과제 상세정보
목록초고속 학습이 가능한 메타인지-모사 인공지능 설계
작성자
관리자
조회수
46
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 초융합AI원천기술개발 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 초고속 학습이 가능한 메타인지-모사 인공지능 설계 | ||||
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| 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 ... | ||
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| 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 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 응용연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 정보/통신 > 정보이론 > 인공지능 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 건강 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
사업비
| 국비 | 350,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||