AI연구원에서는 석학을 초대해 지식을 나누는 자리를 마련하고 있습니다.
오는 8월 29일에는 University of Texas at Austin의 성윤창 박사님을 모시고
'로봇의 장기 의사결정으로 나아가기' 강연을 진행합니다.
관심 있는 분들의 많은 참여 바랍니다.
강의 제목 로봇의 장기 의사결정으로 나아가기
강의 내용 초록 여러 개의 물체를 다루는 장기 의사결정 작업을 해결하는 것은 로봇 공학에서 오랜 도전 과제였습니다. 예를 들어, 더러운 방을 청소하거나 식사를 준비하는 작업은 고차원 행동 선택(예: 상호작용할 물체 선택)과 이러한 행동을 실현하기 위한 효과적인 계획 수립, 물리적 및 기하학적 제약을 만족시키는 문제를 동반합니다. 기존의 알고리즘으로 현실적인 문제를 풀려면 엄청난 시간이 소모되며. 이러한 계획 비용은 로봇의 능력을 발전시키는 데 있어 여전히 중요한 난제로 남아 있습니다.
이번 강연에서는 장기적 작업과 동작 계획(Task and Motion Planning, TAMP)에 대해 소개합니다. TAMP는 고차원 작업 추론(어떤 행동을 수행할지 결정)과 저차원 동작 추론(이러한 행동을 어떻게 실행할지 결정)이 상호 보완적인 지침을 제공하는 이중 구조의 일반적인 계획 프레임워크입니다. 이 강연에서는 장기 의사결정 작업에 기존 TAMP 접근 방식을 실제적으로 적용하는 데에 방해가 되는 기본적인 도전 과제를 소개하고, 이를 해결하기 위해 효율성을 향상시키는 연구 기여(새로운 데이터 구조 설계 및 머신 러닝 기법 활용 등)를 발표할 것입니다.
또한, TAMP의 두 가지 중요한 확장(데드라인 인식 TAMP 및 다중 로봇 TAMP)에 대해 논의할 것입니다. 마지막으로, 도전적인 비구조적 환경에서 로봇을 실제로 도입하기 위한 향후 연구 방향을 제안하며 강연을 마무리하겠습니다.
일시 2024. 8. 29. (목) 16:00
장소 942동 2층 메이커스페이스 및 온라인 (AI연구원 YouTube 채널을 통하여 생중계)
강의 대상 AI연구원 겸무교수 및 학내 구성원, 사전 신청한 외부 참석자
연사 성윤창 박사 (텍사스 대학교 박사 후 연구원)
연사 소개 성윤창(Sung Yoonchang) 박사는 버지니아 공대에서 전기컴퓨터공학 박사학위를 취득했습니다. 이후 MIT에서 박사후 연구원을 거쳐 현재 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스(UT Austin) 컴퓨터 공학과에서 박사 후 연구원으로 재직 중입니다.
주 연구 분야는 로봇 계획 및 학습, 작업 및 동작 계획(Task and Motion Planning, TAMP), 다중 로봇 시스템입니다. 2019년 RSS Pioneers로 선정되었으며, IROS 2021에서 최고의 인지 로봇 논문상 후보에 올랐고, 최고의 로보컵 논문상을 수상했습니다.
본 세미나는 한국어로 진행합니다.
참가 신청: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScwjvGF1zymX1-XoQ-2tcIagFLSzLHnZtBcYG6wlIM8rsy3-g/viewform?usp=send_form