AI2STOW: 심층 강화 학습으로 컨테이너 선적 계획의 혁명을 이끌다

AI2STOW는 심층 강화 학습을 이용해 컨테이너 선적 계획의 효율성을 획기적으로 개선한 모델입니다. 수요 불확실성을 고려하여 최적의 마스터 플랜을 생성하며, 기존 방법보다 우수한 성능을 보입니다. 이는 지속 가능한 해운 시스템 구축에 기여할 것으로 기대됩니다.

전 세계 경제와 환경 지속가능성은 효율적이고 안정적인 공급망에 달려 있으며, 그 중심에는 친환경 운송 수단인 컨테이너 해상 운송이 있습니다. 선박 회사들은 선적 계획 문제를 해결하여 운영 효율성을 높이고자 끊임없이 노력하고 있습니다.

하지만 선적 계획은 매우 복잡한 조합적 문제로, 마스터 플랜과 슬롯 계획이라는 두 개의 NP-hard 하위 문제로 분해되어 해결되어 왔습니다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 Jaike Van Twiller, Djordje Grbic, Rune Møller Jensen 등의 연구진은 AI2STOW 라는 혁신적인 솔루션을 개발했습니다.

AI2STOW는 종단 간 심층 강화 학습 모델을 사용하여 수요 불확실성 하에서도 전반적인 목표와 제약 조건(쌍으로 된 블록 적재 패턴 포함)을 고려한 마스터 플랜을 생성합니다. 특히, 실현 가능성 투영과 액션 마스크 기능을 통해 더욱 정교하고 효율적인 계획 수립이 가능해졌습니다.

실험 결과, AI2STOW는 기존의 강화 학습 및 확률적 프로그래밍 기반 방법들보다 목표 달성 측면과 계산 효율성 면에서 모두 우수한 성능을 보였습니다. 실제 선박 규모와 운영 계획 기간을 반영한 시뮬레이션 인스턴스를 기반으로 한 결과는 AI2STOW의 실용성을 명확히 보여줍니다. 이는 단순한 효율 향상을 넘어, 더욱 환경 친화적인 해운 시스템 구축으로 이어질 수 있는 중요한 발전입니다.

AI2STOW는 단순한 알고리즘이 아닌, 지속 가능한 미래를 위한 혁신적인 도약입니다. 복잡한 문제에 대한 창의적인 해결책을 제시함으로써, AI가 실제 세계 문제 해결에 기여할 수 있는 잠재력을 다시 한번 보여주는 사례입니다. 앞으로 AI2STOW가 해운 산업 뿐 아니라 다양한 분야에서 어떻게 활용될지 기대됩니다.