인공지능(AI) 분야에서 '계획(Planification)'은 에이전트 또는 시스템이 초기 상태와 다양한 제약 조건을 고려하여 주어진 목표를 달성하기 위한 일련의 행동 순서를 수립하는 능력을 의미합니다. 계획 분야는 환경, 사용 가능한 자원, 불확실성, 에이전트 간 상호작용 등을 종합적으로 고려하여 전략적 의사결정을 자동화하는 데 목적이 있습니다. 계획은 행동의 시간적 구조화와 연속/병렬 작업의 복잡성 관리에 중점을 둔다는 점에서 최적화와 구별됩니다.
활용 사례 및 적용 예시
계획은 자율 로보틱스(이동, 물체 조작), 물류(창고 관리, 차량 경로 계획), 산업 생산의 작업 스케줄링, 우주 임무 관리, 전략 게임 등 다양한 분야에서 필수적입니다. 예를 들어, 자동화된 창고에서는 계획 시스템이 상품 수집의 최적 순서를 결정하며, 로봇 분야에서는 로봇이 장애물을 피하면서 이동 경로를 계획할 수 있게 합니다.
주요 소프트웨어 도구, 라이브러리, 프레임워크
주요 도구로는 계획 문제 모델링을 위한 표준 언어인 PDDL(Planning Domain Definition Language)이 있습니다. 널리 사용되는 솔버로는 Fast Downward, OPTIC, LPG 등이 있습니다. 로보틱스 분야에서는 MoveIt!(ROS용)이 고급 동작 계획 기능을 제공합니다. AIPlan4EU, pyperplan 등은 대규모 시스템에 계획 기능을 통합하는 데 유용합니다.
최신 개발 동향 및 트렌드
계획은 머신러닝과의 통합이 점차 강화되어, 시스템이 경험에 따라 전략을 조정할 수 있습니다. 심볼릭 계획과 신경망 모델을 결합한 하이브리드 접근법, 다중 에이전트 및 협업 계획 기술이 부상하고 있습니다. 현재의 주요 과제는 실시간 계획, 불확실성 관리, 부분 관측 환경에의 적응 등이며, 기타 AI 모듈(인식, 대화)과의 상호운용성도 활발한 연구 분야입니다.