워크숍 / 특별 워크숍 · MFALL-AMI
자율 기계 지능을 위한 멀티모달·연합·에이전트·평생 학습
워크숍 소개
워크숍 “자율 기계 지능을 위한 멀티모달·연합·에이전트·평생 학습”은 인간의 감독을 최소화한 채 긴 시간에 걸쳐 학습하고 추론하며 행동할 수 있는 진정한 자율 지능 기계를 만들기 위한 새로운 기초, 모델, 시스템을 탐구하는 것을 목표로 합니다.
자기지도 학습과 세계 모델의 최근 발전은 자율 지능을 향한 새로운 방향을 열었습니다. 동시에 에이전트 AI, 멀티에이전트 시스템, 대규모 언어·비전 모델, 연합 학습의 부상은 표현 학습, 협조, 기억, 지속적 적응 측면에서 새로운 과제를 제기합니다.
관심 주제
관심 주제는 다음을 포함하며 이에 국한되지 않습니다:
멀티모달 및 연합 학습
- 멀티모달 표현 학습(비전–언어–센서–행동)
- 자율 에이전트를 위한 연합 학습 및 분산 학습
- 분산 시스템에서의 표현 정렬과 드리프트
- 자율 지능을 위한 프라이버시 보호 학습
에이전트 및 멀티에이전트 학습
- 고전적 강화학습을 넘어서는 에이전트 AI 아키텍처
- 멀티에이전트 협조, 통신 및 창발
- 에이전트의 기억, 계획, 추론을 위한 표현 학습
- 자율 시스템의 집단 지능과 분산 지능
평생 학습과 지속 학습
- 과제 경계 없는 지속 학습 및 평생 학습
- 파국적 망각과 안정성–가소성 균형
- 개방형 세계 학습과 새로움 탐지
- 비정상 환경에서의 평생 적응
워크숍 공동위원장
- Dr. Ngo-Ho Anh-KhoiNam Can Tho University, Vietnam
- Dr. Guillaume SaesGivaudan, France
- Dr. Hong-Lan BottermanCapgemini Invent France, France
- Assoc. Prof. Sasmita PadhyVIT Bhopal University, India
- Prof. Pon HarshavardhananVIT Bhopal University, India
- Prof. George DaisRajagiri College of Social Sciences, India
- Prof. Sajimon AbrahamMahatma Gandhi University, India