본 연구는 설계?소재?제조?운영 전 주기를 자연어 명령으로 제어할 수 있는 LLM 기반 제조 자동화 시스템을 개발하고, 이를 산업 현장에서 실증·확산하는 것을 목표로 함. 본 시스템은 설계 조건 도출, 소재 추천, 공정 제어, 운영 판단 등 각 단계의 AI 모듈을 개발하고, 이를 LLM 기반 인터페이스로 연계하여 전주기 자율화를 실현함. 단순한 기술 개발을...

본 연구의 최종 목표는 다양한 작업 할당 및 스케줄링 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 생성형 인공지능 기반 조합 최적화 모델(Foundation Model)을 개발하고, 이를 활용하여 물류 배송 최적화와 물류 창고 및 스마트공장에서 자율 이동 로봇(AMR)을 효율적으로 운영하는 솔루션을 산업계에 제공하는 것이다. 1. 생성형 AI를 활용하여 최적화 방법의...

본 연구의 최종 목표는 다양한 조합 최적화 문제를 효과적으로 풀 수 있는 생성형 인공지능 기반 조합 최적화 기초모델 (Foundation Model)을 개발하고, 이를 활용하여 새로운 화학물질/신약 개발, 물류 교통시스템 운영 최적화, 그리고 반도체 칩 설계기법들을 산업계 제공하는 것이다.

대상 고객 기업에서 요구하는 다양한 목적과 제약 조건들을 효과적으로 반영할 수 있는 범용적인 인공지능 기반 배송 계획 수립 엔진 개발, 라우팅 엔진을 서비스하기 위한 클라우드 기반 SaaS 환경 구축 (백엔드 개발), Visualization Tool 및 프론트엔드 개발, 실시간 교통 정보를 활용한 배송계획 수립 방법 개발, ML Ops framework을 통한 모델을 지속해서 개선하고 재배포하는 방법 개발