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2025-08-16 (토)

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[퓨처 Eyes(40)] AI PC, 혁신인가 과장인가?…차세대 컴퓨팅의 가능성과 한계

생성형 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전에 따라 차세대 컴퓨터로 불리는 AI PC에 업계의 관심이 쏠린다. 지난 2022년 메타버스에 이어 지난해에는 양자 컴퓨팅이 큰 주목을 받았다면, 올해는 AI가 전 산업 생태계를 휩쓸고 있다. 최근 AI는 기술 분야의 핵심 화두로 떠올랐으며, PC 업계는 이를 활용한 제품 개발에 열을 올리고 있다. 그렇다면 AI PC는 무엇일까? AI PC는 인공지능(AI) 작업에 특화된 개인용 컴퓨터다. 기존 PC와 마찬가지로 CPU와 GPU를 갖추고 있지만, AI 작업 가속화를 위한 NPU(신경망 처리 장치)가 추가로 탑재되어 있다. 미국 기술 전문매체 톰스 하드웨어에 따르면 AI PC에 대한 명확한 정의는 아직 없다. 마이크로소프트(MS)는 최신 NPU, CPU, GPU를 포함하고 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot) 및 코파일럿 키를 탑재한 PC를 AI PC로 정의한다. 그러나 이 정의는 AMD와 인텔의 NPU와 코파일럿을 탑재했지만 코파일럿 키가 없는 일부 PC를 제외한다. 또한, 코파일럿 키는 단순히 코파일럿 실행 단축키 역할을 하므로 필수적인 요소는 아니라고 톰스 하드웨어는 전한다. 인텔과 AMD는 AI PC를 CPU, GPU, NPU를 통해 AI 작업을 최적으로 실행하도록 설계된 PC로 정의한다. 현재 대부분의 노트북 제조사는 인텔, AMD 또는 퀄컴 프로세서를 탑재한 AI PC를 생산한다. 그렇다면 NPU란 무엇일까? NPU는 '신경망 처리 장치(Neural Processing Unit)'의 약자로, AI 작업 부하를 위해 특별히 설계된 병렬 컴퓨팅 전문 프로세서다. NPU는 신경망, 딥러닝, 머신러닝 등 AI 연산에 특화된 프로세서로, AI 작업을 더욱 빠르고 효율적으로 처리할 수 있게 해준다. 선성전자는 인체가 신경계를 통해 자극을 감지하고 신호를 전달하며 적절한 판단을 내리고 자극에 반응하는 것처럼 NPU는 인간의 두뇌와 유사한 방식으로 작동한다고 설명했다. 즉 NPU는 인간의 뇌처럼 서로 동시에 신호를 주고 받는 수많은 신경셰포와 시냅스로 구성돼 있으며, AI가 탑재돼 스스로 학습하고 의사결정을 할 수 있다는 점에서 인공지능 칩이라고 할수 있다고 덧붙였다. 과학 전문 매체 안드로이드 오소리티에 따르면 NPU는 독립적으로 존재할 수도 있지만, 더욱 친숙한 CPU 및 GPU 구성 요소와 함께 SoC(시스템 온 칩)에 직접 통합되는 경우가 점점 더 늘어나고 있다. NPU는 다양한 형태와 크기로 제공되며 칩 설계자에 따라 조금씩 다른 명칭으로 불린다. 이미 스마트폰 곳곳에서 다양한 NPU 모델을 찾아볼 수 있다. 퀄컴은 스냅드래곤 프로세서에 헥사곤을, 구글은 클라우드와 모바일 텐서 칩에 TPU를, 삼성은 엑시노스에 자체 NPU를 탑재했다. NPU는 이제 노트북과 PC 분야에서도 활용된다. 예를 들어, 최신 애플 M4에는 뉴럴 엔진이, 스냅드래곤 X 엘리트 플랫폼에는 퀄컴의 헥사곤 기능이 탑재되어 있으며, AMD와 인텔은 최신 칩셋에 NPU를 통합하기 시작했다. 완전히 동일하지는 않지만, 엔비디아의 GPU는 인상적인 숫자 처리 능력으로 그 경계를 모호하게 한다. NPU는 점점 더 많은 곳에 사용되고 있다. AI PC가 정말 필요할까? 현재로서는 AI 기능은 아직 초기 단계이며, 많은 인기 있는 챗봇과 마이크로소프트 코파일럿의 기능은 클라우드 기반으로 제공된다. 일부 노트북 제조사는 독점적인 AI 기능을 제공하지만, 대부분의 AI 기능은 아직 개발 중이며 실제 활용도는 불분명하다. NPU는 비디오 재생과 같은 일반적인 작업을 훨씬 낮은 전력으로 수행하여 배터리 수명을 절약할 수 있다는 장점이 있다. 일부 웹 브라우저는 GPU를 사용하여 비디오의 AI 업스케일링을 수행하지만, 곧 NPU로 전환될 예정이다. NPU는 오디오, 비디오 또는 사진 편집과 같은 작업을 수행할 때 CPU 또는 GPU보다 훨씬 낮은 전력으로 백그라운드 노이즈 제거와 같은 작업을 처리할 수 있다. 결론적으로, AI PC의 핵심 기능은 배터리 수명 연장이 될 수 있다. NPU 사용으로 노트북 배터리 수명이 크게 향상될 수 있다. 그러나 AI 기능은 아직 초기 단계이므로, 현재 PC가 제 기능을 하고 보안 업데이트를 받고 있다면 더 강력한 기술과 다양한 AI 도구가 출시될 때까지 기다리는 것이 좋다고 톰스 하드웨어는 전한다. AI PC는 더 안전할까? AI PC는 클라우드 대신 로컬에서 AI 작업을 처리하므로 보안 측면에서 장점을 제공할 수 있다. 그러나 AI 기능 자체의 보안도 중요하다. 최근 마이크로소프트는 개인 정보 보호 문제로 인해 새로운 AI 기능인 리콜(Recall)을 코파일럿+ 기능에서 제외했다. 기업에서 중요한 데이터를 처리하는 경우 로컬에서 AI 작업을 처리하는 것이 더 안전할 수 있다. 그러나 현재 시장에 출시된 대부분의 AI 기능은 중요한 비즈니스 도구는 아니다. 현재 'AI PC'라는 용어는 아직 모호한 측면이 있다. CPU 제조업체와 마이크로소프트는 강력한 NPU를 탑재한 새로운 컴퓨터(현재는 노트북만 해당)를 판매하기 위해 이 용어를 사용한다. 사람들이 실제로 사용하는 대부분의 생성형 AI 기능(챗봇, 이미지 생성기)은 클라우드에서 무료로 사용할 수 있으므로 로컬 형태에서는 필수적인 기능은 아니다. 그러나 NPU는 비디오 재생과 같은 일반적인 작업을 훨씬 낮은 전력으로 수행하여 배터리 수명을 절약할 수 있다는 장점이 있다. 일부 웹 브라우저는 현재 GPU를 사용하여 비디오의 AI 업스케일링을 수행하지만, 곧 NPU로 전환될 예정이다. NPU는 오디오, 비디오 또는 사진 편집과 같은 작업을 수행할 때 CPU 또는 GPU보다 훨씬 낮은 전력으로 백그라운드 노이즈 제거와 같은 작업을 처리할 수 있다. AI PC는 분명히 미래 컴퓨팅의 가능성을 보여주지만, 아직 극복해야 할 과제도 많다. 소비자들은 AI PC 구매 시 이러한 단점들을 충분히 고려하고, 자신의 필요와 예산에 맞는 제품을 선택해야 한다.
- 포커스온
2024-06-20 13:02:00
최태원, 대만서 TSMC 회장과 회동…"인류 도움 AI 시대 초석 같이 열자"

