Park, Sungjin Ahn, NeurIPS 23, https://arxiv.org/abs/2307.02064
우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)은 지난 5월 2일(목) 서울 COEX에서 ‘KAIST 김재철AI대학원 AI기술설명회 2024’(공동주최: 성남산업진흥원, 서울특별시)를 열었다. 본 행사는 KAIST 김재철AI대학원에서 연구개발 중인 최신 AI기술을 일반 참관객 및 산업계 종사자에게 홍보하여 AI기술 확산에 기여하기 위해 마련됐다. 이번 설명회에는 약 650여명이 참석하여 KAIST에서 연구 중인 AI기술에 대한 큰 관심을 확인할 수 있었다. 오전 프로그램으로는 최근 관심이 높은 AI기술 분야에 대한 초청 강연을 진행했다. 최근 산업계의 주요 관심사인 ‘기업용 대형언어모델(LLM) 도입과 활용 전략’을 주제로 장동인 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 강연했고, ‘AI와 로봇의 만남: 로봇러닝의 현재와 미래’라는 제목으로 임재환 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 로봇러닝 분야의 연구동향과 성과를 설명했다.
2024-05-10우리 대학 김재철 AI대학원 김기응 교수가 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 국제재단(이하 IFAAMAS)으로부터 영향력 있는 논문상(Influential Paper Award)를 수상했다고 10일 밝혔다. 수상 논문은 공동 저자로 참여해 2000년도에 발표한 논문 `정책 탐색을 통한 협동 학습(Learning to Cooperate via Policy Search)'이다. 수상 발표는 인공지능 에이전트 분야의 국제 학술대회인 ‘자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 학술대회 (AAMAS)’에서 이루어졌다. 본 논문에서는 다수의 인공지능 에이전트*가 분산화된 환경에서 협동 학습하는 상황에서, 개별 에이전트의 학습 시그널이 다른 에이전트의 정보에 의존하지 않음을 밝힘으로써, 저자는 이를 기반으로 분산 학습 알고리즘을 제안했다. *에이전트: 복잡한 동적인 환경에서 목표를 달성하려고 시도하는 시스템 이 학습 알고리즘은 간단하면서도 지역 최적점으
2024-05-10챗GPT가 촉발한 생성형 인공지능(AI)*이 세계적으로 열풍을 일으키는 가운데 새로운 인공지능 반도체의 생태계 구축을 위해 KAIST(총장 이광형)가 네이버(NAVER) 및 인텔(intel)과 손잡고 상호 보유 중인 역량과 강점을 한 곳에 집중한 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설립한다. 업계에서는 이들 세 기관의 전략적인 제휴가 인공지능 반도체·인공지능 서버와 데이터센터의 운영에 필요한 오픈소스용 소프트웨어 개발 등 인공지능 분야에서 각자 보유하고 있는 하드웨어 및 소프트웨어 기술과 역량을 융합해서 새로운 인공지능 반도체 생태계를 구축하는 한편 시장과 기술 주도권 확보를 위해 선제적인 도전에 나선 것으로 보고 있다. 특히 첨단 반도체 CPU 설계부터 파운드리까지 하는 세계적인 반도체 기업 인텔이 기존의 중앙처리장치(CPU)를 넘어 인공지능 반
2024-04-30최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까? 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다. 신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다. 연구팀
2024-04-18우리 대학이 서울시 · 서울시복지재단과 'AI안부확인서비스 데이터 활용연구를 위한 업무협약'을 29일 서면 교환 방식으로 체결한다. 이번 업무협약은 서울시가 2022년 10월부터 제공해 온 인공지능을 활용한 안부 확인 서비스를 고도화하기 위해 추진된다. 안부 대상자의 심리상태와 고립 위험 신호를 탐지할 수 있는 대화형 'AI안부확인서비스'를 개발해 고립가구 돌봄서비스에 활용하는 것이 목표다. 우리 대학은 이번 연구를 위해 인공지능-사회복지-HCI(인간컴퓨터상호작용)를 아우르는 융합연구팀을 구성했다. 차미영 전산학부 교수와 최문정 과학기술정책대학원 교수 및 IBS 수리 및 계산과학 연구단 데이터사이언스 그룹 진효진 박사가 참여한다. 연구팀은 서울시가 'AI안부확인서비스'를 운영하며 축적해 온 대화 데이터를 제공받아 ▴고립 위험 대상자를 찾아낼 수 있는 지표 개발 ▴고립감 해소 및 심리적 안정을 위한 시나리오 개발과 이를 반영한 대화형 인공지능 개발 ▴고령자 및
2024-03-29