KAIST, ICML 2026서 '이론화 학습(L2T)' 제안 및 최우수 논문상 수상

요약

KAIST 안성진 전산학부 교수 연구팀이 AI가 관측 정보만으로 세계의 작동 원리를 스스로 이론화하는 새로운 학습 패러다임 '이론화 학습(L2T)'을 제안했다. 이를 구현한 신경망 이론 생성 모델 'NEO'는 복잡한 환경 속에서 데이터의 핵심 법칙을 파악하는 능력을 갖췄다. 이번 연구 성과는 지난 7월 9일 서울에서 열린 '제43회 국제기계학습학회(ICML 2026)'에서 구두발표 논문으로 선정되었다. 이는 전체 투고 논문 2만 3918편 중 상위 0.7%에 해당하는 성과로, 학회 내 '구성적 학습 워크숍'에서 최우수 논문상을 수상하며 기술적 우수성을 인정받았다.

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