우리대학 공과대학(학장 김종환)이 세계 최초로 개최하는 인공지능 축구대회인 ‘AI 월드컵 2017’의 결선 대회가 12월 1일 오후 1시 30분부터 KI빌딩 1층 퓨전홀에서 열린다. ‘AI 월드컵 2017’ 결선 대회는 ▲AI 축구 ▲AI 경기해설 ▲AI 기자 등 3개 종목으로 나눠 진행된다.
Q-Learning 등 AI 기술을 기반으로 각 팀당 5대의 로봇선수가 사람의 조작 없이 상대팀 골대에 골을 넣어 득점하는 AI 축구는 내달 1일 열리는 본선 경기에서 4강 토너먼트를 통해 우승팀과 준우승 팀을 가른다. 결승전에 오르지 못한 나머지 2개 팀은 따로 3, 4위전을 치르지 않기 때문에 공동 3위로 처리된다.
이밖에 인공지능 축구 경기영상을 분석하고 해설하는 AI 경기해설과 인공지능 축구 경기결과를 기사로 작성하는 AI 기자 종목은 전문 평가단이 지정해 준 예선경기 영상들을 대상으로 참가팀의 경기해설과 기사작성 능력을 평가한 전문 평가단의 점수를 종합해 우승팀을 뽑아 1일 시상할 예정이다.
우리대학은 29일 세계 최초로 치러지는 이번 ‘AI 월드컵 2017’ 대회운영을 위해 지난 11월 초까지 참가신청서 접수를 받은 결과, ▲AI 축구 ▲AI 경기해설 ▲AI 기자 등 3개 종목에 걸쳐 국내 대학·연구기관·기업 등에서 모두 26개 팀이 대회참가를 신청했다고 밝혔다. 종목별로 신청 팀 수는 ▲AI 축구가 총 18개 팀으로 가장 많은데, 이 중 8개 팀이 우리대학 소속이다(KAIST+서울대 합동 1개 팀 포함). 이밖에 목포대에서 2개 팀을 비롯해 경북대·한양대·전북대·영남대·성균관대·경희대·계명대·모두의연구소에서 각 1개 팀씩 모두 10개 팀이 신청했다.
▲AI 경기해설에는 우리대학과 목포대·모두의연구소·얄리주식회사 등 4개 기관에서 각 1개 팀씩 모두 4개 팀이, 그리고 ▲AI 기자 종목에도 우리대학과 경북대·모두의연구소·목포대 등 총 4개 팀이 대회참가를 신청했다. 가장 많은 관심을 끌 것으로 예상되는 ▲AI 축구는 30일까지 치러지는 예선을 통과한 4개 팀이 1일 결승 토너먼트 방식으로 우승·준우승 팀과 공동 3위 팀을 가르는데 대회 조직위원회는 인공지능 기술 구현방법 발표평가를 시행한 후 경기성적과 발표평가를 합산해 최종 우승팀을 선정할 계획이다. 최종 우승팀에게는 상장과 1,000만원의 상금을, 준우승 팀에는 500만원의 상금이 각각 수여된다. 공동 3위를 차지한 2개 팀에는 각각 150만원의 상금이 지급된다.
▲AI 경기해설은 해설의 내용에 오류가 없는지 확인하는 • 해설의 정확성, 중요한 이벤트를 놓치지 않고 잘 포함했는지를 측정하는 • 해설의 충실성, 그리고 곧 골이 터질 것 같다거나 공격이 막힐 것 같다는 예측을 수행할 수 있는지를 확인하는 • 해설의 예측력을 위주로 심사한다. 전반적으로 해설이 재미있고 자연스러운지 확인하는 • 해설의 유창성 또한 중점적으로 고려하는데 우승팀에게는 200만원의 상금이 주어진다.
우승팀에 상금 100만원을 수여하는 ▲AI 기자는 구조적으로 얼마나 잘 짜여 진 기사인지를 따지는 • 기사의 구조성과 또 얼마나 쉽고 즐겁게 읽히는 기사인지를 판단하는 • 읽기 가독성 위주로 평가한다. 이와 함께 기사내용의 사실관계를 평가하는 • 진실성을 포함해 간단한 통계자료 외에 깊이 있는 정보를 얼마나 다루고 있는지에 관한 • 정보성, 그리고 인간이 작성한 기사와 얼마나 유사한지를 평가하는 • 인간 기자와의 유사성도 핵심 심사항목이다.
대회조직위원장인 김종환 공과대학장은 “앞으로 대전시 등 여러 기관들과의 협력과 후원을 통해 해외의 대학 및 관련 기업에게도 문호를 적극 개방하고, 이번 국내대회를 개최한 경험을 바탕으로 내년 7월에는 AI 월드컵 행사를 국제대회로 대회규모를 대폭 확대해서 치를 계획”이라고 밝혔다.
