[イーデイリーYun Junghoon 記者]KTCorporation(030200)が、ソウル大学、韓国科学技術院(KAIST)の研究陣と提携し、自律型エージェントやプロンプト圧縮など、次世代人工知能(AI)の中核技術の確保に乗り出しました。
KTは、ソウル大学、KAISTの研究陣と共に、「共同研究の最終成果ワークショップ」をソウル市瑞草区のKT牛眠(ウミョン)研究センターで開催したと明らかにしました。 イベントの出席者たちが記念撮影を行っています(写真前列の右から4人目がKT AX未来技術院長のパク・ジェヒョン常務、右から7人目がソウル大学AI研究院のチョン・ムンシク教授、右から8人目がKAISTキム・ジェチョルAI大学院のキム・ギウン教授)(写真=KT)
KTは30日、ソウル瑞草区のKT牛眠研究センターで「ソウル大・KT・KAIST産学共同研究の最終成果ワークショップ」を開催したと発表しました。
この日のワークショップには、KTとソウル大学、KAISTの研究陣約50名が出席しました。参加者たちは、過去1年間にわたり進めてきた産学共同研究の最終成果を共有し、当該技術の実際の事業およびサービスへの活用方法を模索しました。
今回の研究を通じて、KTはソウル大学と共同で、△自律型エージェントのための状況・文脈の理解および推論、△RAI(責任あるAI)の評価基準および信頼性の改善、△韓国独自のデータセットの確保および行動予測モデルの開発、△ユーザーフィードバックを用いた強化学習フレームワークなどを重点的に開発しました。
また、KAISTとはプロンプトの圧縮および最適化技術を研究し、大規模言語モデル(LLM)の入力処理負担を軽減するとともに、AIモデルやエージェントサービスの推論効率を大幅に向上させる基盤を築きました。
KTは、今回の成果が実際のモデル・プラットフォーム・サービスの競争力強化につながるよう、技術検証と内製化を直ちに推進する方針です。さらに、現場の技術ニーズを反映した後続課題を発掘し、エージェント型AI、RAI、フィジカルAI、トークン効率化などの分野へ研究開発(R&D)協力を拡大していきます。
ソウル大学AI研究院のイ・ジェウク院長は、「今回の共同研究は、大学の研究能力を産業現場の実際の技術課題と結びつけ、研究成果の活用可能性を共に検証した点に意義がある」とし、「今後もKTとの協力を通じて、学術的成果がAI技術の革新と産業競争力の強化につながる産学協力モデルを発展させていく」と述べました。
KAISTのキム・ギウン教授(キム・ジェチョルAI大学院)は、「AI技術の競争力は、モデルの性能だけでなく、実際の環境における効率性と活用可能性にかかっている」とし、「今回の共同研究で確保した技術が、大規模言語モデルの処理効率を高め、産業現場におけるAI活用を拡大する基盤となることを期待している」と強調しました。
KT AX未来技術院長のパク・ジェヒョン常務は、「ソウル大学・KAISTとの協力により、KTが必要とする中核的なAI技術を共に完成させた」とし、「今回の成果を基に、大学と共に成長する研究開発協力モデルを拡大し、研究成果がKTのAI競争力につながるよう、持続的に発展させていく」と述べました。
KTは30日、ソウル瑞草区のKT牛眠研究センターで「ソウル大・KT・KAIST産学共同研究の最終成果ワークショップ」を開催したと発表しました。
この日のワークショップには、KTとソウル大学、KAISTの研究陣約50名が出席しました。参加者たちは、過去1年間にわたり進めてきた産学共同研究の最終成果を共有し、当該技術の実際の事業およびサービスへの活用方法を模索しました。
今回の研究を通じて、KTはソウル大学と共同で、△自律型エージェントのための状況・文脈の理解および推論、△RAI(責任あるAI)の評価基準および信頼性の改善、△韓国独自のデータセットの確保および行動予測モデルの開発、△ユーザーフィードバックを用いた強化学習フレームワークなどを重点的に開発しました。
また、KAISTとはプロンプトの圧縮および最適化技術を研究し、大規模言語モデル(LLM)の入力処理負担を軽減するとともに、AIモデルやエージェントサービスの推論効率を大幅に向上させる基盤を築きました。
KTは、今回の成果が実際のモデル・プラットフォーム・サービスの競争力強化につながるよう、技術検証と内製化を直ちに推進する方針です。さらに、現場の技術ニーズを反映した後続課題を発掘し、エージェント型AI、RAI、フィジカルAI、トークン効率化などの分野へ研究開発(R&D)協力を拡大していきます。
ソウル大学AI研究院のイ・ジェウク院長は、「今回の共同研究は、大学の研究能力を産業現場の実際の技術課題と結びつけ、研究成果の活用可能性を共に検証した点に意義がある」とし、「今後もKTとの協力を通じて、学術的成果がAI技術の革新と産業競争力の強化につながる産学協力モデルを発展させていく」と述べました。
KAISTのキム・ギウン教授(キム・ジェチョルAI大学院)は、「AI技術の競争力は、モデルの性能だけでなく、実際の環境における効率性と活用可能性にかかっている」とし、「今回の共同研究で確保した技術が、大規模言語モデルの処理効率を高め、産業現場におけるAI活用を拡大する基盤となることを期待している」と強調しました。
KT AX未来技術院長のパク・ジェヒョン常務は、「ソウル大学・KAISTとの協力により、KTが必要とする中核的なAI技術を共に完成させた」とし、「今回の成果を基に、大学と共に成長する研究開発協力モデルを拡大し、研究成果がKTのAI競争力につながるよう、持続的に発展させていく」と述べました。