최태원 SK그룹 회장이 인공지능(AI)반도체 수장들과의 잦은 만남을 통해 AI리더십을 더욱 확대하고 있다. 최 회장은 6일 대만에서 세계 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 기업인 TSMC 회장과 만나 인공지능 반도체 경쟁력 강화를 위해협력을 더욱 강화하기로 했다. 제난달 30일 이혼 항소심 판결 이후 첫 공식 해외 출장에 나선 최 회장의 행보는 'AI 리더십'을 확보하면서 흔들림 없이 그룹 경영에 매진하기 위한 행보로 해석된다. 7일 SK에 따르면 최 회장은 지난 6일(현지시간) 대만에서 웨이저자 TSMC 이사회 의장(회장), 임원들과 회동했다. 이 자리에는 관노정 SK 하이닉스 사장도 참석했다. 최 회장은 이 자리에서 "인류에 도움이 되는 AI 시대 초석을 함께 열어가자"고 제안하고, 고대역폭 메모리(HBM)분야에서 SK하이닉스와 TSMC의 혁력을 강화하기로 했다. 웨이저자 최고경영자(CEO)는 그동안 장중머우(모리스 창) 창업자 퇴진 이후 류더인 회장과 공동으로 회사를 이끌었으나,. 지난 4일 개최된 주총에서 이사회 의장으로 공식 선임됐다. SK 하이닉스는 지난 4일 6세대 HBM인 HBM4 개발과 어드밴스드 페키징 기술 역량을 강화하기 위해 TSMC와 기술 협력에 대한 양해각서(MOU)를 체결했다. SK 하이닉스는 HBM4부터 성능 향상을 위해 베이스 다이 생산에 TSMC의 로직 선단 공정을 활용할 계획이다. 이를 바탕으로 HBM4를 2025년부터 양상한다는 방침이다. 아울러 양사는 SK 하이닉스의 HBM과 TSMC의 첨단 패키징 공정 '칩 온 웨이퍼 온 서브스트레이트(CoWoS)' 기술 결합도 최적화하고, HBM 관련 곡개 요청에도 공동 대응하기로 했다. 전날 대만으로 출국한 최 회장은 TSMC외에도 대만 IT 업걔 주요 인사들과 만나 AI와 반도체 분양 협업 방안 등을 논의한 것으로 전해졌다. 지난 3일 "개인적인 일로 SK 구성원과 이해관계자 모두에게 심려를 끼쳐 죄송하다"며 "이번 사안에 슬기롭게 대처하는 것 외에 엄혹한 글로벌 환경 변화에 대응하며 사업 경쟁력을 제고하는 등 그룹 경영에 한층 매진하고자 한다"고 이혼 항소심 판결에 대한 공식 입장을 낸 지 사흘 만이다. 최 회장은 인공지능과 반도체 분야에서 글로벌 협력을 확대하기 위해 지난해 말부터 적극적으로 활동하고 있다. 그는 입장문을 통해 "반도체 등 디지털 사업의 확장을 통해 'AI 리더십'을 확보하는 것이 중요하다"고 강조했으며, 이는 인공지능과 반도체 분야에서 고객의 다양한 요구를 충족시킬 수 있는 글로벌 협력 생태계 구축의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 지난 4월에는 미국 새너제이의 엔비디아 본사에서 젠슨 황 CEO와 만나 양사 파트너십 강화 방안을 논의했다. 당시 최 회장은 자신의 인스타그램에 황 CEO와 찍은 사진을 올리고 황 CEO가 "AI와 인류의 미래를 함께 만들어가는 파트너십을 위해!"라고 쓴 메시지를 공개했다. SK하이닉스는 전 세계 AI 칩 시장의 80%를 차지하는 엔비디아에 4세대 HBM인 HBM3를 독점적으로 공급해왔으며, 지난 3월에는 메모리 업체 중 가장 먼저 5세대인 HBM3E 8단 제품을 양산해 엔비디아에 공급하기 시작했다. 최 회장은 지난해 12월에는 반도체 업계에서 중요한 네덜란드의 ASML 본사를 방문해 SK하이닉스와 극자외선(EUV)용 수소 가스 재활용 기술 및 차세대 EUV 개발 기술 협력 방안을 논의했다. SK그룹 관계자는 "최 회장의 최근 활동은 한국 AI 반도체 산업과 SK 사업 경쟁력을 강화하기 위해 글로벌 협력 네트워크를 구축하는 것이 중요하다는 판단에 따른 것"이라고 밝혔다. 아울러 SK 하이닉스는 지난 4일부터 나흘 일정으로 열린 '컴퓨텍스 2024'에서 '메모리, 더 파워 오브 AI'를 주제로 부스를 마련해 △ 인공지능(AI) 서버 △ AI PC △ 소비자용 SSD(cSSD) 3개 섹션으로 자사의 AI 메모리 솔루션을 선보였다. AI 서버 솔루션 중에서는 초당 1.18테라바이트(TB)의 데이터를 처리하는 고대역폭 메모리(HBM) 5세대 제품인 HBM3E가 주목을 받았다. SK하이닉스는 지난 3월 메모리 업체 중 최초로 HBM3E 제품을 AI 반도체 시장의 주요 고객인 엔비디아에 공급하기 시작했다. DDR5 기반 메모리 모듈로는 CXL(컴퓨트익스프레스링크) 메모리 컨트롤러를 장착해 기존 시스템보다 대역폭과 용량을 각각 50%, 100% 확장한 CMM-DDR5를 소개했다. 또 데이터 버퍼를 사용해 D램 모듈의 기본 동작 단위인 랭크 2개가 동시 작동하도록 설계한 '128GB TALL MCR DIMM'을 처음 공개했다. SSD 제품은 빅데이터·머신러닝 특화 기업용 SSD(eSSD) 'PS1010'·'PE9010', 온디바이스 AI PC에 최적화한 5세대 PCle 'PCB01', cSSD '플래티넘 P41'·플래티넘 P51', 외장형 SSD '비틀 X31'의 용량을 2TB로 늘린 버전 등을 선보였다. 아울러 히타지-LG 데이터 스토리지(HLDS) 부스에는 SK하이닉스와 HLDS가 공동 개발한 스틱형 SSD '튜브 T31'이 전시됐다. 한편, SK하이닉스 주가는 엔비디아 주가 상승에 힘입어 7일 오전 10시 54분 현재 전 거래일 대비 4.80%(9300원) 오른 20만3000원에 거래됐다. 장중 한때 5.32% 급등해 2만4000원까지 치솟기도 했다.
- IT/바이오
2024-06-07 11:05:00
"삼성전자 HBM칩, 엔비디아 테스트 통과 지연…발열 등 문제"

삼성전자의 현재 고대역폭 메모리(HBM) 기술이 엔비디아의 기준에 부적합한 것으로 알려졌다. 삼성전자가 미국 반도체업체 엔비디아에 고대역폭 메모리(HBM)를 납품하기 위한 테스트를 아직 통과하지 못했다고 로이터통신이 3명의 익명 소식통을 인용해 24일 보도했다고 연합뉴스가 전했다. 소식통들은 삼성전자 HBM의 발열과 전력 소비 등이 문제가 됐다고 전했다. 현재 인공지능(AI)용 그래픽처리장치(GPU)에 주력으로 쓰이는 4세대 제품 HBM3을 비롯해 5세대 제품 HBM3E에 이러한 문제가 있었다는 것. 삼성전자는 지난해부터 엔비디아의 HBM3와 HBM3E 테스트 통과를 위해 노력해왔으며, 지난달 HBM3E 8단 및 12단 제품 테스트 결과가 나왔다. 지난 3월 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 엔비디아 연례 개발자 콘퍼런스 'GTC 2024'의 삼성전자 부스를 찾아 HBM3E 12단 제품에 '젠슨 승인'(JENSEN APPROVED)이라고 사인을 해서 시장에서는 테스트 통과 기대감이 높아졌지만, 결과는 다르게 나왔다. 지적된 문제를 쉽게 수정 가능할지는 아직 명확하지 않지만, 소식통들은 투자자들 사이에 삼성전자가 HBM 분야에서 경쟁사인 SK하이닉스와 마이크론테크놀로지에 더 뒤처질 수 있다는 우려가 나온다고 전했다. 삼성전자는 세계 D램 시장 1위업체다. 그러나 HBM 시장 주도권은 10년 전부터 HBM에 적극적으로 '투입'해온 경쟁사 SK하이닉스가 쥐고 있다. SK하이닉스는 GPU 시장의 80% 이상을 장악한 엔비디아에 HBM3를 사실상 독점 공급해왔으며, 지난 3월에는 HBM3E(8단)를 양산해 엔비디아에 공급하기 시작했다. HBM 경쟁에서 주도권을 놓친 삼성전자는 지난 21일 반도체 사업부 수장을 전격 교체했다. 삼성전자는 전영현 미래사업기획단장(부회장)을 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문장에 임명했다. 로이터는 삼성전자는 구체적인 언급을 피하면서도 HBM에는 고객사의 필요에 맞춰 최적화 과정이 필요하다면서 고객사들과 긴밀히 협조하고 있다고 밝혔다고 전했다. 엔비디아는 로이터의 논평 요청에 입장을 밝히지 않았다. 삼성전자는 이날 공식 입장을 내고 HBM의 공급을 위한 태스트를 순조롭게 진행중이라고 밝혔다. 삼성전자는 "현재 다수의 업체와 긴밀하게 협력하며 지속적으로 기술과 성능을 테스트하고 있다"며 "HBM의 품질과 성능을 철저하게 검증하기 위해 다양한 테스트를 수행하고 있다"고 설명했다. 이어 "삼성전자는 모든 제품에 대해 지속적인 품질 개선과 신뢰성 강화를 위해 노력하고 있으며, 이를 통해 고객들에게 최상의 설루션을 제공할 예정"이라고 덧붙였다. 한편, 고대역폭 메모리 (HBM)는 인공지능(AI) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 기술이다. 기존 메모리에 비해 훨씬 빠른 데이터 처리 속도와 높은 효율성을 제공하기 때문에 AI 애플리케이션의 성능 향상에 크게 기여한다. AI는 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석해야 하는 특성을 가지고 있다. HBM은 기존 메모리보다 훨씬 빠른 데이터 전송 속도를 제공하여 AI 모델의 학습 및 추론 속도를 대폭 향상시킬 수 있다. 특히, 이미지 인식, 자연어 처리, 머신러닝 분야에서 HBM의 빠른 처리 속도는 모델의 정확성을 높이고 처리 시간을 단축하는 데 중요한 역할을 한다. 또한 HBM은 기존 메모리에 비해 낮은 전력 소비로 작동한다. 이는 데이터 센터 환경에서 AI 모델을 운영할 때 중요한 요소다. 낮은 전력 소비는 운영 비용 절감뿐만 아니라 발열량 감소에도 기여해 시스템의 안정성을 높일 수 있다. HBM은 앞으로 더욱 발전할 AI 기술의 요구 사항을 충족시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기반의 자율주행, 스마트 시티, 첨단 의료 시스템 등의 분야에서 HBM은 핵심적인 역할을 할 것으로 예상된다.
- IT/바이오
2024-05-24 09:38:00
MS, 이번주 인공지능 PC비전 공개 예정

마이크로소프트(MS)가 이번주 열리는 개발자 콘퍼런스 '빌드 2024'에서 '인공지능(AI) PC' 비전을 공개할 예정이라고 미 경제매체 CNBC 등 다수 외신이 19일(현지시간) 보도했다. 이날 외신들에 따르면 오는 21~23일 미국 시애틀에서 개최되는 MS의 개발자 콘퍼런스에서 MS는 AI가 윈도우에 어떻게 내장되고 윈도우를 통해 AI PC를 어떻게 활성화할 것인지 등을 발표할 예정이다. AI PC는 인공지능과 머신러닝(기계학습)을 처리하는 데 적합한 하드웨어와 소프트웨어(SW)를 갖춘 PC를 가리킨다. MS의 이번 발표는 챗GPT 개발사 오픈AI가 새로운 AI 모델 'GPT-4o'(포오)를 선보이고 구글이 자사의 가장 강력한 AI 모델을 탑재한 새로운 기능을 공개한 지 약 일주일 만에 이뤄진다. MS는 오픈AI의 주요 투자자로서, 자사의 AI 모델인 코파일럿은 오픈AI의 AI 모델을 기반으로 하고 있다. 이에 앞서 지난 1월 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 2024년은 AI가 모든 PC의 필수 기능이 되는 해가 될 것이라고 예고했다. CNBC는 "AI 경쟁에서 MS의 뚜렷한 강점 중 하나는 거대한 PC 사용자 기반을 제공하는 윈도우를 보유하고 있다는 점"이라며 "MS의 과제는 두 가지다. AI 부문에서 앞서가는 위치를 유지하고, 침체 상태인 PC판매를 강화하는 것"이라고 전했다. MS는 지난 3월 자체 AI 모델인 코파일럿을 키보드에 기본 버튼으로 탑재한 PC와 노트북을 출시하기도 했다. 특히 MS의 이번 발표는 구글이 '구글 I/O 2024'를 열고 최신 제미나이 AI 모델을 탑재한 검색 엔진 등을 공개한 지 얼마 안돼 이뤄져 눈길을 끈다. 구글에 앞서 챗GPT 개발사인 오픈AI 역시 새로운 AI 모델 'GPT-4o'(포오)를 선보였다. MS는 오픈AI의 주요 투자자이며 코파일럿 기술은 오픈AI의 모델을 기반으로 한다고 CNBC는 덧붙였다. 이와 함께 MS는 이번 콘퍼런스에서 퀄컴 칩을 기반으로 한 윈도우 다음 버전에 대해서도 다룰 전망이다. 퀄컴 칩은 인텔, AMD와 달리 영국 반도체 설계 기업 암(ARM) 기반 아키텍처로 구동된다. 아울러 자체 개발한 AI 반도체 '코발트 100'도 출시할 것으로 예상된다. 지난해 11월 처음 공개된 코발트100은 고성능 컴퓨팅 작업용 중앙처리장치(CPU)로 시장에 나와 있는 다른 암(ARM) 기반 칩보다 성능이 40% 더 뛰어나다는 평가를 받는다. 이밖에 주요 외신들은 MS가 이번 콘퍼런스에서 AI 전략을 소개하고 초거대언어모델(LLM)을 시연할 것이라고 보도했다. 이번 개발자 회의에서는 MS의 AI 사업 최고 책임자인 무스타파 술레이만이 무대에 나와 MS의 AI 전략에 관해 설명할 예정이다. 술레이만은 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)인 데미스 허사비스와 함께 '알파고'로 잘 알려진 딥마인드 공동 창업자다. 또 다른 AI 스타트업 인플렉션 AI를 창업한 뒤 지난 3월 MS에 영입됐다.
- IT/바이오
2024-05-20 06:15:00
향유고래, 음성 알파벳 발견⋯인간 언어와 유사한 신호로 의사소통

