Development of Uncertainty-Aware Agents Learning by Asking Questions
불확실성을 자각하고 외부 대상과 질의응답하면서 지속 학습 및 지속 성장하는 LBA-에이전트 브레인 핵심 기술 개봘과 실환경 검증
LBA-에이전트 브레인 핵심 기술 개발
불확실성을 자각하는 멀티모달 인지 (UMC: Uncertainty-aware Multimodal Cognition)
불확실성 기반 질문 생성 (UQG: Uncertainty-based Question Generation)
열린 세계 지식 성장 학습 (OCL: Open-World Continual Lifelong Learning)
실환경 기술 검증
핵심 요소 기술의 통합과 확장이 가능한 LBA-에이전트 브레인 플랫폼 개발
4종의 기술검증 시나리오 (데이터 정제, 장면과 스토리 이해, 의사 결정 지원, 환경 이해와 절차 추론)와 2종의 리빙랩 서비스 (건강상담, 댁내 돌봄 등)를 통해 기술 적용성 검증
Learning with Noisy Labels
Semi-supervised learning with unlabeled data
Model Calibration
출연: 과학기술정통부
기간: 2022 ~ 2026
사업비: 12,500,000,000 원
컨소시움: ETRI(주관기관), 광주과학기술원(참여기관), 한국과학기술원(참여기관), 서울대학교(참여기관), 경희대학교(참여기관), 한양대학교(참여기관), 조선대학교(참여기관)
이름 : 유연국 박사과정
메일 : yeon_guk@gm.gist.ac.kr