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초고속 학습이 가능한 메타인지-모사 인공지능 설계

작성자

관리자

조회수

43

등록일

2024-05-21

사업 정보
내역사업 초융합AI원천기술개발
과제 기본정보
과제명 초고속 학습이 가능한 메타인지-모사 인공지능 설계
과제고유번호 1711105430
부처명 과학기술정보통신부
시행계획 내 사업명
시행계획 내 사업유형 예산출처지역 대전광역시 사업수행지역 대전광역시
계속/신규 과제구분 계속과제 이전연도 과제번호 1711094533
과제수행연도 2020 총연구기간 2019-06-01 ~ 2023-12-31 당해연도 연구기간 2020-03-01 ~ 2020-12-31
요약 정보
연구목표 초고속 학습이 가능한 메타인지-모사 인공지능 설계자연 지능의 다양한 본능과정(회피 및 도망?욕구 등)에 의한 환경 탐색을 모방, 메타 인지 인공 지능 기술을 개발함이를 통해 끊임 없이 변화하는 환경에 효율적으로 대처하며 환경 고유의 불확정성을 제어할 수 있음 또한 기존 인공지능의 수동적 패러다임에서 벗어나, 능동적으로 정보를 탐색할 수 있는 심층 강화학습 ...
연구내용 본 연구에서는 본능 선택 신경 네트워크의 모방을 통해 다양한 문맥에 적합한 심층 강화학습 프레임워크를 개발하고 범용적인 분야에 다각도로 적용할 수 있는 자연 지능 수준의 인공지능을 연구한다.본 연구 과제에서 크게 두 가지 핵심 기술을 개발하고자 한다. 우선 실제 환경에서의 동적 문맥 변화를 모사하여 불확실성(uncertainty)이 포함된 과제를 정의하고,...
기대효과 정량적 기대효과실제 환경과 유사한 마르코프 의사결정 프로세스를 설계하고, 가상 환경 시뮬레이터를 도입함으로써 다양한 동적 환경에서 인공 지능의 성능을 평가할 수 있는 기준을 구축한다. 또한 불확실성을 정량화하고 범용적으로 적용 가능한 심층 강화학습 알고리즘을 설계한다.정성적 기대효과다양한 모달리티의 자연 지능 뇌 신경망이 가지는 범용적인 활용성을 인공 지능...
키워드 본능선택,딥 러닝,심층 강화학습,불확실성,설명가능한 딥 러닝
위탁/공동여부 정보
단독연구 기업 대학 국공립(연)/출연(연) 외국연구기관 기타
기술 정보
연구개발단계 응용연구 산업기술분류
미래유망신기술(6T) IT(정보기술) 기술수명주기
연구수행주체 과학기술표준분류 인공물 > 정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
주력산업분류 적용분야 건강
중점과학기술분류 과제유형
과제수행기관(업) 정보
과제수행기관(업) 정보 과제수행기관(업)명 한국과학기술원 사업자등록번호
연구책임자 소속기관명 한국과학기술원 사업자등록번호
최종학위 박사 최종학력전공 이학
사업비
국비 350,000,000 지방비(현금+현물) 0
비고