과학자들이 인공지능(AI)에 사용되는 머신러닝 기술을 통해 향유고래(sperm whale)의 의사소통 과정을 일부 밝혀냈다. 미국 매사추세츠공대(MIT) 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)와 국제 향유고래 언어 연구 덴체인 프로젝트 CETI(Cetacean Translation Initiative)의 연구원들은 최근 알고리즘을 사용해 '향유고래 음성 알파벳'을 해독함으로써 인간의 음성학 및 다른 동물 종의 의사소통 시스템과 유사한 향유고래 의사소통의 정교한 구조를 밝혀냈다고 MIT뉴스와 테크크런치 등 다수 외신이 7일(이하 현지시간) 보도했다. 향유고래는 이빨고래 중에서 가장 큰 종으로 몸길이는 수컷 17~21m, 암컷 18m에 달하며 몸무게는 수컷 35~74t, 암컷 20~36t이다. 머리에 밀랍으로 가득찬 경랍기관이 있으며 거대한 사각형 머리가 특징이다. 제이컵 앤드리아 교수팀은 7일 과학 저널 '네이처 커뮤니케이션(Nature Communications)'에서 카리브해에 서식하는 향유고래의 소리를 분석, 짧은 클릭 소리인 코다(coda, 악곡 종결부)가 대화와 맥락에 따라 구조가 크게 달라지는 것을 발견했다고 밝혔다. 이 연구는 다양한 언어적 기능을 수행하는 일련의 클릭음인 코다에 대해 다룬다. 도미니카 향유고래 프로젝트를 통해 관찰된 동부 카리브해 향유고래과에서 수집된 약 9000개의 코다는 이 생물의 복잡한 의사소통 시스템을 밝혀내는 데 중요한 출발점이었다. 연구팀은 지난해 6월 세상을 떠난 선구적인 해양 생물학자 로저 페인의 연구를 참고했다. 페인의 가장 영향력 있는 연구는 혹등고래의 노래에 관한 것이었다. 페인은 1971년 과학 기사인 '혹등고래의 노래'에서 고래가 노래하는 방법을 기록했다. 그의 작업은 나중에 '고래 구하기' 운동을 촉진했다. 연구팀은 카리브해 동부의 작은 섬 도미니카 해안에서 연구원 셰인 게로가 수집한 8719개의 향유고래 코다 데이터 세트를 분석하기 위해 머신러닝 솔루션을 배포했다. 이들은 연구자들이 '리듬', '템포', '루바토', '장식'이라고 부르는 다양한 요소가 상호 작용하여 구별 가능한 방대한 코다를 형성하는 '향유고래 음성 알파벳'이라는 것을 발견했다. 연구팀은" 향유고래가 다양한 클릭 소리와 리듬을 만들고 이를 조합, 변조할 수 있다"며 "이를 활용한 의사소통 체계가 이전에 생각했던 것보다 더 복잡하고 정보전달 능력도 뛰어난 것으로 나타났다"고 말했다. 이 실험은 동부 카리브해의 고래류에 부착된 음향 바이오 로깅 태그(특히 'D-태그'라고 불리는)를 사용하여 수행됐다. 이 태그는 고래의 발성 패턴의 복잡한 세부 사항을 포착했다. 새로운 시각화 및 데이터 분석 기술을 개발함으로써 CSAIL 연구진은 향유고래 개체가 같은 코다를 반복하는 것뿐만 아니라 오랫동안 다양한 코다 패턴을 낼 수 있다는 사실을 발견했다. 연구팀은 향유고래는 클릭 소리 중 코다로 불리는 부분을 통해 자기 신원을 알리는 것으로 밝혀졌지만 의사소통 시스템에 대해서는 밝혀진 게 거의 없다고 말했다. 이들은 이 연구에서 향유고래 자료가 가장 많은 도미니카 향유고래 프로젝트(Dominica Sperm Whale Project) 데이터 가운데 카리브해 동부에 서식하는 향유고래 60여 마리가 다른 개체와 사이에서 내는 소리를 녹음한 데이터를 분석했다. 이 과정에서 향유고래가 다양한 클릭 소리와 리듬을 만들고 이를 조합, 변조할 수 있으며, 클릭 소리 순서의 구조와 조합이 개체 간 대화 맥락에 따라 달라진다는 사실을 발견했다. 다니엘라 루스(Daniela Rus) CSAIL의 책임자이자 MIT의 전기공학 및 컴퓨터과학(EECS) 교수는 "우리는 기존의 실측 데이터 없이 향유고래 통신의 신비를 해독하기 위해 미지의 세계로 모험을 떠난다"라고 말했다. 루스 교수는 "머신러닝을 사용하는 것은 고래의 통신 특징을 파악하고 다음에 무엇을 말할지 예측하는 데 중요하다. 우리의 연구 결과는 구조화된 정보 콘텐츠가 존재한다는 것을 나타내며, 복잡한 의사소통은 인간에게만 있다는 많은 언어학자들의 통념에 도전하는 것이다. 이는 다른 종들도 지금까지 밝혀지지 않은 수준의 의사소통 복잡성을 가지고 있으며, 행동과 깊은 관련이 있음을 보여주는 한 걸음이다라고 말했다. 그는 이어 "우리의 다음 단계는 이러한 커뮤니케이션의 의미를 해독하고 말하는 내용과 집단 행동 사이의 사회적 수준의 상관관계를 탐구하는 것"이라고 덧붙였다.
- IT/바이오
2024-05-08 13:25:00
아마존CEO "AWS에 생성형AI 구축…수년간 수백억달러 수익 창출 기대"

앤드류 재시 아마존 최고경영자(CEO)는 11일(현지시간) "생성형 AI(인공지능)는 인터넷 이후 가장 큰 기술 혁신이 될 수 있다"며 아마존도 AI에 집중적으로 투자하고 있다고 밝혔다. 로이터통신 등 외신들에 따르면 재시 CEO는 이날 주주들에게 보낸 연례 서한에서 "AI 솔루션을 통해 얻을 수 있는 사회적, 비즈니스적 이익은 우리 모두를 놀라게 할 것"이라며 이같이 전했다. 그는 "앞으로 수년간 AI가 회사에 수백억 달러의 수익을 창출할 것으로 기대한다"면서 "세상을 변화시키는 AI의 상당 부분이 AWS(아마존 클라우드 부문·아마존웹서비스)에 구축될 것으로 낙관한다"고 자신했다. 다만 그는 아마존도 AI 개발의 초기 단계라며 실제 큰 수익을 창출할 때까지는 시간이 필요할 것이라고 내다봤다. 재시 CEO는 아마존은 현재 AI와 관련해 AI 모델과 챗GPT와 같은 모델을 기반으로 만들어진 애플리케이션, 이를 구동시키는 칩 개발 등 3가지에 집중하고 있다고 설명했다. 또 AI 전문가인 미 스탠퍼드대 앤드루 응 겸임교수를 이사회 멤버로 추가했다고 밝혔다. 응 교수는 머신러닝과 딥러닝 알고리즘 분야를 연구해 온 'AI 4대 천왕'으로 꼽히는 전문가다. 아마존은 챗GPT 개발사 오픈AI의 라이벌로 평가받는 AI 스타트업 앤스로픽(Anthropic)에 40억 달러를 투자했다. 작년 11월에는 자체 개발한 업그레이된 AI 칩 '트레이니엄2'(Trainium2)를 공개했다. 또 지난해 11월에는 기업에서 직원들의 업무를 도와주는 AI 챗봇 '큐(Q)'를 선보이고, 지난 2월에는 고객들에게 최상의 제품을 추천해 주는 AI 기반의 쇼핑 챗봇 '루퍼스'를 출시한 바 있다. 재시 CEO는 이어 아마존의 스트리밍 서비스인 '프라임 비디오(Prime Video)'와 위성 인터넷 사업 전망에 대해선 낙관했다. 아마존은 광고 사업을 더욱 발전시키고 엔터테인먼트 수익을 창출하기 위해 최근 스트리밍 서비스에 광고를 추가했다. 또 '프로젝트 카이퍼'라는 위성 인터넷 사업을 위해 지난해 10월 진행한 두 기의 시험 위성 발사에 대해 "주요 이정표를 세웠다"고 자평했다. '프로젝트 카이퍼'는 아마존이 향후 10년 안에 최대 3236개의 위성을 쏘아 올려 위성 인터넷 사업을 한다는 계획으로, 일론 머스크 테슬라 CEO의 우주기업인 스페이스X의 스타링크와 같은 사업이다. 그는 "올해 첫 상업용 위성을 발사할 것으로 기대한다"며 "아직 갈 길이 멀지만, 우리의 진전에 고무됐다"고 말했다. 재시 CEO는 또 아마존이 여전히 비용 절감에 전념하고 있다고 말했다. 그는 "우리는 주문 처리 네트워크에 대한 모든 부분을 재평가해 비용을 더 줄이면서 고객들에게 더 빨리 배송할 수 있는 여러 영역을 발견했다"며 "지난 1년간 창고에 판매하는 물품들을 고객들에게 더 가깝게 배치하기 위해 배송 시스템을 개편해 비용을 절감했다"고 설명했다. 아마존은 2022년 말부터 지난해 초까지 2만7000명의 일자리를 줄인 데 이어 최근에는 AWS에서 수백명을 해고하는 등 인력을 감축해 오고 있다.
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2024-04-12 06:52:00
신한카드, LG CNS·LG AI연구원과 금융 AI 공동연구 착수

