Brain Computing and Machine Intelligence Lab(BCMIL)은 인공지능, 신경망, 패턴 인식, 그리고 멀티모달 정보 처리 분야에서 세계적인 수준의 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 인간 두뇌의 정보 처리 원리와 신경과학적 이론을 바탕으로, 차세대 인공지능 학습 알고리즘과 신경망 모델 개발에 집중하고 있습니다. 오류 역전파의 한계를 극복하는 새로운 학습 이론, 생물학적 영감을 받은 신경망 구조, 그리고 효율적이고 병렬화가 가능한 학습 방법론을 통해 인공지능의 이론적·실용적 발전을 선도하고 있습니다. 또한, 딥러닝 기반 인공지능 시스템의 적대적 강건성(adversarial robustness) 확보와 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술 개발에도 주력하고 있습니다. 의료, 자율주행, 보안 등 실제 응용 분야에서 발생할 수 있는 다양한 공격 및 취약성에 대응하기 위한 방어 메커니즘을 연구하며, 신뢰성 높은 AI 시스템 구현을 목표로 하고 있습니다. 이러한 연구는 AI의 안전성과 신뢰성 향상에 크게 기여하고 있습니다. 멀티모달 정보 검색 및 요약 분야에서도 활발한 연구가 이루어지고 있습니다. 이미지, 텍스트, 비디오 등 다양한 데이터 유형 간의 의미적 관계를 이해하고, 이를 기반으로 한 고도화된 검색 및 요약 기술을 개발하고 있습니다. 디퓨전 모델 기반의 추상적 요약, 텍스트-비디오 검색, 이미지 추천 등 실제 산업 및 사회에 적용 가능한 기술을 지속적으로 선보이고 있습니다. 아울러, 데이터가 제한된 환경에서의 Few-shot 학습, 패턴 인식, 메타러닝 등 소량 데이터 기반의 딥러닝 혁신에도 앞장서고 있습니다. 통계적 분석, 환경 요인 제거, 클래스 요인 강조 등 다양한 기법을 접목하여, 의료 영상, 특수 환경 객체 인식 등 데이터 수집이 어려운 분야에서도 높은 성능을 달성하고 있습니다. BCMIL은 이론과 실용을 아우르는 다양한 연구 프로젝트, 특허, 논문 발표, 산학협력 활동을 통해 국내외 인공지능 연구를 선도하고 있습니다. 앞으로도 두뇌과학과 인공지능의 융합을 통해, 인간과 사회에 실질적으로 기여할 수 있는 혁신적 AI 기술 개발에 매진할 것입니다.