"AI가 사람 대신 계획까지 짠다"... KAIST, 물류·반도체·병원 운영 바꿀 '실행형 AI' 개발

AI 요약

KAIST 전산학부 김민수 교수 연구팀이 외부 전문 최적화 프로그램 없이도 스스로 실행 가능한 계획을 생성하는 강화학습 기반 기술 RL-SPH를 개발했습니다. 연구팀은 2단계 강화학습 전략과 ILP-GT 모델, 우선 변수 탐색 기법을 결합해 대표적 국제 벤치마크 5종에서 모든 문제에 대해 실행 가능한 계획을 100% 생성했으며 프라이멀 갭은 평균 28.6배, 프라이멀 인터그럴은 2.6배 개선되고 최초 실행 가능한 계획을 찾는 시간은 2.5배 빨라졌습니다. 학습 효율은 기존 기술보다 평균 14.7배, 최근 비지도학습 기반 기술과 비교하면 약 34배 빠르고 MIPLIB에서는 기존보다 최대 67배 큰 규모의 문제와 한 번도 학습하지 않은 새로운 유형의 문제에서도 안정적으로 실행 가능한 계획을 생성했으며 이 연구는 ICML 2026에서 발표되었고 전산학부 이태훈 박사과정이 제1저자로 참여했습니다.