CONTROL SIMULATION METHOD BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Disclosed is a control simulation method based on artificial intelligence according to one embodiment of the present disclosure, which may provide a model that simulates an actual control environment. More specifically, according to the present disclosure, a computing device acquires first state information, second state information, and control information and generates first output information based on the first state information, the second state information, and the control information by utilizing an artificial intelligence neural network including a sequence neural network. Here, the first output information includes one or more output variables. At least some of the one or more output variables correspond to a variable included in the second state information. The first output information is generated based on applying an attention mechanism for each of the one or more output variables. 본 개시의 일 실시예에 따라 인공지능 기반 제어 시뮬레이션을 위한 방법이 개시된다. 구체적으로, 본 개시에 따르면, 컴퓨팅 장치가, 제1 상태 정보, 제2 상태 정보 및 제어 정보를 획득하고, 시계열(sequence) 신경망을 포함하는 인공 신경망 모델을 활용하여, 상기 제1 상태 정보. 상기 제2 상태 정보 및 제어 정보를 기초로, 제1 출력 정보를 생성한다. 이 때 상기 제1 출력 정보는, 하나 이상의 출력 변수를 포함하고, 상기 하나 이상의 출력 변수의 적어도 일부는 상기 제2 상태 정보에 포함된 변수에 대응되고, 상기 제1 출력 정보는, 상기 하나 이상의 출력 변수 각각에 대하여 어텐션 메커니즘(attention mechanism)을 적용하는 것을 기초로 생성된다.