[Abstract]
본 세미나에서는 다양한 조합 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 인공지능 기반 조합 최적화 알고리즘에 대해 소개하고자 합니다. 인공지능 기반 조합 최적화 기술은 새로운 화학물질 및 신약 개발, 물류 교통시스템의 운영 최적화, 반도체 칩 설계 등 다양한 산업 분야에 적용 가능합니다. 먼저, 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 인공지능 모델의 구조와 학습 방법에 대하여 소개하고, 이후에는 Neural-Guided Improvement Search 기법 개발과 조합 최적화 솔버 성능 강화를 위해 해의 sampling g과정과 search 과정을 End-to-End 학습 프레임워크 구축하는 방법 등에 대해 소개합니다. 마지막으로, 해당 기법을 활용하여 실용적인 문제를 해결하고자 하는 사례를 소개합니다.

[Biography]
박진규 교수는 현재 카이스트 산업 및 시스템 공학과 부교수, 김재철인공지능 대학원 겸임교수로 재직하고 있습니다. 2009년 서울대 건축학과에서 학사학위, 2016년 스탠포드대학에서 박사학위를 받았습니다. 박진규 교수는 인공지능 기반 조합 최적화 솔버를 산업계에 공급하는 스타트업 오믈렛 대표이기도 합니다.