169개 SDG 타겟 간 Interdependency 해결을 위한 AI 기반 Constrained Optimization 설계

Context

전 지구적 문제 해결을 위해 169개 SDG 타겟과 231개 지표를 포함한 거대 Database가 구축되었으나, 변수 간 복잡한 상호의존성으로 인해 인간 위원회 중심의 선형적 의사결정 체계에서 병목 발생.

Technical Solution

• 인간의 인지 한계를 넘는 복잡한 변수 간 Interdependency를 처리하기 위해 AI 기반의 시뮬레이션 모델 도입
• 특정 변수 개선이 다른 변수를 악화시키는 Trade-off 관계를 분석하여 최적의 전략 집합인 Pareto frontier 도출
• diplomatic cycle의 시차(5~10년)를 제거하고 수초 내에 수만 개의 시나리오를 검증하는 Agent swarm 구조 설계
• Karpathy의 autoresearch 개념을 적용하여 정책 변경 사항에 대한 유효성을 실시간으로 테스트하는 Autonomous research loop 구현
• 개별 문제 해결이 아닌, 전체 시스템의 변수 간 상관관계를 연결하여 최적의 수렴 지점을 찾는 Constrained optimization 문제로 정의