본 과제는 신경망이 새 정보를 배우는 과정에서 기존 지식을 잊는 치명적 망각현상을 줄이고, 인간처럼 기억하고 회상하는 지속학습 플랫폼 Deep Total Recall 개발 과제임.
연구 목표는 통합 지식 기억 및 회상 가능한 신경망 지속학습 플랫폼 구현에 있음. 핵심 연구 내용은 Recall의 파라미터 분포 기반 지식 응고화, Vision의 트랜스포머 기반 온라인 메타 학습, Space의 공간기억 활용, Context의 상황-행동 그래프, Federation의 클라우드 기반 지식 생성모델 연합학습, Brain의 뇌 활성화 패턴 분석임. 기대 효과는 안정성-가소성 딜레마 해결, 복합 지능 실현, 로봇·스마트교통·스마트홈 확산 및 인공지능 국산화 기여임.
기억회상뇌 기반 인공지능복합지능지속학습평생학습brain inspired AIcomplex intelligencecontinual learninglifelong learningrecall in memory