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영구적 학습을 가능케 하는 머신러닝 접근법 개발 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 방위고등연구계획국
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2018-05-03
- 등록일 2018-06-11
- 권호
○ 방위고등연구계획국(DARPA)은 영구적인 머신러닝을 수행하는 새로운 접근법의 개발 연구 지원 방안을 발표
- 방위고등연구계획국(DARPA)의 영구적 학습 머신(Lifelong Learning Machines, L2M) 프로그램은 과거에 학습한 것을 기억하는 한편 새로운 환경에 끊임없이 적응하는 완전히 새로운 머신러닝 접근법을 개발하는 것을 지원
- 현재의 머신러닝과 인공지능 기술은 제한된 환경에서 주어진 업무를 수행하는 수준에 머물러 있음
- 2017년 처음 발표된 영구적 학습 머신(L2M) 프로그램은 (1) 완벽한 시스템과 그 요소의 개발, (2) 컴퓨터 프로세스로 전환을 목적으로 한 생명체 내 학습 메커니즘의 파악의 두 부문에 대한 연구를 수행할 팀을 선정
○ 연구진들은 이미 일부 연구 성과를 보이는 가운데, 이제 연구를 어떻게 연산 시스템이 기존의 지식을 손실하지 않으면서도 새로운 환경에 실시간으로 적응하도록 만들지에 초점을 맞추고 있음
- 콜롬비아대학교의 연구팀은 이미 자가 생산적인 신경 네트워크의 구축과 훈련과 관련된 과제를 해결하는데 성공
- 캘리포니아주립대학교 어바인캠퍼스의 연구팀은 해마와 피질의 이중 메모리 구조를 연구해 잠재적 결과를 예측하는 머신러닝 시스템을 개발할 계획이며, 터프츠대학교의 연구진은 도롱뇽의 재생 메카니즘을 통해 자신의 구조와 기능을 변환하는 유연한 로봇을 개발하고자 하고 있음
- 와이오밍대학교의 연구진은 생물학적인 기억 재강화 과정을 적용해 새로운 환경에 적합한 기억 모듈을 파악하는 기술을 개발 중임
○ 영구적 학습 머신(L2M) 프로그램은 기존의 인공지능이나 신경 네트워크 기술을 개선하는 것이 아닌 머신 러닝의 패러다임을 변화시키는 새로운 접근법을 제공하는 것을 목표로 하며, 이는 보다 지능적이고 안전하며 신뢰할 수 있는 기술 경험을 제공하는데 크게 기여할 것임
- 방위고등연구계획국(DARPA)의 영구적 학습 머신(Lifelong Learning Machines, L2M) 프로그램은 과거에 학습한 것을 기억하는 한편 새로운 환경에 끊임없이 적응하는 완전히 새로운 머신러닝 접근법을 개발하는 것을 지원
- 현재의 머신러닝과 인공지능 기술은 제한된 환경에서 주어진 업무를 수행하는 수준에 머물러 있음
- 2017년 처음 발표된 영구적 학습 머신(L2M) 프로그램은 (1) 완벽한 시스템과 그 요소의 개발, (2) 컴퓨터 프로세스로 전환을 목적으로 한 생명체 내 학습 메커니즘의 파악의 두 부문에 대한 연구를 수행할 팀을 선정
○ 연구진들은 이미 일부 연구 성과를 보이는 가운데, 이제 연구를 어떻게 연산 시스템이 기존의 지식을 손실하지 않으면서도 새로운 환경에 실시간으로 적응하도록 만들지에 초점을 맞추고 있음
- 콜롬비아대학교의 연구팀은 이미 자가 생산적인 신경 네트워크의 구축과 훈련과 관련된 과제를 해결하는데 성공
- 캘리포니아주립대학교 어바인캠퍼스의 연구팀은 해마와 피질의 이중 메모리 구조를 연구해 잠재적 결과를 예측하는 머신러닝 시스템을 개발할 계획이며, 터프츠대학교의 연구진은 도롱뇽의 재생 메카니즘을 통해 자신의 구조와 기능을 변환하는 유연한 로봇을 개발하고자 하고 있음
- 와이오밍대학교의 연구진은 생물학적인 기억 재강화 과정을 적용해 새로운 환경에 적합한 기억 모듈을 파악하는 기술을 개발 중임
○ 영구적 학습 머신(L2M) 프로그램은 기존의 인공지능이나 신경 네트워크 기술을 개선하는 것이 아닌 머신 러닝의 패러다임을 변화시키는 새로운 접근법을 제공하는 것을 목표로 하며, 이는 보다 지능적이고 안전하며 신뢰할 수 있는 기술 경험을 제공하는데 크게 기여할 것임