신한카드는 29일 LG CNS, LG AI연구원과 함께 인공지능(AI) 공동연구를 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 3사는 이번 협약을 통해 신한카드의 3100만 고객 및 300만 가맹점 데이터를 기반으로 AI 연계형 개인화 검색·추천 관련 고객 서비스 상용화, AI 어시스턴트 시스템 구축 등 다양한 과제를 수행할 예정이다. 신한카드는 결제·금융·플랫폼 등 비즈니스 경쟁력을 보유하고 있으며, LG CNS와 LG AI연구원은 생성형 AI 원천기술을 산업별 특화 서비스로 구축하는 역량을 갖추고 있다. 3사는 상호 협력을 통해 금융 영역에 최적화된 시너지를 만들어 나갈 계획이다. 문동권 신한카드 사장은 "빅데이터와 AI 분야에서 우위를 점하는 세 기업의 공동 작업으로 상호 강화 효과가 예상된다"며, "앞으로 AI 생태계에서 금융 분야의 특화된 역량을 구축하여 AI 분야에서의 성공 모델을 계속해서 만들어 나갈 것"이라고 말했다. 현신균 LG CNS 대표이사는 "신한카드가 생성형 AI를 포함한 다양한 디지털 전환(DX) 기술을 이용하여 고객에게 독특한 가치를 제공할 수 있게, 사업 파트너로서의 역할을 강화해 나갈 것"이라고 밝혔다. 배경훈 LG AI 연구소장은 "신한카드의 금융 분야 선두주자로서의 입지와 LG CNS의 AI 사업화 경험, 그리고 LG AI 연구소의 혁신적 AI 기술을 기반으로, 더욱 발전하고 다양한 AI 기반 비즈니스 성공 사례를 창출해 나갈 것"이라고 말했다. 한편, 신한카드가 AI 어시스턴트 시스템 구축을 위해서는 데이터 인프라스트럭처와 AI 및 머신러닝 모델, 고급 분석도구, 사용자 인터페이스(UI) 및 사용자 경험(UX) 디자인, 보안 시스템 강화, AI 규제 준수 등이 필요하다. 먼저 대량의 데이터를 처리하고 저장할 수 있는 강력한 데이터 인프라가 필수적이다. 이는 고객의 행동 패턴, 거래 내역, 사용자 선호도 등 다양한 데이터 소스를 포함한다. 또한 고객의 요구를 예측하고 개인화된 서비스를 제공하기 위한 고급 AI 알고리즘과 머신러닝 모델이 필요하다. 데이터를 분석하고 인사이트를 추출하기 위한 고급 분석 도구가 필요하다. 이를 통해 고객 경험을 최적화하고 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 아울러 사용자가 쉽게 상호작용할 수 있는 직관적인 인터페이스와 효과적인 사용자 경험 디자인이 중요하다. 특히 고객 데이터의 안전을 보장하고 개인정보 보호 규정을 준수하기 위한 철저한 보안 시스템이 필요하다. 금융 서비스 제공자로서 신한카드는 관련 법률 및 규제 기준을 준수해야 합니다. 이는 AI 시스템의 설계 및 운영에도 적용된다.
- IT/바이오
2024-01-29 10:05:00
[CES 2024] 'K-스타트업' 116개 혁신상…'역대 최다'

중소벤처기업부는 오는 1월 9일부터 12일까지 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 가전-정보기술(IT) 전시회인 'CES 2024'를 앞두고 역대 최다인 116개 국내 벤처-스타트업 기업이 CES 혁신상을 수상했다고 7일 발표했다. 이 수치는 1월 4일까지의 발표를 기준으로 한 것으로, CES 주최 측의 추가 발표에 따라 수상 기업이 더 늘어날 수 있다. CES 혁신상은 미국 소비자기술협회(CTA)가 수여하는 상으로, 세계를 선도할 혁신적인 기술과 제품을 선정하여 시상한다. 올해 혁신상은 인공지능(AI), 디지털 헬스, 스마트시티, 로보틱스 등 28개 부문에서 313개 기업이 총 379개 제품을 출품해 수상의 영예를 안았다. 이 중 한국 기업은 기업 수로는 42.8%(134개사), 제품 수는 41.6%(158개)를 차지했다. 한국 수상 기업 중 중소기업과 벤처기업이 90%(121개사)에 달했다. 전체 전시 분야에서 가장 혁신적인 기술과 제품을 가진 기업에게 주어지는 최고혁신상은 전 세계 27개 기업이 수상했으며, 그중 한국 기업은 8개가 포함됐다. 이들 중 벤처·창업기업은 7개로, 미드바르, 스튜디오랩, 탑테이블, 지크립토, 원콤, 로드시스템, 만드로 등이다. 특히 지크립토는 비밀투표 및 검증을 보장하는 블록체인 기반 오프라인 투표 시스템으로, 2년 연속 최고혁신상을 수상했다. 독일 기업 보쉬는 학교와 같은 공공시설에서 총기 사건을 예방하고 신속하게 대응하기 위한 AI 기반 총기 감지 시스템으로 AI 부문에서 최고혁신상을 수상했다. 이 시스템은 AI를 사용하여 이미지를 분석해 총기 소지자를 탐지하며, 오디오 분석을 통해 총기 발사음을 감지하여 총기의 위치를 찾아낸다. 또한, 최고혁신상을 받은 국내 스타트업 스튜디오랩의 '셀러 캔버스'는 비전 AI를 기반으로 한 솔루션으로, 온라인 마케팅에 필요한 콘텐츠를 자동으로 생성한다. 사용자가 제품 사진을 업로드하면, AI가 색상, 재질 등의 특성을 분석하여 마케팅 문구를 작성하고 페이지를 제작해준다. 인간안보 부문 최고혁신상을 수상한 국내 스타트업 미드바르는 공기 중에서 식물을 재배하는 에어로포닉스(aeroponics) 스마트팜 '에어팜'을 공개한다. 노출된 식물 뿌리에 물과 영양제를 섞어 분무하고, 공기 중 습기를 물로 변환하는 기술까지 적용해 농지와 농업용수 인프라가 없는 곳에서도 식물을 키울 수 있다. HL만도는 CES에서 최고혁신상을 수상한 자율주행 주차 로봇 '파키'를 선보인다고 8일 밝혔다. '파키'는 장애물, 주행 경로, 번호판, 차량의 크기와 무게를 인식하는 고급 발렛 주차 로봇으로, 기존 기계식 주차 방식에 비해 최대 30%까지 주차 공간을 절약할 수 있다. 또한 중기부가 운영하는 'K-스타트업 통합관'에 참가한 91개 창업기업 중 10개 기업이 혁신상을 수상했다. 혁신상을 수상한 두산로보틱스의 '오스카 더 소터'는 AI 머신러닝(기계학습) 기술을 활용한 재활용품 분류 로봇 시스템이다. 이 시스템은 시각적 인식 기술 없이도 협동로봇의 손에 해당하는 '그리퍼'를 이용해 물체를 잡고 전기적 특성과 크기 등을 측정하여, 외형이 유사한 물체들 사이의 미세한 차이를 구별하여 정밀한 분류를 수행할 수 있다. HL클레무브는 이번 전시회에서 휴대용 인식 센서 '비틀'도 공개한다. '비틀'은 CES의 모바일 디바이스 및 스마트 시티 두 부문에서 혁신상을 수상한 제품이다. 이 제품은 자전거, 휠체어 등 다양한 소형 모빌리티에 장착하여 사용할 수 있으며, 최대 20미터까지의 감지 거리를 가지고 실시간으로 위험 상황을 감지하여 사용자에게 경고한다. 또한 국내 기업 CP6는 자율주행차가 주행 중 사고를 냈을 때 보험회사가 자율주행 데이터를 쉽고 신속하게 분석할 수 있도록 돕는 ACAT(Automated-driving Car Accident-analysis Tool)로 혁신상을 수상했다. 오영주 중기부 장관은 "CES를 통해 국내 창업기업들이 전 세계에 우수한 기술력과 혁신 능력을 선보이고, 해외에서 새로운 사업 기회를 창출할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다. 과학 기술 전문 매체 톰스 가이드는 이날 올해 CES의 주요 키워드로 인공지능(AI)이 부각되는 가운데, AI는 모빌리티, 헬스케어, 로봇을 비롯한 다양한 산업 분야에 적용되어 AI가 현실 세계 속으로 들어올 것이라고 보도했다. 지난 12개월 동안 구글의 제미나이(Gemini)부터 오픈AI의 챗GPT-4에 이르기까지 제너레이티브 AI 모델의 사용이 폭발적으로 증가했다. 인텔은 AI 기능이 내장된 메테오 레이크 칩을 이미 발표했으며, 삼성은 갤럭시 S24 시리즈에 AI 기능을 추가했다. 톰스 가이드는 "AI 기술의 주요 응용 분야 중 하나는 접근성이며, GPT-4V나 제미나이 울트라(Gemini Ultra)와 같은 AI 비전 모델을 활용하는 시각 장애인을 위한 스마트 안경이 포함될 것으로 예상된다"며 "독립적인 의사결정 능력을 가진 로봇과 차량에 내장된 챗봇도 이번 행사에서 볼 수 있을 것으로 기대된다"고 올해 CES 뷴이기를 전했다.
- IT/바이오
2024-01-08 06:32:00
양자컴퓨터, 실용화까지 '멀고 험난한 길'

