거대언어모델, 자율주행 및 휴머노이드 로봇과 더불어 산업 제조 현장 최적화는 AI의 또다른 중요한 응용 분야이다.
성영철 교수 연구실 김정혜 박사과정생은 2024년 LG AI 연구원 강화학습팀에 인턴으로 참여하여, LG 그룹 제조 현장에서 일어나는 다양한 제조 공정 최적화 문제에 접할 수 있었다. 이 팀은 LG 화학 대산 나프타 분해 시설(NCC) 공정을 최적화하여 생산효율을 3% 증진시켜 연간 100억의 추가 이득을 달성한 팀이다.
이 공정 최적화는 강화학습을 기반으로 하고 있다. 특히, 생산 시설에서의 강화학습은 환경과 직접 상호작용하면서 학습을 진행하기가 어렵기에 이미 축적된 데이터로 알고리즘을 최적화하는 오프라인 강화학습이 필수이다.
김정혜 학생은 이 오프라인 강화학습 문제에서 기존 방식과는 달리 신경망의 분해능을 증가시켜 인샘플데이터와 분포외데이터를 쉽게 구분하여 오프라인 강화학습의 주된 난제인 Q 값 발산을 해결하여 기존 방식보다 월등히 뛰어난 오프라인 강화학습 알고리즘을 개발에 주도적 역할을 하여 앞으로 강화학습을 이용한 생산 공정 최적화에 크게 기여하였다.
이 연구 결과는 International Conference on Machine Learning (ICML) 2025에서 spotlight 논문으로 발표될 예정이다.
관련 연합 뉴스 기사 링크: https://www.yna.co.kr/view/AKR20250613153400003
