P1 ExtremeAI-Foundation
차세대 로봇 파운데이션 모델
극한환경에 대응하는 온디바이스 로봇 모델, 적응형 학습 및 추론 구조, 설명가능하고 안전한 행동 생성 기술을 연구합니다.
협력 기업: 로보티즈
AI 스타 펠로우십
극한환경에서 고신뢰
일반화 가능한
로봇 인공지능
Resilient and Generalizable AI for Extreme Environments
연구실의 AI 원천기술을 로봇 플랫폼과 실제 산업 현장까지 연결하여, 극한환경에서도 신뢰할 수 있는 차세대 로봇 지능을 개발합니다.
- 사업기간
- 2026–2031년 총 6년
- 사업
- AI최고급신진연구자지원사업 지역주도형
- 주관기관
- 정보통신기획평가원 (IITP)
01 / ABOUT
과제 소개
본 과제는 실제 산업 환경의 불완전한 관측, 예기치 못한 상황, 새로운 작업 조건에서도 안정적으로 동작하는 로봇 인공지능을 목표로 합니다.
이를 위해 로봇 플랫폼과 지능화 원천기술, 산업 실증을 연결하는 수직 통합 연구개발 체계를 구축하고, 로봇 파운데이션 모델과 물류·제조 특화 기술을 공동 개발합니다.
02 / RESEARCH
주요 연구 분야
P2 ExtremeAI-Logistics
초고속 물류 환경을 위한 적응형 로봇 지능
비정형 물체 조작과 예외 상황 대응, 로봇 작업 계획 및 다중 로봇 운영의 안정성을 높이는 기술을 개발합니다.
협력 기업: CJ대한통운
P3 ExtremeAI-Manufacturing
극한 시야 제조 환경을 위한 고신뢰 로봇 지능
강한 광원·가림·시각 열화 등 까다로운 제조 조건에서 이미징, 이상 탐지, 능동 인지 제어 기술을 개발합니다.
협력 기업: 삼성중공업
03 / ROADMAP
연구 추진 계획
2026–2031 (3단계 / 6년)
- 1단계 2026–2027
핵심 기술 및 기초 모델 확보
온디바이스 로봇 파운데이션 모델, 물류 상태 이해 및 로봇 조작, 극한 시야 이미징·이상 탐지의 초기 기술을 개발합니다.
- 2단계 2028–2029
고신뢰 고속화 및 현장 적응
로봇 모델의 일반화와 신뢰성을 고도화하고, 물류 예외 상황 대응 및 극한 시각 조건에서의 능동 인지·실환경 적응 기술을 확보합니다.
- 3단계 2030–2031
통합 플랫폼 완성 및 산업 현장 실증
원천기술을 로봇 플랫폼에 통합하여 물류·제조 현장의 실제 작업 환경에서 검증합니다.
04 / PEOPLE & PARTNERS
참여 교수진 및 기업
POSTECH 참여 연구실 9개 연구실
P1
Data Intelligence (DI)
유환조 교수멀티모달·RAG·LLM 기반 추론
P1
Efficient Learning (EffL)
이재호 교수효율적 기계학습 및 AI 최적화
P1
Robot Learning (RL)
안혜민 교수설명가능성 및 안정성 기반 VLA
P2
Machine Learning (ML)
옥정슬 교수무중단 작업 지능
P2
Data Systems (DS)
한욱신 교수적응형 자율 조작
P2
Human-centered Intelligent Systems (HIS)
황인석 교수HRI 기반 개입 및 협업
P3
Computer Graphics (CG)
백승환 교수분광·편광 기반 이미징 시스템
P3
Computer Vision (CV)
손진희 교수이상 탐지 및 품질 분석
P3
Computer Vision (CV)
곽수하 교수극한 시야 강건형 로봇 인지·제어
협력 기업
로보티즈
로봇 플랫폼 제공 및 온디바이스 로봇 AI 기술 검증·통합
CJ대한통운
물류 테스트베드 및 현장 데이터 기반 물류 로봇 지능 실증
삼성중공업
조선·제조 현장 데이터와 실증 환경을 활용한 고신뢰 로봇 AI 검증
05 / IMPACT
기대 효과
피지컬 AI 원천기술 고도화
차세대 로봇 파운데이션 모델과 극한환경 적응형 인지·제어 기술 확보
제조·물류 산업의 AX 가속
현장 실증을 통한 공정 자동화, 운영 안정성 향상 및 산업 경쟁력 강화
산업 현장 안전 및 생산성 제고
위험 작업 부담과 작업 실패를 줄이고 고위험·비정형 환경의 자동화 확대
산학 융합형 최고급 인재 양성
산업 현장 문제 중심의 PBL과 산학 교류를 통해 로봇·AI·현장을 잇는 연구인력 육성
06 / EVENTS
행사
2026. 11. 27. (금) · RIST 4동
2026 AI 스타펠로우십 워크숍
연구성과 공유 및 차년도 산학협력 논의