이번 방학 또한 작년과 동일하게 AI 여름학교 수강하였습니다. 2020년부터 첫 개최하여 매년 여름마다 다양하게 트랜드에 맞추어 미국 및 한국에서 어떠한 연구가 이루어지는지 본 AI 여름학교를 통해 저의 지식을 확장시켜 나갈 수 있었습니다. 2년 간 고정 패널의 연사님들이 아닌 다양한 연사님들께서 세미나/여름학교를 진행해 주시는 점 또한 처음 AI 여름학교를 접하시는 분들께도 많은 도움이 될 것이라고 예상됩니다.
금년 2022년 AI 여름학교 동시에 오프라인과 온라인(실시간 송출)으로 동시에 이루어져서 컴퓨터 앞에서 청취할 수 있었습니다. 실시간 온라인으로 진행함에도 불구하고 작년과는 달리 접속상태 그리고 진행이 매끄럽게 개선되어 연사님들의 강의에 집중을 할 수 있었습니다.
이번 년도에는 3D 컴퓨터 비전을 연구하시는 주한별 교수님께서 유튜브에서 실시간으로 댓글 및 질문들을 담당하시는 mediator 역할 맡아주셨습니다. 이전에 주한별 교수님이 2020년 CVPR에서 발표하신 PIFuHD의 데모영상을 신기하게 봤던 기억도 났습니다. 본론으로 돌아와 금년은 작년에 비해 Multimodal 관련된 연구들이 공유되었습니다.
개인적으로 오늘 제일 오전, 오후를 통틀어 관심있게 들었던 연구 주제는 총 3가지 였습니다.
1) Bridging AI and Human through Communication: Multimodality, Interpretability, and Fairness
2) Scaling Robot Learning with Skills: Furniture Assembly and Beyond
3) Accurate Node Feature Estimation with Structured Variational Graph Autoencoder
주정석 교수님께서 공유해주신 Bridging AI and Human through Communication: Multimodality, Interpretability, and Fairness 연구에서 Human-AI Communication를 듣는중에 HCI 연구분야와 비슷하다는 생각이 들었습니다. Conclusion을 통하여 multimodal human conmmunication에서 Human-AI Communication과 interaction이 중요한 component인 것을 강조하셨습니다.
최근들어 강화학습에 대한 연구를 관심을 가지게 되어 이용원 박사님이 공유해주신 연구를 들으면서 많은 생각을 해보았습니다. 본 내용은 long-horizon task를 robot learning을 통해 해결하는 방법을 다루었습니다. 학습을 하는 과정에서 아무 지식이 없는 상태에서 하는 것은 쉽지 않습니다. 또한 기존에 실제에서 사용되는 benchmark 연구는 많지 않습니다. 본 연구에서는 가구 조립에 강화학습을 적용하고 이에 대한 내용을 public하게 공개하였습니다. 내용을 자세하게 설명해주셔서 제가 강화학습에 대한 몰랐던 새로운 지식또한 얻어갈 수 있었습니다.
유재민 박사님이 공유해주신 graph에 관련된 연구는 2020년에 처음 접했을때는 막연하게 어려워 보이는구나라는 생각이 강하게 들었습니다. 오늘 진행된 발표에서는 structured inference에서 대하여 publish된 "Accurate Node Feature Estimation with Structured Variational Graph Autoencoder" 논문의 연구 내용을 공유해 주셨습니다. 연구에서는 SVGA를 다른 모델들과 비교하였을때 대부분 우수한 성능을 보여주었기에 고무적이었습니다. 현재 제가 관심있게 보고 있는 anomaly detection 주제 또한 graph based 모델을 task에 맞게 적용할 수 있다는 생각이 들었습니다. 추후 graph에 fundamental한 지식이 쌓였을때 본 논문을 다시 읽어보면 도움이 될 것 같습니다.
3년(금년포함) 동안 다양한 최신 트랜드 반영 및 의미있는 연구 세미나를 개최 해주셔서 감사합니다. 매년 여름에 주기적으로 꾸준히 청취하고 있지만 매번 다양하게 쏟아지는 연구 트랜드에 있어 부족함을 느끼지만, 배워가며 발전할 수 있음에 다시 감사함을 표합니다.