"양자컴퓨터의 성능은 과장됐고, 실용화는 아직 요원하다"는 지적이 나왔다. 일본 기술 전문 매체 기가진에 따르면 일본의 양자컴퓨터의 성능과 실용화 가능성에 대한 과장된 기대감이 있으며, 실제 실용화까지는 여전히 멀고 험난한 길이 남아 있다는 지적이 제기됐다. 마이크로소프트와 인텔을 포함한 여러 기업들이 양자 역학의 원리를 활용한 양자 컴퓨터 개발에 박차를 가하고 있다. 이들 기업은 양자 컴퓨터가 일반 컴퓨터보다 훨씬 빠른 속도로 복잡한 계산을 수행할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 그러나 일부 전문가들은 양자 컴퓨터의 실현이 대중적인 예상보다 훨씬 더 미래의 일이 될 수 있다고 경고하고 있다. 양자 컴퓨터는 소립자의 세계에서 발견되는 '중첩'과 '양자 얽힘' 등의 특성을 활용하여, 기존 컴퓨터로는 불가능한 처리를 수행할 수 있다고 여겨진다. 이는 금융 모델링, 물류 최적화, 머신러닝 가속화 등 다양한 실제 문제 해결에 응용될 수 있는 잠재력을 지니고 있어 주목받고 있다. 그러나 이러한 가능성에도 불구하고, 양자컴퓨터의 실용화에는 아직 많은 연구와 개발이 필요한 상황이다. 양자 컴퓨터를 개발하고 있는 IBM과 같은 일부 회사는 양자 컴퓨터가 몇 년 안에 실제 문제에 영향을 미칠 것이라는 낙관적인 전망을 제시하고 있다. 하지만 이와 동시에 일부 전문가들은 양자 컴퓨팅 기술이 현실적인 적용에 회의적인 입장을 보이고 있다. 메타의 AI 연구 책임자인 양루쿤은 양자 컴퓨팅 기술에 대해 "매력적인 과학적 주제이지만 실제로 유용한 양자 컴퓨터를 생산할 가능성에 대해 확신하기 어렵다"고 말했다. 이는 양자 컴퓨터의 실용화에 대한 기대와 불확실성을 동시에 나타내는 발언으로 해석될 수 있다. 아마존웹서비스(AWS)의 양자 하드웨어 책임자인 오스카 페인터는 양자 컴퓨터 산업에 대해 "엄청난 양의 과대 광고가 존재한다. 현재 상황에서 낙관적인 접근과 비현실적인 기대를 구분하기가 점점 어려워지고 있다"고 지적했다. 이는 양자컴퓨터 분야의 빠른 발전과 그에 따른 과대 광고의 증가가 업계 내에서 어떻게 인식되고 있는지를 보여준다. 결과적으로, 양자 컴퓨터 개발은 과학과 기술의 빠른 발전 속에서도 여전히 현실과 기대 사이의 간극을 좁히는 데 어려움을 겪고 있는 분야로 여겨진다. 현재 양자컴퓨터 개발의 근본적인 문제 중 하나는 오류 발생의 취약성이다. 대다수의 현재 개발 중인 양자컴퓨터들은 '노이즈(잡음)가 있는 중간 규모 양자 컴퓨터'(NISQ)로 분류되며, 이들은 몇 년에서 수십 년 내에 개발될 것으로 예상된다. 일부 전문가들은 이러한 컴퓨터들이 오류에도 불구하고 유용한 기능을 제공할 수 있을 것으로 보고 있다. 그러나 오스카 페인터 박사는 이러한 가능성에 대해 회의적인 입장을 보이며, 실용적인 양자 컴퓨터의 실현은 오류 처리 능력에 달려있다고 강조했다. 아울러 페인터 박사는 또한 "수천 개의 큐비트를 갖춘 대규모 양자 컴퓨터 구현을 위해서는 아직 해결해야 할 기술적 과제가 많다"며 "개발 완료까지 최소 10년이 소요될 것으로 예상한다"고 말했다. 양자컴퓨터의 발전과 관련하여, 마이크로소프트의 양자 컴퓨팅 부문 책임자인 마티아스 트로이어(Matthias Troyer)는 양자 컴퓨터가 실제로 유용한 결과를 제공할 수 있는 애플리케이션의 범위가 일반적으로 생각하는 것보다 훨씬 제한적일 수 있다고 지적했다. 이러한 견해는 양자 컴퓨터의 실용적인 적용과 관련하여 여전히 많은 도전과제가 존재한다는 것을 시사한다. 양자컴퓨터는 복잡한 문제를 기존의 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그로 인해 양자 컴퓨터는 암호 해독, 물질과 분자의 구조 예측, 최적화 문제 등 기존 컴퓨터로는 해결하기 어려운 복잡한 문제들을 효과적으로 처리할 수 있다. 또 분자와 화학 반응을 시뮬레이션하는 데 양자 컴퓨터가 사용될 경우, 약물 개발과 재료 과학 분야에서 혁신적인 발전을 이룰 수 있다. 현재 양자컴퓨터는 오류률이 높은 편이다. 양자 상태는 매우 불안정하며 외부 환경의 영향을 쉽게 받기 때문에, 정확한 계산을 위한 오류 수정이 어렵다. 아울러 양자컴퓨터는 극도로 낮은 온도에서 작동해야 하며, 이를 위한 복잡하고 비용이 많이 드는 냉각 시스템이 필요하다. 또한 양자컴퓨터를 위한 프로그래밍 언어와 알고리즘은 전통적인 컴퓨터 시스템과는 매우 다르다. 이로 인해 새로운 종류의 전문 지식과 기술이 필요하다. 그로 인해 현재로서는 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 우월한 실용적인 성능을 보이는 분야가 제한적이다. 양자 우위를 달성하려면 아직 많은 연구와 개발이 필요하다. 트로이어에 따르면, 양자 컴퓨팅이 기존 컴퓨터보다 기하급수적으로 빠른 것으로 알려진 응용 프로그램에는 '큰 숫자의 인수분해'와 '제약 설계 및 유체 역학 시뮬레이션' 등이 포함된다. 그러나 이러한 응용 프로그램의 가속화가 항상 효과적인 것은 아니며, 경우에 따라 기존 컴퓨터가 더 빠를 수도 있다고 한다. 트로이어는 양자컴퓨터가 복잡한 연산 과정을 수행함에 따라 큐비트의 연산이 매우 복잡해지며, 이는 기존 컴퓨터의 '트랜지스터 스위칭' 속도보다 느릴 수 있다고 설명했다. 실제로, 그는 '엔비디아(NVIDIA) A100'을 사용하는 컴퓨터와 10,000 큐비트를 탑재한 양자 컴퓨터의 성능을 비교하는 이론적 실험을 수행했다. 그 결과 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터의 성능을 능가하기 위해서는 수백 년 또는 수천 년에 걸친 연구가 필요할 것으로 나타났다. 이러한 분석을 바탕으로, 트로이어는 "양자컴퓨터는 소규모 데이터 문제에서 기하급수적으로 빨라질 수 있지만, 현재의 양자 컴퓨터는 실용적이지 않다"고 지적했다. 이는 양자컴퓨터 개발의 현실적인 한계를 드러내며, 향후 연구와 개발이 직면한 도전과제를 보여주는 중요한 지표로 여겨진다. 스타트업 퀀텀에라(QuEra)의 최고 마케팅 책임자인 유발 보시어(Yuval Bossier)에 따르면, 회사의 큐비트 개발을 포함한 양자 컴퓨팅 분야는 현재 많은 변화를 겪고 있다. 보시에는 "일부 기업들이 양자 컴퓨팅 연구에서 AI 연구로 리소스를 전환하고 있다"고 말했다. 이는 양자 컴퓨팅 분야에 대한 투자와 관심이 AI 분야로 이동하는 현상을 반영한 것으로 보인다. 보시에는 또한 양자 컴퓨팅에 대한 과대 광고가 많은 재능 있는 사람들을 분야로 끌어들였지만, 현재 양자 컴퓨터가 세계의 다양한 문제를 해결하기 어렵다는 사실이 밝혀지면서 실망감을 불러일으키고 있다고 지적했다. 그 결과, 많은 연구자들이 이 분야를 떠나고 있다는 것이다. 이러한 현상은 양자 컴퓨팅 기술의 발전과 실용화에 대한 과도한 기대가 현실과 맞닥뜨리면서 생기는 문제로, 연구자들과 투자자들 사이에서 재평가가 필요한 시점임을 시사한다. 양자 컴퓨팅의 발전은 여전히 중요하지만, 그 기대치와 현실 사이의 균형을 찾는 것이 중요해 보인다. 독일의 유명 제약회사 '머크 KGaA'의 디지털 혁신 그룹 글로벌 책임자 필립 헤르바흐(Philip Herbach)는 양자 컴퓨터에 대해 현실적인 견해를 제시했다. 그는 "양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터로는 해결할 수 없는 문제들을 해결할 수 있을 것으로 기대되지만, 실제로는 새로운 지평을 여는 것보다는 기존 프로세스의 속도를 개선하는 데 더 자주 사용된다"고 언급했다. 이는 양자 컴퓨터의 실질적인 활용 가능성에 대한 보다 현실적인 평가를 나타낸다. 마이크로소프트의 마티아스 트로이어도 양자컴퓨터에 대한 회의론적인 견해를 표명했다. 그는 "이 분야에 대한 관심을 줄이려는 것이 아니라, 연구자들이 양자 컴퓨팅의 가장 유망한 응용 분야에 자원을 집중할 수 있도록 하기 위함"이라고 말했다. 트로이어의 이러한 발언은 양자 컴퓨팅 분야의 연구와 개발이 실질적인 결과를 낳기 위해서는 목표와 방향성을 명확히 하는 것이 중요함을 시사한다. 이러한 전문가들의 견해는 양자 컴퓨팅 기술의 미래가 여전히 불확실성을 내포하고 있으며, 실용화를 향한 길이 단순하지 않음을 보여준다.
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2023-12-26 13:42:00
AI, 심장 질환 조기 진단 '게임 체인저'⋯심장마비 예방 가능

