KAIST ‘추론 속도·성능 모두 잡은’ AI 확산모델 신기술 개발

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

확산모델은 많은 AI 응용에 활용되고 있으나, 효율적인 추론-시간 확장성(AI 모델이 추론 단계에서 사용할 수 있는 계산 자원의 양에 따라 성능을 유연하게 조절할 수 있는 능력)에 대한 연구가 부족했다.

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.

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.

특히 트리 탐색을 효율적으로 병렬화해 비용을 최적화, 이전 방식 대비 최대 100배 빠른 속도로도 동등하거나 더 우수한 품질의 결과를 얻는 데 성공했다.

안성진 교수는 “이번 연구는 고비용 계산이 요구되던 기존 확산 모델의 한계를 근본적으로 극복한 기술”이라며 “지능형 로봇, 시뮬레이션 기반 의사결정, 실시간 생성 AI 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.

이번 연구 결과는 지난 13일부터 19일까지 캐나다 벤쿠버에서 열린 제42회 국제기계학습학회(ICML 2025)에서 스포트라이트(Spotlight) 논문(전체 채택 논문 중 상위 2.6%)으로 발표됐다.

김형중 기자 kimhj@ggilbo.com