KAIST, 추론 효율 높인 AI 새 확산모델 기술 개발

KAIST(한국과학기술원)는 전산학부 안성진 교수 연구팀이 딥러닝 분야 세계적 석학인 몬트리올 대학교 요슈아 벤지오 교수와 공동연구를 통해, 인공지능 확산 모델의 추론-시간 확장성을 크게 개선하는 신기술을 개발했다고 20일 밝혔다.

이 기술은 인공지능의 학습 이후 추론 단계에서 더 많은 계산 자원을 효율적으로 활용함으로써, 단순히 데이터나 모델 크기를 키우는 것으로는 해결할 수 없는 고난도 문제를 풀 수 있도록 돕는 핵심 AI 기술로 주목받고 있다. 현재 확산 모델에서는 이러한 스케일링을 효과적으로 구현하는 방법론이 부족하다는 한계가 있었다.

이에 안 교수 연구팀은 벤지오 교수와 협력해, 몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search) 기반 새로운 확산 모델 추론 기법을 제안했다.

이 방법은 확산 과정 중 다양한 생성 경로를 트리 구조로 탐색하며, 제한된 계산 자원으로도 높은 품질의 출력을 효율적으로 찾아낼 수 있도록 설계됐다.

이를 통해 기존 방법이 0%의 성공률을 보이던 '자이언트-스케일의 미로 찾기'태스크에서 100%의 성공률을 달성했다.

안성진 교수는 "이번 연구는 고비용 계산이 요구되던 기존 확산 모델의 한계를 근본적으로 극복한 기술"이라고 밝혔다. 연구 결과는 전산학부 윤재식 박사과정이 제 1저자로 지난 7월 13일부터 19일까지 캐나다 벤쿠버에서 열린 제42회 국제기계학습학회(ICML 2025)에서 스포트라이트(Spotlight) 논문(전체 채택 논문 중 상위 2.6%)으로 발표됐다. 연지안 기자