이재형 KAIST 생명화학공학과 교수가 오는 12일부터 18일까지 열리는 국제자동제어연맹(IFAC) 월드 콩그레스에서 `자동제어 및 최적 의사결정에 대한 강화 학습`을 주제로 기조강연을 진행한다.
이재형 교수는 유튜브 등을 통해 한국시간 16일 오후 8시 산업체에서 화학 및 에너지 생산에 사용하는 기계학습의 한 분야인 `강화학습`이 공정들을 최적으로 운영하는데 어떤 역할을 할 수 있을지 설명할 예정이다. 또, 신재생 에너지를 포함한 마이크로그리드를 장기적으로 계획·설계·운영하는데 강화학습이 어떻게 유용하게 활용될 수 있는지도 소개한다.
강화학습은 컴퓨터가 주어진 상태에 대해 최적의 행동을 선택하는 학습 방법이다.
시행착오를 통해 수집하는 수많은 데이터 속에 숨어있는 패턴을 찾아내는 것으로 인공지능이 수많은 선택지 중에서 어떤 답을 고르는 것이 최선인지 학습하는 것이다. 행동의 좋고 나쁜 정도를 학습 알고리즘에게 알려주는 것을 보상 또는 강화라고 하는데, 이런 정보를 이용하는 기계 학습을 강화 학습이라고 한다. 바둑 대결에서 이세돌을 꺾은 인공지능 프로그램인 알파고도 강화 학습을 통해 바둑을 배운 것으로 알려져 있다. 이같은 학습 방식을 통해 컴퓨터는 사람의 개입 없이 주어진 과제를 달성하기 위해 결정을 내릴 수 있다.
IFAC은 1957년 미국, 러시아, 독일, 프랑스, 영국 등을 주축으로 19개국이 창설한 세계 연맹으로 현재 50개국이 회원국으로 참여한다. 각 국가에서 일정 이상의 자격을 갖춘 대표 학술단체 한 곳만이 회원으로 가입할 수 있다.
한국에서는 제어로봇시스템학회(ICROS)가 IFAC 회원으로 참여한다. 지난해 IFAC는 이사회에서 2023년부터 3년 간 IFAC를 이끌 차기 회장으로 조동일 서울대 전기정보공학부 교수를 추대했다.
3년마다 열리는 총회인 IFAC 월드 콩그레스는 올해 독일 베를린에서 열릴 예정이었지만 코로나 사태로 인해 화상회의로 대체됐다. 한국은 IFAC 회장국으로, 90여개 학술대회 중 3년 회기 마지막 해에 개최하는 IFAC 월드 콩그레스는 2026년 부산에서 열릴 예정이다.
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