숭실대는 IT대학 전자정보공학부 권민혜 교수팀이 내달 열리는 세계적 인공지능(AI) 콘퍼런스인 NeurIPS(신경정보처리시스템학회)에서 동물의 의사결정 방법에 기반한 심층강화학습(deep reinforcement learning) 연구 결과를 발표한다고 19일 밝혔다.
코로나19로 인해 내달 6일부터 12일까지 온라인으로 개최되는 'NeurIPS'는 머신러닝과 빅데이터, 신경과학 등 다양한 AI분야 연구 결과가 발표된다.
심층강화학습 연구가 주로 진행되는 비디오게임 환경에서는 환경 상태정보를 학습자가 직접적으로 얻을 수 있다. 그러나 대다수 AI시스템에서는 전체 상태정보를 실시간으로 얻는 것이 현실적으로 어렵기에, 현재의 심층강화학습기술을 자율주행자동차나 다중로봇시스템과 같은 공학시스템에 적용하는데 어려움이 많았다.
이러한 문제 해결을 위해 권 교수팀은 동물의 두뇌에서 수행되는 의사결정과정에서 답을 찾았다. 인간을 포함한 동물들이 의사결정을 할 때, 자신의 주변 환경에 대한 모든 상태정보를 알지 못하기 때문에 부분 관측정보만을 바탕으로 추론의 과정을 거처 의사결정이 이뤄진다. 이러한 두뇌의 원리를 모방해 'Bayesian optimal control ensemble' 기법을 제안했다. 이를 통해 부분관측만 가능한 시스템에서도 심층강화학습 사용을 가능하도록 했다.
권 교수는 “이번 연구결과가 다양한 공학시스템에 심층강화학습이 널리 사용할 수 있게 되는 연결고리가 되었으면 한다”며 소감을 전했다. 권 교수팀은 미국 라이스대, 베일러 의대, 미네소타 주립대, 구글 연구진과 국제협업을 통해 이번 연구를 진행했다.
김명희기자 noprint@etnews.com
