AI혁신허브 최종목표
세부별 도전과제
| 연차 | 개발목표 | |||
|---|---|---|---|---|
| 1단계 | 1차년도 (2021년) |
Cluster Ⅰ |
연구과제 Ⅰ-1 |
다양한 데이터 도메인에서의 표현학습을 위한 DB 구축 |
| 연구과제 Ⅰ-2 |
다양한 비디오 환경에서 수집된 대규모 비디오 DB 구축 | |||
| 연구과제 Ⅰ-3 |
AI 모델의 자가개선을 위한 기반 기술 연구 | |||
| 연구과제 Ⅰ-4 |
극한 학습 환경에서의 Collaborative Intelligence 연구 | |||
| Cluster Ⅱ |
연구과제 Ⅱ-1 |
3차원 공간의 정교한 복원과 의미적 분할을 동시에 수행하는 딥러닝 모델 설계 | ||
| 연구과제 Ⅱ-2 |
멀티모달 데이터 간 상호 교차 표상 학습 및 연상 작용 모델링 | |||
| 연구과제 Ⅱ-3 |
의료 데이터 품질 관리 모델 개발 | |||
| Cluster Ⅲ |
연구과제 Ⅲ-1 |
뇌파 기반 음성 합성을 위한 대용량 DB 구축 및 시나리오 설계 | ||
| 연구과제 Ⅲ-2 |
템플릿 임베딩기술을 통한 다중서열정렬 및 3차원 단백질 구조 DB 구축 | |||
| 연구과제 Ⅲ-3 |
우주 관측 기술 동향 조사 및 데이터 수집 | |||
| 연구과제 Ⅲ-4 |
Meta 에너지 데이터 생성을 위한 Energy Quantum-Net AI 기술 연구 | |||
| 2차년도 (2022년) |
Cluster Ⅰ |
연구과제 Ⅰ-1 |
두 개의 데이터 도메인에 대한 공통 잠재공간으로의 표현학습이 가능한 딥러닝 기술 개발 | |
| 연구과제 Ⅰ-2 |
동적 메모리 기반의 주의집중 메커니즘과 비지도 학습 기술 기반 딥러닝 알고리즘의 고도화를 통한 System 2 AI로의 접근 | |||
| 연구과제 Ⅰ-3 |
다중작업 AI를 위한 모델/HW/시스템 최적화 연구 | |||
| 연구과제 Ⅰ-4 |
제한된 학습 데이터 및 데이터 환경에서의 Collaborative 학습 및 추론기술 연구 및 데이터 초응축을 위한 데이터 증강 기술과 결합한 정보량 보존 극대화 알고리즘 개발 | |||
| Cluster Ⅱ |
연구과제 Ⅱ-1 |
3차원 공간의 물체들의 물성과 물체 간의 물리적 관계를 추론하는 딥러닝 모델 개발 | ||
| 연구과제 Ⅱ-2 |
광범위한 지식을 효율적으로 탐색하고 강건하게 통합하는 기술 연구 스마트폰에서 수집할 수 있는 다양한 센서 및 음성 데이터 수집 |
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| 연구과제 Ⅱ-3 |
의료 데이터 신뢰도 향상 모델 개발 | |||
| Cluster Ⅲ |
연구과제 Ⅲ-1 |
실제 발화 시 뇌파를 이용하여 발화상상 시 뇌파 디코딩에 최적화된 특징을 학습하는 도메인간 전이학습 기반의 특징 분석 기술 개발 | ||
| 연구과제 Ⅲ-2 |
단백질 구조의 고유한 특성을 정확하게 표현하는 단백질 구조예측기술 개발 및 생성모델에 기반한 단백질 서열 생성 알고리즘 개발 | |||
| 연구과제 Ⅲ-3 |
우주 관측 데이터 복원, 인식 기술 개발 | |||
| 연구과제 Ⅲ-4 |
Meta 에너지 데이터 기반 Energy Quantum-Net AI 모델 연구 | |||
| 3차년도 (2023년) |
Cluster Ⅰ |
연구과제 Ⅰ-1 |
복잡한 형태의 두 개의 데이터 도메인에 대해서도 공통된 잠재공간 내에서 표현학습이 가능한 차세대 딥러닝 기술 개발 | |
| 연구과제 Ⅰ-2 |
비디오 내 이벤트의 인과관계 형성이 가능한 뉴로심볼릭 추론 기반의 System 2 AI 개발 | |||
| 연구과제 Ⅰ-3 |
HW 환경에 적응적 모델 탐색/HW/시스템 최적화 연구 | |||
| 연구과제 Ⅰ-4 |
제한된 학습 데이터 및 데이터 환경에서의 Collaborative 학습 및 추론기술 연구 고도화 및 디바이스의 사양 별로 학습 모델을 경량화하는 알고리즘 개발 | |||
| Cluster Ⅱ |
연구과제 Ⅱ-1 |
이미지, 비디오, 텍스트와 3차원 데이터 사이의 정밀한 의미적 대응 관계를 파악하는 기술 개발 | ||
| 연구과제 Ⅱ-2 |
비지도 데이터만으로 지식과 개념을 자기반성적 자가학습하는 모델 개발 스마트폰 데이터수집 및 분류 기반 필터링 기술 개발 및 적용 |
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| 연구과제 Ⅱ-3 |
