KAIST, AI 스스로 실행 가능한 경로 찾는 강화학습 기법 개발

한국과학기술원(KAIST, 총장 배충식)은 외부 프로그램의 도움 없이도 AI가 현실 조건을 고려해 스스로 '실행 가능한 계획'을 만드는 강화학습 기법 'RL-SPH'을 개발했다고 3일 밝혔다.전산학부 김민수 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 국제 기계학습 학회(ICML)에서 발표됐다. AI가 '가장 좋은 계획'보다 현실의 제약조건을 고려한 '실제 사용할 수 있는 계획'을 찾도록 설계한 것이 특징이다.연구팀은 물류 배송, 차량 경로 탐색, 공장 생산 일정 등을 대표적인 정수선형계획법(ILP) 문제로 꼽았다. 택배 배송은 단순히 배송 시