다윈의 자연 선택설과 유전 메커니즘을 모사하여 조합 최적화, 기계학습, 신경망 구조 진화(Neuroevolution), 유전 프로그래밍 및 복잡계 적응 지능을 탐구하는 국내외 최정상 연구실 총람
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1975년 저서 'Adaptation in Natural and Artificial Systems'를 통해 유전 알고리즘(GA)을 세계 최초로 정립한 발상지. 복잡적응계(CAS), 분류자 시스템(Classifier Systems), 유전 기반 기계학습(GBML)의 역사적 요람.
신경망 진화(Neuroevolution)의 최고 연구실. 신경망 구조와 가중치를 유전 알고리즘으로 동시 진화시키는 NEAT, HyperNEAT, CoSyNE의 개발지이자 딥러닝 신경망 구조 탐색(NAS)과 진화 강화학습을 선도.
NSF 지원 국립 진화 연구 센터(BEACON)와 GARAGe 랩. 엔지니어링 설계 최적화, 유전 프로그래밍(GP), 생물학적 진화와 컴퓨터 과학 융합 연구의 미국 대표 거점.
컴퓨터 프로그램을 스스로 진화시키는 유전 프로그래밍(GP)의 창시자 존 코자 교수 연구실. 인간 발명과 경쟁할 수 있는 인간 경쟁적 인공지능(Human-Competitive AI) 및 특허 획득 수준의 아날로그 회로 자동 진화 설계.
대규모 클라우드 기반 유전 프로그래밍(FlexGP), 진화적 적대적 기계학습(Adversarial Learning), 사이버 보안 및 유전체 빅데이터 분석을 위한 유전 알고리즘 설계.
다목적 유전 알고리즘의 세계 표준(SPEA, SPEA2)을 개발한 유럽 최고의 진화 최적화 연구실. 파레토 최적화(Pareto Optimization), 임베디드 시스템 자동 설계 및 하드웨어-소프트웨어 통합 진화.
유전 알고리즘의 런타임 이론 분석, 진화 신경망(Evolutionary Neural Networks), 앙상블 학습 및 모듈러 진화 계산 분야의 세계적 이론·응용 선도 연구팀.
'위대함은 어떻게 만들어지는가' 저자이자 Novelty Search(새로움 탐색 알고리즘) 및 오픈엔디드 진화(Open-Ended Evolution)를 개척한 연구실. 목표 지향성을 탈피한 진화적 창의 인공지능 연구.
진화 로보틱스(Evolutionary Robotics)와 체화된 진화(Embodied Evolution) 연구 선도. 로봇이 다리를 다쳤을 때 2분 만에 새로운 보행 방식을 유전 알고리즘으로 찾아내는 적응 진화 시스템 개발.
'진화 알고리즘 핸드북' 저자 토마스 백 교수가 이끄는 자연 모사 컴퓨팅 연구팀. 진화 전략(ES), 유전 알고리즘 파라미터 제어, 대리 모델(Surrogate) 기반 고차원 산업 최적화 권위.
'쉽게 배우는 유전 알고리즘' 저자 문병로 교수 연구실. 대규모 조합 최적화(VLSI 배치, 주식 시장 예측, 그래프 분할), 진화 연산 이론 및 실세계 응용 선도.
지능 컴퓨팅과 제어. 수치 연산 패키지 CEMTool 및 유전 알고리즘 툴박스(Genetic Algorithm Toolbox) 자체 개발 연구실.
생물지능, 인공지능, 분자 진화 컴퓨팅(DNA Computing), 진화적 기계학습 및 풍부한 강의 슬라이드 공개.
진화 연산(Genetic Algorithm, Genetic Programming), 진화 로보틱스, 인터랙티브 진화 연산(IEC), 신경망 융합 인공지능.
인공생명(ALife), 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithms), 자율 이동 로봇 군집 행동 및 풍부한 진화 연산 학술 자료 제공.
지능 로봇 자율 주행 경로 계획 최적화, 퍼지-유전 복합 제어기 설계 및 논문 제공.