삼성SDS, 세계 최고 권위 AI 학회 NeurIPS서 3년 연속 논문 채택…올해 제조·물류 효율 높이는 '조합 최적화' 기법 제시

NeurIPS 주최 기계학습 경진대회서 글로벌 3위

올해 NeurIPS, EMNLP, ICPR 등 주요 학회서 최적화·메타러닝·자기지도학습 등 논문 11건 등재

[사진=삼성SDS]

삼성SDS가 인공지능(AI) 분야 세계 최고 권위를 지닌 국제학회인 신경정보처리시스템학회(NeurIPS)에 3년 연속으로 강화학습 최적화 논문을 등재하며 AI 분야 기술력을 인정받았다.

NeurIPS는 논문 채택률이 25%에 불과할 정도로 기준이 매우 까다롭다. 산출되는 연구 결과들의 기술적 영향 또한 높은 것으로 유명한 AI·기계학습 분야 세계 최대 규모·최고 권위를 가진 학회다. 이번에 등재된 삼성SDS 논문은 '강화학습을 활용한 조합 최적화' 기술 연구다. 삼성SDS는 AI 스스로 최적 해법을 찾는 강화학습 기술로 클라우드 서버의 그래픽처리장치(GPU) 자원 할당과 제조·물류 분야 공정 최적화 등 산업 현장 문제를 빠르고 효율적으로 해결할 수 있는 최적화 기법을 제시했다.

삼성SDS는 이 기술로 NeurIPS 경로 최적화를 위한 기계학습 경진대회(NeurIPS 2022 Vehicle Routing Competition)에서 글로벌 기업·대학 54개 팀과 경쟁해 최종 3위에 올랐고 가장 혁신적이고 효과적으로 문제를 해결한 팀에 수여하는 '심사위원단 특별상(Jury Prize)'까지 받았다. 이 대회는 다양한 변수와 제약 조건이 있는 상황에서 주문받은 물건을 고객에게 배송하는 최적 경로를 빠르고 정확하게 찾아내는 것으로 순위를 결정한다.

삼성SDS는 이번 NeurIPS에 채택된 논문을 포함해 자연어처리국제학술대회(EMNLP)와 패턴인식 국제학술대회(ICPR) 등 AI 분야 국제학회에 논문 11건을 등재했다. EMNLP에선 컴퓨터가 스스로 학습방법을 학습하는 '메타러닝(Meta Learning)'을 활용한 언어 AI 모델 최적화 방법 논문을 실었고 이미지 인식 기술 분야 국제학회인 ICPR에선 데이터에서 규칙성을 스스로 찾는 '자기지도학습(Self-supervised learning)' 기법으로 이미지 분류와 문서 분류 자동화 논문 두 건이 채택됐다.

권영준 삼성SDS 연구소장(부사장)은 "앞으로도 인공지능 연구개발에 적극적으로 투자해 기술을 고도화하고 산업 현장 활용도를 높여 나가겠다"고 말했다.