프로젝트 소개
본 과제는 클라우드 서버에 의존하지 않고 인공지능 학습과 판단을 디바이스 내부에서 수행하는 On-Device Sustainable AI 기술을 개발하는 연구임. 제한된 메모리와 연산 능력을 가진 디바이스가 새로운 정보를 스스로 학습하고 변화하는 환경에 지속적으로 적응하도록 하는 기술임.
연구 목표는 On-Device Holistic Intelligence 구현을 위한 Sustainable Learning Machines 개발과 세계 최고 수준의 On-Device 학습 모델 정확도 및 효율성 달성임. 핵심 연구 내용은 자원 제약 디바이스용 NAS병합 모델 증류, 메모리 최적화, Scalable 연속 표현 학습, Open-world Distribution Shift 탐지, Multi-Sphere SVDD 기반 Out-Of-Distribution Generalization, 연속 준지도 학습 및 Homeostatic Self-Supervision 기술 개발임. 또한 Modality-Invariant 다중 인코더와 Interactive Human-AI 협업을 적용한 실세계 로봇 통합 솔루션 고도화임. 기대 효과는 탄소 배출과 클라우드 의존성 감소, 저전력 디바이스 기반 AI 기술 경쟁력 강화, 스마트 팩토리·지능형 CCTV·경비 로봇 등 다양한 산업 분야의 On-Device AI 실용화 및 국내 기업의 생산성 향상임.