Lightweight Multi-branch Transformer for Physical AI: Design and Applications in Vision-centric Systems
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710115323
과학기술정보통신부
한국연구재단
숭실대학교
김성흠
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,413만원
6,413만원
응용연구
대학
서울특별시 동작구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 자원이 제한된 환경에서 입증하고자 한다. 본 과제의 핵심 연구 내용을 실용적 원천 기술로 연결하기 위해 관련된 기업들과 AI모델 적용을 공동으로 추진하고, 대학병원의 진단/치료를 위한 빅데이터를 행동형 AI 모델 및 인터페이스 고도화를 위해 협력한다. 본 연구팀은 Physical AI 분야에서 큰 잠재력이 있는 반도체/임베디드 전문 기업 메타앙코르와 산업용 장비/로봇 부분에서 ...
... 필요하였다. 거대 모델을 온디바이스 환경에 맞춘 경량 모델로 전이, 튜닝하는 연구도 주목할 부분으로 분석되었다. 마지막으로 자원 활용이 제한된 환경에서의 AI모델 실증 분야로 하드웨어 플랫폼에서의 경량 모델 성능 검증, 실세계 시스템에서 모델 실행/분석하는 것이다. 경량 트랜스포머는 실제 환경의 복잡성과 불확실성에서 범용적 성능이 감소할 우려 있고, 병렬 연산을 통한 처리량 ...
... 성능/실시간성을 확보할 수 있는 경량화/최적화 기법들을 정리하여 오픈소스화 하는 것이다. 본 연구실에서는 가지치기 부분에서 이러한 학술적 기여들을 시작하였다. 마지막으로, 실제 하드웨어 플랫폼에 운영되는 딥러닝 프레임워크, 안정성/보안성 관련 실용 기술 요소들도 중요하게 활용될 수 있다. 지난 10년간 로보틱스 및 자율주행 산업에는 많은 규칙 기반 알고리즘들이 이제 딥러닝 기반 ...