ubms의 핵심 연구과제로 다년간 꾸준히 연구중인 분야가 ai입니다.
최대한 다양한 ai모델을 설계해보면서 깊은 내부의 작동원리를 완벽히 이해하고자 시작하였지만
생각보다 거대한 광맥이 이곳에 있음을 알게 되었습니다.
폰노이만 컴퓨터 구조에 익숙한 개발자들은 ai의 분기처리에 매우 당황합니다.
폰노이만구조에서 단조증가하는 시간축 너머에 나중에 결정되는 분기 결과를 ,은닉층 공간에 미리 흩뿌려두는 방식이 양자컴퓨터의 중첩 및 결정과 유사합니다.
ubms ai 탐색개발 2024년 2월
화면인식을 통해 게임화면을 받아들이는것과
키보드 입력을 강제 주입하는 실험
cnn 화면인식
rnn(gru) 학습 2025년
순환신경망은 시계열 대표적인 신경망으로
빠른 반응속도와 짧은기억이특징이다. 과거를 잊는건 정보의 손실이기에 트리거 작동 조건반사등 말초신경구현에 적합하다.
2024년 8월
snn 신경망 오라클 지도학습 2026년 6월
뉴런을 격자로 배치한탓에 입력과 출력을 다양한 방법으로 성형하여 그 특성을 확인하는 실험이다.
snn 튜링패턴 발현
ubms는 노드끼리 릴레이통신하는 격자아핀전파 특허를 출원한바 있다.
그 기술이 뉴런의 신호 릴레이에 얼마나 적합한지 확인하는 실험을 수행하였다.
ubms ai 사전학습 품질 테스트
덤프를 이용한 충분한 사전학습만으로 게임진행이 가능하다
발견된문제는 과도하게 앉고, 특정각도의 공격을 허용하는 패턴을 학습한것 , 이후 강화학습은 이런 잘못된 패턴을 수정한다.
사전학습후 강화학습 품질 테스트 2026년 9월
정합한 학습을 마친 다이몬 고로,
게임 레벨 8 매우높은 난이도에서 최종 스테이지 루갈까지 무리없이 극복하는 모습이 인상적이다.