한편 ‘AI 월드컵 2017’은 최근 세계적으로 관심이 높아지고 있는 4차 산업혁명을 국가성장 엔진창출의 기회로 보고, 인공지능 관련기술 활용 및 연구 개발에 대한 대학(원)생과 연구원은 물론 범국민적인 관심을 높이고 또 이를 적극 홍보하기 위해 우리대학이 세계 최초로 개최하는 행사다.
우리 대학이 세계적인 국책 인공지능 연구기관인 영국의 앨런 튜링 연구소(Alan Turing Institute)와 이달 22일 '인공지능 및 데이터 과학 연구 협력 강화'를 위한 협력 협정을 체결했다. 한국과 영국 정부가 공동 주최한 'AI 서울 정상회의 2024'에 맞춰 체결된 이번 협력 협정을 바탕으로 향후 두 기관은 인공지능 및 데이터 과학 분야의 공동연구를 추진한다. 우리 대학김재철AI대학원(원장 정송)과 앨런 튜링 연구소 간의 인턴십·단기 파견 등의 인력교류와 파트너십 프로젝트를 통한 지식 교환 등 다양한 분야에서 학술 협력도 진행할 예정이다. 미셸 도넬런(Michelle Donelan) 영국 과학혁신기술부 장관은 "앨런 튜링 연구소와 KAIST 간의 합의 발표는 영국이 전 세계 파트너와의 협력적 접근 방식을 통해 혁신을 촉진하여 신기술이 제공하는 엄청난 잠재력을 완전히 실현할 수 있도록 하겠다는 의지를 더욱 입증한다"라고 밝혔다. 앨런 튜
2024-05-30우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)은 지난 5월 2일(목) 서울 COEX에서 ‘KAIST 김재철AI대학원 AI기술설명회 2024’(공동주최: 성남산업진흥원, 서울특별시)를 열었다. 본 행사는 KAIST 김재철AI대학원에서 연구개발 중인 최신 AI기술을 일반 참관객 및 산업계 종사자에게 홍보하여 AI기술 확산에 기여하기 위해 마련됐다. 이번 설명회에는 약 650여명이 참석하여 KAIST에서 연구 중인 AI기술에 대한 큰 관심을 확인할 수 있었다. 오전 프로그램으로는 최근 관심이 높은 AI기술 분야에 대한 초청 강연을 진행했다. 최근 산업계의 주요 관심사인 ‘기업용 대형언어모델(LLM) 도입과 활용 전략’을 주제로 장동인 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 강연했고, ‘AI와 로봇의 만남: 로봇러닝의 현재와 미래’라는 제목으로 임재환 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 로봇러닝 분야의 연구동향과 성과를 설명했다.
2024-05-10우리 대학 김재철 AI대학원 김기응 교수가 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 국제재단(이하 IFAAMAS)으로부터 영향력 있는 논문상(Influential Paper Award)를 수상했다고 10일 밝혔다. 수상 논문은 공동 저자로 참여해 2000년도에 발표한 논문 `정책 탐색을 통한 협동 학습(Learning to Cooperate via Policy Search)'이다. 수상 발표는 인공지능 에이전트 분야의 국제 학술대회인 ‘자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 학술대회 (AAMAS)’에서 이루어졌다. 본 논문에서는 다수의 인공지능 에이전트*가 분산화된 환경에서 협동 학습하는 상황에서, 개별 에이전트의 학습 시그널이 다른 에이전트의 정보에 의존하지 않음을 밝힘으로써, 저자는 이를 기반으로 분산 학습 알고리즘을 제안했다. *에이전트: 복잡한 동적인 환경에서 목표를 달성하려고 시도하는 시스템 이 학습 알고리즘은 간단하면서도 지역 최적점으
2024-05-10챗GPT가 촉발한 생성형 인공지능(AI)*이 세계적으로 열풍을 일으키는 가운데 새로운 인공지능 반도체의 생태계 구축을 위해 KAIST(총장 이광형)가 네이버(NAVER) 및 인텔(intel)과 손잡고 상호 보유 중인 역량과 강점을 한 곳에 집중한 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설립한다. 업계에서는 이들 세 기관의 전략적인 제휴가 인공지능 반도체·인공지능 서버와 데이터센터의 운영에 필요한 오픈소스용 소프트웨어 개발 등 인공지능 분야에서 각자 보유하고 있는 하드웨어 및 소프트웨어 기술과 역량을 융합해서 새로운 인공지능 반도체 생태계를 구축하는 한편 시장과 기술 주도권 확보를 위해 선제적인 도전에 나선 것으로 보고 있다. 특히 첨단 반도체 CPU 설계부터 파운드리까지 하는 세계적인 반도체 기업 인텔이 기존의 중앙처리장치(CPU)를 넘어 인공지능 반
2024-04-30최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까? 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다. 신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다. 연구팀
2024-04-18