의료 인공지능(AI)을 활용해 심장 마비를 조기 진단할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 의료 인공지능은 환자의 진단, 치료, 결과 개선을 위해 머신러닝, 자연어처리(NLP), 딥러닝 등의 AI 기술을 활용한다. 미국 폭스뉴스는 의료 인공지능 기술은 이미 미국에서 사용되고 있으며, 미네소타주 로체스터의 메이요 클리닉(Mayo Clinic)에서는 AI를 통한 심장 검사가 일부 생명을 구하는 데 활용되고 있다고 보도했다. 미네소타 덜루스 대학교의 축구팀의 리드 라이언(Reed Ryan)은 운동 후 2023년 11월 21일 심장마비를 겪었다. 당시 22세였던 라이언은 일주일도 채 지나지 않아 희귀 유전적 심장 질환으로 사망했다. 그에 앞서 농구 전설 르브론 제임스(LeBron James)의 아들이자 USC 트로이 목마 대학 농구 선수인 브로니 제임스(Bronny James)는 지난 2023년 7월 운동 연습 중 심장마비를 겪었다. 메이요 클리닉의 마이클 J. 애커먼(Michael J. Ackerman) 박사는 한 달 후 그를 담당한 의사 중 한 명이 되었다. 의료진은 브로니 제임스의 심장마비가 선천성 심장 결함과 관련이 있을 수 있다고 판단했다. 심장마비에 대한 대응의 중요성을 강조하는 옹호론자들은 이것이 공공 장소에서 자동심장충격기(AED)의 수를 늘리고 학교에서 심폐소생술(CPR) 교육을 요구하는 주된 이유라고 말한다. 그러나 선별검사로 심장 질환을 발견하지 못하는 경우에는 빠른 대응만으로는 한계가 있을 수 있다. 애커먼 박사는 "매년 1~35세 사이에서 약 1000~5000명이 급사한다"고 경고하며, "운동선수의 돌연사는 연간 100건 정도에 불과하다"고 말했다. 애커먼 박사는 심장 질환 치료에 사용될 인공지능의 도입이 "게임 체인저"가 될 것으로 기대하고 있다. 의사들은 심장의 전기 활동을 기록하기 위해 12리드 심전도(ECG/EKG)를 사용한다. 애커먼 박사는 인공지능을 훈련시켜 이러한 기록을 스캔하도록 도왔다. AI는 12가지 이상의 심장 상태를 찾을 수 있다. 예를 들어, 치료하지 않으면 심부전으로 이어질 수 있는 약한 심장 펌프를 감지할 수 있다. 애커먼 박사는 익명의 환자의 ECG와 AI 스캔 결과의 예를 폭스뉴스에 공개했다. 그는 일반 심전도 검사에서는 운동과 관련된 호흡 곤란을 호소하는 환자의 비후성 심근병증을 감지하지 못했지만, AI를 사용한 심전도 검사에서는 그 가능성을 확인할 수 있었다고 설명했다. 미국 의과대학 협회에서는 향후 10년 동안 12만 명 이상의 심장 전문의가 부족할 것으로 예측하고 있다. 이에 대해 애커먼 박사는 AI가 심장 문제를 더 빠르고 정확하게 감지함으로써 전문의 부족을 보완할 수 있다고 말했다. 그는 급성 심장사의 위험이 있는 환자를 식별할 수 있는 얼라이브코어(AliveCor)의 카디아모빌(KardiaMobile) 6L EKG 장치를 개발했다. 그는 이 장치는 다양한 심장 상태를 감지하고 긴 QT 증후군 탐지를 위해 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받았다고 말했다. 한편, 메이요 클리닉에서 개발한 AI 기술이 애플워치를 통해 심장의 약한 펌프 기능을 감지하는 데 사용되고 있다. 또한, AI를 지원하는 디지털 청진기를 통해 임신과 관련된 심장병을 감지할 수 있다는 사실도 발견됐다. 이러한 기술 개발은 심부전의 조기 발견과 치료에 중요한 진전을 나타낸다. 전 세계 연구자들과 의사, 그리고 기업은 인공 지능을 활용하여 심부전이 악화되어 병원 입원이 필요해지기 전에 이를 조기에 발견하기 위해 경쟁하고 있다. 이러한 기술은 심부전 환자의 삶의 질을 향상시키고 의료 비용을 절감하는 데 기여할 수 있다. 샌프란시스코의 소프트웨어 회사 비즈AI(Viz.ai)는 비대성 심근병증(HCM)을 탐지하는 AI 알고리즘에 대해 미국 식품의약국(FDA)으로부터 '드 노보(De Novo)' 승인을 받았다. 이는 AI 기반 심장 건강 모니터링 기술의 발전을 증명하는 중요한 이정표다. 피츠버그 대학 의료 센터에서 개발된 새로운 기계 학습 모델은 ECG 판독값을 사용하여 심장마비를 더 빠르고 정확하게 진단하고 분류한다. 이 기술은 아직 직접적인 환자 치료에 사용되지 않았지만, 연구 결과는 매우 희망적이다. 코디오메디컬(Cordio Medical)이 개발한 히어오(HearO) 앱은 최근 긍정적인 임상 연구 결과를 발표했다. 이 앱을 사용하면 환자가 스마트폰에 말하면 AI가 심부전의 악화를 나타낼 수 있는 음성 변화를 감지한다. 이 연구는 미국에서 내년 또는 2년 내에 사용 가능해질 것으로 기대된다. 메이요 클리닉은 12-리드 ECG를 받은 모든 환자가 사용할 수 있는 AI 유도 ECG 기술을 개발하고 있으며, 모바일 장치에서 ECG를 평가하기 위한 알고리즘을 개발하고 검증하는 작업을 진행 중이다. 이러한 기술들은 심장 건강 모니터링 분야에서 혁신을 가져오고 환자 치료에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다.
- IT/바이오
2023-12-20 11:29:00
AI 기반 그래프캐스트, 기존 기술 능가하며 날씨 예측 혁신

딥마인드(DeepMind) 연구진이 개발한 머신러닝 기반 날씨 예측 프로그램 '그래프캐스트(GraphCast)'는 기존의 날씨 예측 기술을 능가하는 성과를 보여주고 있다고 기술 전문 매체인 엔가젯(engadget)이 최 보도했다. 이 프로그램은 10일 동안의 날씨 변수를 1분 이내에 예측할 수 있는 능력을 갖추고 있으며 연구자들은 이 프로그램이 90%의 검증률로 기존 날씨 패턴 예측 기술을 능가했다고 강조했다. 그래프캐스트는 지구 날씨의 가장 최근 두 가지 상태를 포함하는 테스트 시점과 6시간 전의 변수를 활용하여 작동한다. 이 데이터를 기반으로 그래프캐스트는 6시간 후의 날씨 상태를 예측할 수 있다. 이 프로그램은 현실 세계에서의 적용 가능성을 입증했다. 예를 들어, 그래프캐스트는 허리케인 리가 발생하기 10일 전에 롱아일랜드에 상륙할 것을 정확하게 예측했는데, 이는 당시 기상학자들이 사용하던 전통적인 기상 예측 기술보다 뛰어난 성과를 보여줬다. 그래프캐스트의 강점은 속도와 규모 측면에서 날씨 패턴을 예측하는 데 있어 기존 기술을 능가하는 데 머물지 않고, 열대성 저기압과 지역의 극한 온도 파도를 비롯한 심각한 기상 현상도 예측이 가능하다. 또한, 이 알고리즘은 최근 데이터로 재훈련될 수 있어 기후 변화와 관련된 더 큰 변화에 대한 날씨 패턴의 진동을 더 정확하게 예측할 수 있을 것으로 기대된다. 미래에는 그래프캐스트나 비슷한 인공지능(AI) 알고리즘이 더 많은 주류 서비스에 등장할 것으로 예상된다. 구글(Google)은 이미 그래프캐스트를 제품에 통합하는 방법을 모색하고 있으며, 이러한 기술은 미국 국립해양대기청(NOAA)과 같은 기관에서도 활용될 것으로 기대된다. AI의 발전은 날씨 예측 분야에도 큰 변화를 가져올 것으로 전망된다. AI 기반 날씨 예측 모델은 더 정확하고 빠른 예측을 제공함으로써 기상 이변에 대한 조기 경보와 대응에 기여할 수 있을 것이다.
- IT/바이오
2023-11-27 09:05:00
[퓨처 Eyes(8)] 인공지능 규제, 어디까지 가능할까?

인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 인간이 어디까지 규제할 수 있을까. 인공지능은 기계가 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력, 자연어 이해 능력 등 인간의 지능을 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템이나 소프트웨어를 말한다. 기계가 데이터를 통해 학습하고, 그 학습된 내용을 기반으로 예측하거나 분류하는 기술인 머신러닝, 인공 신경망을 기반으로 복잡한 문제를 해결하려고 하는 딥러닝, 자동화된 기계가 인간의 행동을 모방하도록 설계와 프로그래밍하는 분야인 로보틱스 등이 모두 인공지능에 속한다. 현재 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 자동차, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야에서 활용되며, 효율성을 높이고 새로운 가능성을 열고 있다. 그런데, 하루가 다르게 성장하는 인공지능 시장을 두고 규제 방안을 먼저 마련해야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 구테흐스 UN 사무총장, AI 규제 제안 안토니우 구테흐스 유엔 사무총장은 올여름 처음으로 유엔 안전보장이사회 회의를 소집해 AI의 잠재적 위험성에 대해 구체적으로 논의하면서 AI를 규제해야 하는지, 어느 정도까지 규제해야 하는지에 대한 논의가 뜨거워졌다. BBC에 따르면 구테흐스 총장은 AI 기반 사이버 공격부터 오작동하는 AI의 위험, AI가 잘못된 정보를 퍼뜨리는 방법, 심지어 AI와 핵무기 간의 상호 작용에 이르기까지 다양한 분야에 대해 언급했다. 그는 "AI의 이러한 위험에 대처하지 않으면 현재와 미래 세대에 대한 우리의 책임을 방기하는 것"이라고 주장했다. 이후 구테흐스 총장은 글로벌 규제 필요성을 조사하기 위해 유엔 패널 설립을 추진했다. '인공지능 고위급 자문기구'라고 불리는 이 패널은 '전현직 정부 전문가와 산업계, 시민사회, 학계 전문가'로 구성될 예정이다. 이 기구는 올해 말 이전에 초기 연구 결과를 발표할 계획이다. 기술거물, AI규제 한 목소리 앞서 9월 중순 일론 머스크와 메타의 마크 저커버그 등 미국 기술업계의 거물들은 워싱턴에서 미국 의원들과 회담을 갖고 AI와 잠재적인 미래 규제에 대해 논의했다. 그러나 일부 AI 전문가들은 글로벌 규제 성공 가능성에 대해 회의적인 시각을 가지고 있다. 45년 동안 AI를 연구해 온 피에르 하렌도 부정적인 사람 중 한 명이다. 하렌은 컴퓨터 대기업 IBM에서 7년간 근무하며 고객을 위한 인공지능 왓슨 슈퍼컴퓨터 기술 설치 팀을 이끌었다. 2010년에 출시된 왓슨은 사용자의 질문에 대답할 수 있으며, AI의 선구자 중 하나에 속한다. 이러한 배경을 가진 하렌은 지난해 챗GPT와 기타 소위 '생성형 AI' 프로그램의 출현과 그 능력에 "깜짝 놀랐다"고 말했다. 생성형 AI는 간단히 말해 단어, 이미지, 음악, 동영상 등 새로운 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있는 AI다. 한 가지 예에서 아이디어를 얻어 완전히 다른 상황에 적용할 수도 있다. 하렌은 챗GPT의 이러한 능력이 인간과 비슷하다고 말했다. 그는 "이 기계는 우리가 주입하는 것을 반복하는 앵무새가 아니다"라면서 "고차원적인 유추를 하고 있다"고 했다. 북한·이란 등 걸림돌 그렇다면 이 인공지능이 통제 불능 상태가 되는 것을 막기 위한 일련의 규칙이나 규제 장치는 어떻게 만들 수 있을까? 하렌은 북한 등 일부 국가가 AI를 규제하는 기구나 규칙에 가입하지 않을 것이기 때문에 인공지능 통제는 사실상 불가능하다고 말했다. 그는 "우리는 북한이나 이란과 같은 비협조적인 국가가 있는 세상에 함께 살고 있다"며 "그들은 AI 관련 규제를 인정하지 않을 것이다. 비협조적인 행위자에 대한 규제는 하늘의 별 따기다"라고 말했다. AI 규제를 찬성하는 사람들은 악의적인 행위자들이 AI 기술을 발판으로 삼아 위험한 기능을 습득하는 것이 상대적으로 쉬워진다는 점을 걱정하고 있다. 예를 들어 물리학자는 이론적으로 핵폭탄을 만드는 방법을 알고 있지만 실제로 핵폭탄을 제조하는 것은 매우 힘들다. 그러나 AI의 도움을 받으면 손쉽게 핵폭탄을 만들 수도 있다. 위키피디아의 창립자 지미 웨일즈는 거대 기술 기업의 경계를 넘어 수많은 프로그래머가 인터넷을 통해 기본 코드를 무료로 사용할 수 있는 AI 소프트웨어를 사용하고 있다고 말했다. 그는 "수만 명의 개인 개발자가 이러한 혁신을 기반으로 기술을 개발하고 있다. 이들에 대한 규제는 결코 일어나지 않을 것"이라고 우려했다. 영국, 11월 AI 규제 글로벌 서밋 개최 올리버 다우든 영국 부총리는 지난 9월 정부가 행동하지 않으면 인공지능이 세계 질서를 불안정하게 만들 수 있다고 경고했다. 다우든 부총리는 뉴욕에서 열린 유엔 총회에서 "현재 AI에 대한 글로벌 규제는 발전 속도에 비해 뒤처지고 있다"고 우려했다. 그는 과거에는 각국 정부가 기술 발전에 대응하여 규제를 만들었지만, 이제는 AI의 발전과 함께 규제를 만들어야 한다고 주장했다. 다우든은 정부와 시민이 위험을 적절히 완화할 수 있다는 확신을 가져야 하는 것처럼 AI 관련 기업도 "스스로 숙제를 해결해야 한다"며 규제 확립을 강조했다. 영국은 오는 11월 AI 규제를 논의하기 위해 '글로벌 서밋' 개최를 앞두고 있다. 규제가 없는 AI는 결국 일자리를 빼앗고, 잘못된 정보를 부추기거나 차별을 고착화할 수 있다는 취지에서다. 인공지능 자체가 내포하는 편향성과 불투명성 등 기술적 한계와 인공지능 오작동에 따른 잠재적 위험 요인에 대응해 기존 인공지능의 한계를 극복하고 초거대 인공지능의 신뢰성을 확보하기 위한 국제적인 규제 마련이 시급한 상황이다. 한국, 인공지능 규제 방안 한편, 한국에서는 빠르면 11월부터 인공지능 서비스에서 발생할 수 있는 위험 요인 등을 민간 자율로 평가하는 검·인증 체계와 AI 생성물에 대한 워터마크 표시 제도가 추진된다. 과학기술정보통신부는 25일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 열린 제4차 인공지능 최고위 전략대화에서 이 같은 내용을 담은 '인공지능 윤리·신뢰성 확보 추진 계획'을 발표했다. 민간 자율 AI 윤리·신뢰성 확보 지원, 선도적인 AI 윤리·신뢰성을 위한 기술·제도적 기반 마련, 사회 전반에 책임 있는 AI 의식 확산 등을 골자로 한 이번 계획의 세부 과제로 과기정통부는 오는 11월부터 민간 자율 AI 신뢰성 검·인증을 추진하겠다고 밝혔다. 인공지능이 생성한 결과물에 대한 표시 제도 도입도 11월부터 추진한다. 이용자 보호를 위해 가시적 워터마크를 권고하며, 표시 의무화는 의견 수렴과 국제 동향을 고려해 단계적 도입을 검토한다.
- 포커스온
2023-10-26 15:25:00
엔비디아, 로봇 훈련용 AI 에이전트 '유레카' 개발

