Title: 소성가공 분야 예시를 통한 능동 학습과 물리지식기반 인공지능 소개 (한국소성가공학회 인공지능 강습회)
Abstract: 최근 다양한 인공지능 모델을 활용하여 소재의 물성을 예측하는 연구 그리고 공정 조건을 최적화하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 인공지능은 기존의 실험 및 시뮬레이션 방법들의 물질적 그리고 시간적 제한을 극복하기 위해 사용되고 있으며 데이터에만 의존하지 않고 사전에 알고 있던 물리 지식들을 함께 학습에 반영할 수 있는 물리지식기반 인공지능 또한 제안되었다. 특히, 물리지식기반 인공지능은 물리적 정합성을 갖춘 예측을 가능하게 하며 데이터가 없거나 부족 한 상황에서도 활용 가능하기 때문에 그 중요성은 더욱 대두되고 있다. 본 강좌의 1부에서는 기계학습 및 딥러닝의 기초에 대해서 배우고 설명 가능한 인공지능 방법인 SHAP과 LIME의 응용 사례를 제시하고자 한다. 2부에서는 능동 학습 기반 인공지능의 기본 개념을 소개하고 이를 활용 한 단일/다중 목적성 탐색 기법에 대해 다룰 것이다. 마지막으로 3부에서는 물리지식기반 인공지능의 원리에 대해 소개하고 물리지식기반 인공지능 모델 학습에 데이터를 추가적으로 활용할 수 있는 방법을 배울 예정이다.
Title: 소성가공 분야 예시를 통한 능동 학습과 물리지식기반 인공지능 소개 (한국소성가공학회 인공지능 강습회)
Abstract: 최근 다양한 인공지능 모델을 활용하여 소재의 물성을 예측하는 연구 그리고 공정 조건을 최적화하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 인공지능은 기존의 실험 및 시뮬레이션 방법들의 물질적 그리고 시간적 제한을 극복하기 위해 사용되고 있으며 데이터에만 의존하지 않고 사전에 알고 있던 물리 지식들을 함께 학습에 반영할 수 있는 물리지식기반 인공지능 또한 제안되었다. 특히, 물리지식기반 인공지능은 물리적 정합성을 갖춘 예측을 가능하게 하며 데이터가 없거나 부족 한 상황에서도 활용 가능하기 때문에 그 중요성은 더욱 대두되고 있다. 본 강좌의 1부에서는 기계학습 및 딥러닝의 기초에 대해서 배우고 설명 가능한 인공지능 방법인 SHAP과 LIME의 응용 사례를 제시하고자 한다. 2부에서는 능동 학습 기반 인공지능의 기본 개념을 소개하고 이를 활용 한 단일/다중 목적성 탐색 기법에 대해 다룰 것이다. 마지막으로 3부에서는 물리지식기반 인공지능의 원리에 대해 소개하고 물리지식기반 인공지능 모델 학습에 데이터를 추가적으로 활용할 수 있는 방법을 배울 예정이다.