NeurIPS는 ICML, ICLR 등과 함께 세계적인 머신러닝 및 AI 학회로 분류된다. 승인율(Acceptance rate)은 약 20%로 높은 수준의 품질을 유지하고 있으며, 산출되는 연구 결과들의 기술적 영향도도 매우 높다.
특히 머신러닝 분야의 중장기 연구 결과가 주로 발표되는 학회로, 장기적 관점의 기술 성과가 많이 공유된다.
올해는 12월 6일부터 14일까지 개최된다.
네이버는 AI 모델의 학습을 혁신적으로 개선할 수 있는 방법을 제안하는 등의 연구 성과를 발표할 예정이다.
이 논문은 모델에 대한 사전지식과 제약(prior)의 비중을 낮추고 학습 데이터(data)를 천문학적으로 늘려 문제를 해결하는 기존 딥러닝 트렌드와는 달리 모델에 대한 제약을 적절히 도입하는 연구를 소개하며, 사람과 다른 방식으로 문제를 해결해 신뢰성이 떨어졌던 기존 딥러닝 모델의 한계에 대한 극복 방안을 제시했다.
또한 현재 사용되는 AI 모델이 학습과 다른 상황에 유연하게 대처하지 못하는 문제를 해결하기 위해 새로운 최적화 기법을 제안한 논문이 학회에 채택되었다.
이와 함께, 새로운 종류의 물체를 학습할 때 이전에 알고 있던 물체 정보를 잊어버리는 문제가 있었던 기존의 영상 분할 모델에 대해, 이미 알고 있는 물체 정보 기억을 보존하면서 새로운 물체 카테고리들을 추가할 수 있는 학습 방법을 제안한 논문도 학회에서 발표될 예정이다.
이번 성과는 네이버가 장기적 관점에서 연구개발(R&D)에 꾸준히 투자한 결과물이다.
네이버는 지난 수년 동안 매출의 약 25%를 R&D에 투자해왔고, 특히 AI 분야 투자가 많은 비중을 차지하고 있다.
네이버는 AI 연구개발에 대한 적극적 투자를 기반으로, 국내∙외 연구기관들과 산학 협력 등 다양한 방식으로 연구 협력을 이어가겠다는 계획이다.
NeurIPS 2021에서 채택된 연구 성과들도 벡터 연구소(Vector Institute), 도쿄대(The University of Tokyo), KAIST, 서울대, 고려대 등과의 협력 연구로 이뤄졌다.
하정우 네이버 AI Lab 소장은 “이번 성과는 AI 분야 중장기적 선행 연구에 네이버가 수행해온 적극적 투자의 결과물”이라며 “AI 기술 플랫폼 기업의 핵심 경쟁력은 자체적인 연구역량 강화에 있다. AI 기술에 대한 장기적 관점의 투자를 지속하고, 다양한 연구 협력을 이어가며 글로벌 AI 리더십을 확보해나가겠다.”고 말했다.
심준보 빅데이터뉴스 기자 news@thebigdata.co.kr
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