"복잡한 상황도 안전하게"···충돌 줄이는 소형 AI 학습 기술 개발

AI 요약

DGIST와 KAIST 연구진이 한 대의 소형 AI 모델에서 성능 저하 없이 안전한 이동경로를 예측하고 충돌을 피할 수 있는 로봇 학습기술인 분리형 파라미터 학습(DPT)을 개발했습니다. 연구 성과는 ECCV 2026에 채택돼 10일부터 12일까지 스웨덴 말뫼에서 발표되며, JRDB와 JTA 등 데이터로 검증한 결과 기존 방식보다 사람 움직임 예측 정확도가 높고 로봇의 이동 경로 오차와 충돌 가능성이 낮아졌습니다. 자율주행 AI에 대한 추가 실험에서도 성능이 향상돼 향후 로봇과 자율주행 등 피지컬 AI 분야에 활용될 가능성을 확인했으며, 연구진은 실제 로봇에 적용해 활용 가능성을 검증할 계획입니다.