KAIST, 택배 배송 최적화 AI 모델 개발…실현 가능성부터 따져

[지디넷코리아]최적의 실행 계획을 스스로 수립하는 인공지능(AI) 프로그램이 개발됐다.김민수 KAIST 전산학부 교수 연구팀은 AI가 강화학습 시행착오를 반복하며, 더 나은 선택을 스스로 학습하는 기술 ‘RL-SPH'를 개발했다고 3일 밝혔다.이 기술은 AI가 현실적인 조건을 고려, 택배 배송이나 공장 생산계획, 병원 근무표 등 실행 가능한 계획을 짤 수 있다.김민수 교수는 "복잡한 최적화 문제의 정답을 자동으로 계산하는 프로그램인 '솔버' 등의 도움없이 AI가 스스로 최적의 실행조건을 찾아낼 수 있다"며 "향후 물류와 제조, 반도체 생산, 인력 운영 등 다양한 산업 분야에서 AI 기반 의사결정하는 핵심 기술이 될 것"으로 기대했다.연구팀에 따르면 예를 들어 택배 배송은 배송 시간을 줄이는 것뿐 아니라 차량 적재량과 기사 근로시간을 지키고 모든 배송지를 빠짐없이 방문해야 한다. 조건 하나만 어겨도 아무리 빠른 경로라도 실제로 사용할 수 없다. 전문용어로 정수선형계획법(ILP) 문제라