인공지능(AI) 칩 개발 전문기업인 엔비디아가 로봇에게 복잡한 기술을 가르칠 수 있는 새로운 AI 에이전트인 '유레카(Eureka)'를 개발했다고 발표했다. 엔비디아 공식 블로그 게시물에 따르면 AI 에이전트 유레카를 개발한 엔비디아 리서치는 로봇 손이 인간처럼 빠르게 펜을 돌리는 기술을 수행할 수 있도록 처음으로 훈련시켰다. 또한 서랍과 캐비닛을 여는 법, 공을 던지고 받는 법, 가위를 다루는 법 등을 비롯해 약 30개의 작업을 로봇에게 가르쳤다. 이 AI 에이전트는 대형 언어모델(LLM, large language models)을 사용하여 보상 알고리즘을 자동으로 생성해 로봇이 복잡한 작업을 수행하도록 훈련시킨다. 엔비디아 리서치는 전 세계적으로 수백 명의 과학자와 엔지니어로 구성되어 있으며, AI, 컴퓨터 그래픽, 컴퓨터 비전, 자율주행차, 로봇공학 등의 주제에 초점을 맞춘 다양한 팀이 있다. 이번 연구는 논문과 프로젝트의 AI 알고리즘을 포함하고 있으며, 개발자는 엔비디아의 '아이작 짐(Isaac Gym)'을 사용하여 실험할 수 있다. 아이작 짐은 강화 학습 연구를 위한 물리 시뮬레이션 레퍼런스 애플리케이션으로, 오픈USD(OpenUSD) 프레임워크 기반의 3D 도구와 애플리케이션을 만드는 개발 플랫폼인 엔비디아 옴니버스를 기반으로 구축됐다. 유레카 자체는 GPT-4 대규모 언어 모델로 구동된다. 엔비디아의 AI 머신러닝 수석 디렉터 겸 유레카 논문의 저자인 아니마 아난드쿠르마(Anima Anandkumar)는 "강화 학습은 지난 10년 동안 인상적인 성과를 거뒀지만 시행착오를 거쳐야 하는 보상 설계와 같은 여전히 어려운 과제가 많다"며 "유레카는 어려운 과제를 해결하기 위해 생성과 강화 학습 방법을 통합하는 새로운 알고리즘을 개발하기 위한 첫 걸음"이라고 말했다. 유레카, 로봇 훈련시키는 AI 이 논문에 따르면 로봇의 시행착오 학습을 가능하게 하는 유레카 생성 보상 프로그램은 80% 이상의 작업에서 사람이 작성한 전문 보상 프로그램보다 성능이 뛰어나다. 이로 인해 로봇의 평균 성능이 50% 이상 향상된다. 이 AI 에이전트는 GPT-4 LLM과 생성형 AI를 활용, 강화 학습을 위해 로봇에 보상을 제공하는 소프트웨어 코드를 작성한다. 작업별 프롬프트나 사전 정의된 보상 템플릿이 필요하지 않으며, 사람의 피드백을 쉽게 통합하여 개발자의 비전에 더 정확하게 부합하는 결과를 위해 보상을 수정할 수 있다. 유레카는 아이작 짐의 GPU 가속 시뮬레이션을 사용해 보다 효율적인 훈련을 위해 대량의 보상 후보 품질을 빠르게 평가할 수 있다. 그런 다음 유레카는 훈련 결과에서 주요 통계의 요약을 구성하고 LLM에 보상 함수 생성을 개선하도록 지시한다. 이런 식으로 AI는 스스로 개선된다. 네 발 달린 로봇, 이족 보행, 손재주가 좋은 로봇 손, 협동 로봇 팔 등 다양한 종류의 로봇이 여러 가지 작업을 수행하도록 가르친다. 로봇 적용 범위 확장 기대 이 연구 논문은 로봇 손이 복잡한 조작 기술의 다양한 범위를 보여주는 오픈 소스 민첩성 벤치마크를 기반으로 한 20가지 유레카 훈련 작업의 심층적인 평가를 제공한다. 이처럼 유레카는 로봇 학습에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대된다. 로봇이 스스로 학습할 수 있게 되면 개발자가 로봇에게 특정 작업을 수행하는 방법을 알려주기 위해 많은 시간을 할애할 필요가 없어진다. 또한 유레카는 다양한 종류의 로봇을 훈련함으로써 로봇의 적용 범위를 확장할 수 있다. 엔비디아의 선임 연구 과학자 린지 '짐' 판(Linxi 'Jim' Fan)은 "유레카는 대규모 언어 모델과 엔비디아 GPU 가속 시뮬레이션 기술의 독특한 조합"이라고 말했다. 그는 "우리는 유레카가 손재주 있는 로봇 제어를 가능하게 하고 아티스트를 위해 사실적인 애니메이션을 제작할 수 있는 새로운 방법을 제공할 것이라고 본다"고 덧붙였다. 유레카는 로봇 기술의 미래에 대한 가능성을 제시하는 획기적인 연구이다. 유레카의 발전이 가속화되면 로봇이 우리 생활에서 더 널리 사용될 것으로 기대된다.
- 산업
2023-10-25 11:27:00
AI 에너지 효율성 100배 개선⋯클라우드 의존 없는 실시간 나노전자소자 개발

