과제 상세정보
목록정보기하학을 이용한 거대 행동공간 강화학습 성능향상을 위한 연구
작성자
관리자
조회수
58
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 전략과제(산업수학) |
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과제 기본정보
| 과제명 | 정보기하학을 이용한 거대 행동공간 강화학습 성능향상을 위한 연구 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711109303 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 계속과제 | 이전연도 과제번호 | 1711083148 | ||
| 과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2017-09-01 ~ 2021-08-31 | 당해연도 연구기간 | 2020-03-01 ~ 2021-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 본 연구에서는 인공지능에서 핵심 분야 중의 하나인 강화학습(reinforcement learning) 분야에서 행동공간이 연속적일 때 가치함수을 통하지 않고 최적 정책을 바로 찾는 직접 정책 탐색의 근간을 이루는 확률적 정책 경사 하강 방식(policy gradient method)에 정보이론와 통계학와 리만기하학의 융합 수학 분야인 정보기하학(inform... | ||
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| 연구내용 | 1차년도(2017. 9 – 2018. 8): 안정적 정책 수렴을 위한 거대 공간 강화학습의 확률적 최적화 모델 제시 ￮ 정책 수렴 안정성 증가를 위한 목적 함수 최적화 제한 조건 연구￮ 확률적 목적 함수 추정 방법과 안정적 정책 수렴의 연관성 분석2차년도(2018. 9 – 2019. 8): 거대 공간에서 편향/분산 분석을 통한 최적의 정책 학습 방법 제시￮... | ||
| 기대효과 | ■ 현실적인 문제를 해결하기 위한 강화학습 기술 확보 및 기술의 산업화에 기여 본 연구는 강화학습이 실시간으로 제어하는 다양한 문제를 해결할 수 있게 함으로써, 아직 연구 및 적용에만 머물러 있는 인공지능 기술을 산업화 할 수 있도록 한다. 4차 산업혁명 시대에 맞는 인공지능의 새로운 산업화 모델을 통해 우리나라의 미래 먹거리를 찾을 수 있을 것이다. ■... | ||
| 키워드 | 강화학습,정책탐색,정책 경사 하강법,정보기하학,매개변수 통계학,거대 행동 공간,수렴 안정성,고속 수렴성 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 정보/통신 > 정보이론 > 인공지능 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 지식의 진보(비목적연구) | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 100,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||