인간-기계 상호작용 모델 개발 | |||
| Cluster Ⅲ |
연구과제 Ⅲ-1 |
자연스러운 음성 생성을 위하여 단어 및 복잡한 문장으로의 계층적 확장이 가능한 음성 생성 프레임워크 개발 | ||
| 연구과제 Ⅲ-2 |
단백질 구조예측 네트워크 및 단백질 미세구조의 최적화 기술 개발 단백질 (미세)구조예측 네트워크 최적화 및 Multimer 구조 예측 알고리즘 개발 |
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| 연구과제 Ⅲ-3 |
우주 관측 데이터 복원, 인식 성능 고도화 | |||
| 연구과제 Ⅲ-4 |
Meta 에너지 기반 Energy Quantum-Net AI 모델 고도화 | |||
| 2단계 | 1차년도 (2024년) |
Cluster Ⅰ |
연구과제 Ⅰ-1 |
복잡한 다중 데이터 도메인에 대한 표현학습이 가능한 초거대 딥러닝 모델 개발 |
| 연구과제 Ⅰ-2 |
온라인 스트리밍 비디오 환경에서 사용자의 질의를 이해하고 논리적 응답이 가능한 비디오 인식 및 비디오 질의응답 시스템 개발 | |||
| 연구과제 Ⅰ-3 |
변화하는 HW 환경에서 자가개선하는 AI 모델을 위한 탐색/HW/시스템 최적화 연구 | |||
| 연구과제 Ⅰ-4 |
다계층 확장 협력학습 및 추론기술 및 인간수준 설명 모델 연구 | |||
| Cluster Ⅱ |
연구과제 Ⅱ-1 |
3차원 메타버스 공간을 재구성하는 시공간 프로그램 생성 기술 개발 | ||
| 연구과제 Ⅱ-2 |
학습된 지식을 전이하고 고급 지식으로 변환하는 모델 연구 멀티모달 데이터 기반의 상호 교차 표상학습 및 연상 기술 개발 |
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| 연구과제 Ⅱ-3 |
인공지능 모델 고도화: 제한된 데이터가 주어지는 경우에 대해 강건성, 신뢰도를 향상시키기 위한 기법 개발 | |||
| Cluster Ⅲ |
연구과제 Ⅲ-1 |
End-to-end 학습을 통하여 발화 관련 뇌파로부터 제약 없는 음성 생성이 가능한 뇌파 음성 변환 기술 개발 | ||
| 연구과제 Ⅲ-2 |
단백질 구조예측 파이프라인 최적화 및 CASP16 대회 참가 | |||
| 연구과제 Ⅲ-3 |
우주 관측 기술에 대한 일반화 능력 개선 | |||
| 연구과제 Ⅲ-4 |
Human-Level 에너지 기반 Energy Quantum-Net AI 모델 연구 | |||
| 2차년도 (2025년) |
Cluster Ⅰ |
연구과제 Ⅰ-1 |
분류ㆍ추론 등 다양한 과업에 공통적으로 사용가능한 다중 데이터 도메인 기반의 초거대 딥러닝 네트워크의 미세조정 기술 개발 | |
| 연구과제 Ⅰ-2 |
온라인 스트리밍 비디오 환경에서 사용자의 요구를 이해하여 비디오를 요약하고 논리적인 설명이 가능한 질의기반 비디오 요약 시스템 개발 | |||
| 연구과제 Ⅰ-3 |
자가개선 AI를 위한 모델/HW/시스템 통합 | |||
| 연구과제 Ⅰ-4 |
다양한 가혹 환경에서 제안 Collaborative 학습 검증용 Test 벤치 구성 및 평가 | |||
| Cluster Ⅱ |
연구과제 Ⅱ-1 |
제한된 메타버스 환경에서 학습된 시공간 프로그래밍 AI를 현실 환경 및 다양한 작업에 적용하기 위한 도메인 적응 및 일반화 기술 개발 | ||
| 연구과제 Ⅱ-2 |
자기반성적이고 지각행동인지가 결합된 보편 학습 기계 연구 정신건강 진단과 처방에 타당한 디지털 pyschiatrist 에이전트 개발 |
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| 연구과제 Ⅱ-3 |
학습 모델의 임상적 유의성 검증:판단에 대한 설명 가능성, 동작 과정의 투명성을 제시하여 멀티 모달 의료 데이터 학습 모델의 임상적 유의성 검증 | |||
| Cluster Ⅲ |
연구과제 Ⅲ-1 |
발화 관련 뇌파를 이용하여 자연스러운 소통이 가능한 뇌파 기반의 직관적이고 실용성 있는 뇌-컴퓨터 인터페이스 의사소통 프로토타입 개발 | ||
| 연구과제 Ⅲ-2 |
단백질 구조예측 프레임워크의 완성 및 공개 | |||
| 연구과제 Ⅲ-3 |
우주 관측 기술에 대한 경량화 및 재학습 | |||
| 연구과제 Ⅲ-4 |
Human-Level 에너지 기반 Energy Quantum-Net AI 모델 고도화 연구 | |||
