Research and Development on Generalized Robot End-to-End VALM with Multi-Modal Dataset
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(전략형)
2026년
2710111833
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국과학기술원
문일철
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
1.9억원
1.9억원
기초연구
대학
대전광역시 유성구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
다양한 사양 및 다양한 상황에서 적용가능하며 효율적이며 설명가능한 로봇 파운데이션 모델 의 연구 개발? 세부 목표 1) 로봇 HW제어와 로봇 임무계획을 통합하는 End-to-End VALM 구조 설계 및 실험? 세부 목표 2) 다양한 상황 및 사양에 일반적으로 적용가능한 VALM 학습 방법 제안 및 실험? 세부 목표 3) 로봇 HW 및 임무계획을 감안하여,...
* 1차년도의 핵심 연구 모듈은 로봇 임무 계획에 대한 End-to-End VALM 학습 모델을 만들어 내는 것이다. 완전히 처음부터 파운데이션 모델을 만드는 것은 대량의 학습데이터 및 학습시간을 활용한 기존 파운데이션 모델을 활용하지 않는 것이므로 큰 성능격차가 일어나게 된다. 그러므로 기존 Open source LLM을 로봇 VALM을 구현할 수 있는...
Github에 로봇 VALM의 공개버전을 제시하며, 이를 실행하는 시나리오 및 샘플 로봇 HW시스템의 설정을 공개하여 연구자 및 로봇산업체에서 재현할 수 있도록 제공함 국내 로봇 산업 생태계의 AI접목 연구 및 사업화 기반을 제공하여, 관련 산업 기술 개발을 촉진함