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강화 학습을 활용한 나노 구조체 최적화
대표 URL https://www.osapublishing.org/oe/abstract.cfm?uri=oe-27-4-5874
작성자 관리자 게시일 2019.03.25 조회수 255

https://www.osapublishing.org/oe/abstract.cfm?uri=oe-27-4-5874

 

포항공대 기계공학과/화학공학과 노준석 교수팀은 강화 학습(Reinforcement Learning)을 활용하여 컬러 이미지를 재현하는 나노 구조체의 형상을 최적화하는 알고리즘을 Optics Express에 발표하였다. 기계학습의 한 영역인 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여 선택 가능한 행동 중 보상을 최대화하는 행동을 선택하는 방법으로, 바둑과 체스 등의 복잡한 게임에서 인간을 뛰어넘은 것으로 알려졌으며, 특히 몇 년 전 화제가 되었던 알파고(AlphaGo)가 이 방식을 이용한 것으로 유명하다. 노준석 교수팀은 이 학습법을 이용한 Double Deep Q-learning (DDQN) 모델을 광학 문제에 적용하여 빠른 시간에 더 완전한 Red, Green, Blue 세 가지 색상을 얻을 수 있는 나노 구조체 최적화에 성공하였다. 이 알고리즘은 나노 구조체 최적화의 툴로서 다른 물리 문제 해결에 유용하게 사용될 것으로 전망된다.

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