현재 생성형 인공지능은 문서 요약, 코딩, 이미지 및 영상 생성과 같은 수동적 작업만 수행할 수 있다는 한계점이 존재한다. 또한 LLM은 언어적 지식영역에서 혁명적인 진보를 이루었지만, 비언어적 지식인 체화지식이 없고 자율적인 의사결정을 지원하지 못하는 수동적 기능에 머무르고 있다. 본 기초연구실은 인간의 일상생활에 유기적으로 공존하며, 능동적으로 의사결...
의사결정
인공지능
생성형 인공지능
강화학습
2
2024년 6월-2028년 12월
|20,975,312,000원
AI 연구거점 프로젝트
[AI연구거점구축] - 세계적 수준의 AI 연구거점 구축[국제공동연구과제1] 뉴럴 스케일링 법칙 초월 연구 (Breakthrough in Neural Scaling Law)- AI 모델의 훈련과 운용에 필요한 비용 곡선의 법칙(Neural Scaling Law)의 한계를 초월하는 성능과 효율성을 달성하는 새로운 학습 방법과 모델 개발[국제공동연구과제2] ...
인공지능
연구거점
3
2024년 6월-2028년 12월
|10,711,635,000원
AI 연구거점 프로젝트
[AI연구거점구축] - 세계적 수준의 AI 연구거점 구축[국제공동연구과제1] 뉴럴 스케일링 법칙 초월 연구 (Breakthrough in Neural Scaling Law)- AI 모델의 훈련과 운용에 필요한 비용 곡선의 법칙(Neural Scaling Law)의 한계를 초월하는 성능과 효율성을 달성하는 새로운 학습 방법과 모델 개발[국제공동연구과제2] ...
인공지능
연구거점
4
2024년 6월-2028년 12월
|20,975,311,000원
AI 연구거점 프로젝트
[AI연구거점구축] - 세계적 수준의 AI 연구거점 구축[국제공동연구과제1] 뉴럴 스케일링 법칙 초월 연구 (Breakthrough in Neural Scaling Law)- AI 모델의 훈련과 운용에 필요한 비용 곡선의 법칙(Neural Scaling Law)의 한계를 초월하는 성능과 효율성을 달성하는 새로운 학습 방법과 모델 개발[국제공동연구과제2] ...
인공지능
연구거점
5
2024년 3월-2027년 12월
|2,122,000,000원
산업환경을 위한 능숙 조작 민첩 보행 휴머노이드 로봇 개발
[최종 목표]ㅇ고속 민첩한 이동이 가능하면서도 우수한 장애물 극복 성능을 가지며, 양팔을 이용하여 다양한 물체의 파지 및 자율적 조작이 가능한 휴머노이드 로봇 개발[1차년도 목표]ㅇ 휴머노이드 하체 플랫폼 설계 및 보행 제어기 개발ㅇ 고중량 물체 파지 및 조작이 가능한 매니퓰레이터 설계ㅇ 천장과 지면을 분리 인식하고 기하학적 정보에 기반하는 navigati...