노스웨스턴 대학교 엔지니어들은 가장 에너지 효율적인 방식으로 정확한 머신러닝 분류 작업을 수행할 수 있는 새로운 나노 전자 장치를 개발했다. 12일(현지시간) 미국 매체 노스웨스턴나우(northwestern now)에 따르면 기존 기술보다 100배 적은 에너지를 사용하는 방식으로 실시간으로 인공지능(AI) 작업을 수행할 수 있다. 이 장치의 가장 큰 특징은 클라우드를 이용하지 않고도 대용량 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있는 점이다. 따라서 설치 공간이 협소하고 전력 소비가 적은 웨어러블 기기, 예를 들어 스마트 시계나 피트니스 트래커에 적용하기에 이상적이다. 연구 팀은 이 새로운 나노전자소자의 성능을 확인하기 위해 심전도(ECG) 데이터를 활용해 불규칙한 심장 박동인 부정맥을 진단하는 실험을 진행했다. 실험 결과, 이 장치는 다양한 부정맥 유형을 거의 95%의 높은 정확도로 판별할 수 있었다. 이번 연구 결과는 공학과 의학 분야에서 큰 파장을 일으킬 것으로 보이며, 관련 논문은 12일 '네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)' 저널에 게재됐다. '개인화된 서포트 벡터 머신 분류를 위한 재구성 가능한 혼합 커널 이종 접합 트랜지스터'라는 제목의 이 연구는 미국 에너지부, 국립과학재단, 육군 연구소의 지원을 받아 진행됐다. 이 연구의 선임 저자인 노스웨스턴의 마크 허삼(Mark C. Hersam) 박사는 "오늘날 대부분의 센서는 데이터를 수집한 다음 클라우드로 전송하고, 분석은 에너지 소모가 많은 서버에서 수행된 후 최종적으로 사용자에게 결과를 전송한다"며 "이 접근 방식은 엄청나게 비싸고 상당한 에너지를 소비하며 시간이 많이 걸린다"고 성명했다. 이어 "우리 장치는 에너지 효율이 매우 높아 웨어러블 전자기기에 직접 배치하여 실시간 감지 및 데이터 처리를 할 수 있으므로 건강 응급상황에 보다 신속하게 개입할 수 있다"고 말했다. 나노기술 전문가로 유명한 허삼 박사는 노스웨스턴 맥코믹 공과대학에서 월터 머피 재료과학 및 공학 교수로 활약하고 있다. 또한 재료 과학 및 공학과 학과장, 재료 연구 과학 및 공학 센터 소장, 그리고 국제 나노기술연구소 회원 등 왕성한 역할을 하고 있다. 허삼 박사는 이번 연구를 서던캘리포니아 대학교의 한 왕(Han Wang) 교수, 노스웨스턴 대학교의 비노드 상완(Vinod Sangwan) 연구 조교수와 공동으로 주도했다. 머신러닝 툴은 신규 데이터를 분석하기 전에, 먼저 학습 데이터를 다양한 카테고리에 정확하게 분류하는 과정을 거쳐야 한다. 예를 들어, 사진을 색상별로 분류하는 도구의 경우, 빨간색이나 노란색, 파란색 등 각 사진의 색상을 정확히 식별할 수 있어야 한다. 이러한 작업은 인간에게는 간단하지만, 기계에게는 상당한 에너지를 소모하는 복잡한 작업이다. 현재 실리콘 기반 기술로 심전도와 같은 대규모 데이터 세트를 분류하려면 100개 이상의 트랜지스터를 필요로 한다.이러한 각각의 트랜지스터는 작동과정에서 에너지를 소비한다. 하지만 노스웨스턴의 나노 전자 장치는 단 두 개의 장치로 동일한 머신러닝 분류를 수행할 수 있다. 연구진은 디바이스 수를 줄임으로써 전력 소비를 획기적으로 줄이고 표준 웨어러블 기기에 적용 가능한 훨씬 더 작은 크기의 디바이스를 개발했다. 이 새로운 디바이스의 비결은 다양한 소재를 혼합하여 전례 없는 조정성을 구현한 것이다. 기존 기술은 실리콘을 사용하지만 연구진은 2차원 이황화몰리브덴과 1차원 탄소 나노튜브로 소형화된 트랜지스터를 제작했다. 따라서 데이터 처리 단계마다 하나씩 많은 실리콘 트랜지스터가 필요한 대신, 재구성 가능한 트랜지스터는 다양한 단계 간에 전환할 수 있을 만큼 동적이다. 이번 새로운 디바이스의 성공 비결은 다양한 소재의 혼합과 창의적인 조절 능력에 있다. 기존에는 실리콘을 주로 사용했으나, 이번 연구에서는 2차원 이황화몰리브덴과 1차원 탄소 나노튜브를 활용하여 소형화된 트랜지스터를 구현했다. 이러한 혁신적 접근 방법 덕분에, 각 데이터 처리 단계에 여러 개의 실리콘 트랜지스터를 사용하는 것이 아니라, 하나의 재구성 가능한 트랜지스터만으로도 다양한 단계를 동적으로 전환할 수 있게 되었다. 허삼 박사는 이에 대해 "두 가지 서로 다른 재료를 하나의 디바이스에 통합함으로써, 전류 흐름을 강력하게 조절할 수 있는 동적 재구성이 가능하다"며 "이런 방식으로 단일 디바이스에서도 높은 수준의 조절이 가능해져, 작은 공간과 적은 에너지만을 소비하면서도 정교한 분류 알고리즘 실행이 가능하다"고 덧붙였다. 연구진은 장치를 테스트하기 위해 공개적으로 사용가능한 의료 데이터 세트를 찾았다. 먼저 심전도 데이터를 해석하도록 디바이스를 훈련시켰는데, 이는 일반적으로 숙련된 의료진이 상당한 시간을 들여야 하는 작업이다. 그런 다음 장치에 정상, 심방 조기 박동, 심실 조기 수축, 속도 박동, 왼쪽 다발 분기 블록 박동, 오른쪽 다발 분기 블록 박동 등 6가지 유형의 심장 박동을 분류하도록 요청했다. 연구팀은 장치의 성능을 테스트하기 위해 공개적으로 접근 가능한 의료 데이터 세트를 활용했다. 첫 단계에서 연구팀은 디바이스를 훈련시켜 심전도 데이터를 해석할 수 있도록 하였는데, 이는 일반적으로 전문 의료인력이 상당한 시간을 투입해야 해결할 수 있는 문제였다. 연구팀은 이어서 장치에게 정상 심장 박동, 심방 조기 박동, 심실 조기 수축, 속도 박동, 왼쪽 번치 가지 블록, 오른쪽 번치 가지 블록 등 총 6가지 유형의 심장 박동 패턴을 구분하도록 요청했다. 이렇게 개발된 나노전자 장치는 1만 개의 심전도 샘플을 분석하며 각각의 부정맥 유형을 정확하게 식별할 수 있었다. 또한, 이 장치는 데이터를 클라우드로 전송할 필요가 없어, 환자의 소중한 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 환자의 개인 정보 보호도 가능하다. 허삼 박사는 "데이터가 전송될 때마다 도난당할 위험이 증가한다"고 주장했다. 그는 "개인 건강 정보가 손목 시계와 같은 웨어러블 장치에서 로컬로 처리될 경우, 정보의 도난 위험이 크게 감소한다"고 덧붙였다. 그러면서 이런 방법으로 이 장치가 개인 정보의 보호를 강화하고 정보 유출의 위험을 줄일 것이라고 강조했다. 그는 이러한 나노전자 장치가 향후 웨어러블 기기에 통합되어, 각 사용자의 건강 상태에 맞춰 개인화되며 실시간 애플리케이션에 적용될 것으로 전망했다. 이를 통해 사용자들은 추가적인 전력 소모 없이도 기존에 수집된 데이터를 최적화하여 활용할 수 있을 것으로 보인다고 말했다. 허삼 박사는 "AI 도구들이 전력 소비의 큰 부분을 차지하고 있는 상황"이라며 "현재의 컴퓨터 하드웨어에 계속 의존하는 것은 지속 가능하지 않다"라고 경고했다.
- IT/바이오
2023-10-14 10:24:00
페덱스의 신형 AI로봇, 테트리스 연상 적재 신공 과시

매일 1500만 개 이상의 패키지를 처리하는 물류 대기업 페덱스(FedEx)가 최근 AI 기반의 양팔 로봇 '덱스(DexR)'를 선보였다. 이 로봇의 목적은 다양한 크기와 무게의 상자를 트럭에 테트리스처럼 효율적으로 적재하는 것이다. '덱스'는 페덱스 직원들에게 가장 어려운 작업인 화물의 트럭 적재를 자동화하기 위해 개발되었다. 기술 전문 매체 와이어드에 따르면, 이 로봇은 AI를 활용해 다양한 크기의 상자를 최대한 효율적으로 배치, 트럭 내부의 공간을 최대한 활용한다. 이는 결코 쉽지 않은 작업이다. 페덱스의 레베카 양(Rebecca Yang) 운영 및 첨단 기술 담당 부사장에 따르면, 패키지는 다양한 포장재, 크기, 모양, 무게로 제공돼 그 조합은 예측하기 어렵다. 로봇은 패키지를 감지하기 위해 카메라와 라이다(LiDAR, 일종의 레이저 광) 센서를 사용한다. 그리고 상자들을 효과적으로 배열해 안정적인 '벽'을 구성하고, 상자를 끊임없이 조정하여 미끄러짐이나 기타 문제에 대응한다. 양 부사장은 "몇 년 전 AI는 이처럼 복잡한 결정 과정을 처리하기엔 한계가 있었다"고 설명했다. 양팔 로봇 덱스는 현재 페덱스에서 광범위한 적용을 위한 예비 테스트를 거치고 있다. 챗GPT와 같은 생성형 AI 도구 덕분에 많은 산업이 AI가 거의 모든 작업을 수행할 수 있다고 인식하기 시작했다. 그렇지만, 예측하기 어려운 현실 세계에서 물체를 다루는 것은 알고리즘에게 여전히 큰 도전이다. 대다수의 산업용 로봇은 주로 반복적이고 극도로 정밀한 작업을 수행하기 위해 설계되었다. 반복 작업 위해 정밀 설계 로봇 공학은 지속적으로 발전하고 있으며, 현재 많은 기계들이 AI를 통해 물체를 인식하고 이를 처리하는 방법을 결정하고 있다. 이런 과정에서 알고리즘이 실제 로봇에 적용되기 전에, 시뮬레이션에서 오류를 최소화하며 훈련을 받을 수 있다. 하지만 시뮬레이션의 세계에서 현실로의 전환은 간단하지 않다. 개선된 알고리즘, 로봇 기계 학습에 대한 신선한 접근법, 그리고 발전된 하드웨어 및 센서 덕분에 고급 로봇의 실용적인 응용이 점점 확장되고 있다. 카네기 멜론 대학의 로보틱스 연구소장 매튜 존슨-로버슨은 "최근 1~2년 동안 AI와 머신러닝의 발전으로, 많은 사람들이 이를 '비용 절감 및 효율성 향상을 통한 수익성 있는 비즈니스 케이스로 활용할 수 있다'고 주장하고 있다"고 밝혔다. 자율주행 차량과 AI의 지속적인 발전에 대한 오랜 기간의 투자 덕분에 로봇이 더 다양한 작업장에서 활용될 수 있게 될 것이라고 존슨-로버슨은 지적했다. 그는 "현재 상업용 로봇 공학의 초창기에 불과하다고 볼 수 있다"라고 덧붙였다. 생성 AI 활용해 패턴 계산 페덱스 로봇은 캘리포니아 레드우드 시티에 본사를 둔 스타트업인 덱스터리티(Dexterity)가 페덱스를 위해 개발했다.덱스터리티는 창고 운영을 위한 다양한 AI 기반 로봇 시스템 개발을 전문으로 하는 기업이다. 페덱스의 로봇은 캘리포니아 레드우드 시티에 위치한 스타트업 덱스터리티(Dexterity)가 개발했다. 덱스터리티는 창고 자동화를 위한 AI 기반 로봇 시스템의 전문 개발업체이다. 사미르 메논(Samir Menon) 덱스터리티의 최고경영자(CEO)는 페덱스를 위해 제작된 로봇이 생성 AI를 활용하여 다양한 유형의 상자를 적절히 쌓을 수 있도록 설계되었다고 밝혔다. 이 AI는 상자를 인식하고, 그것을 잡는 과정에도 활용된다. 그렇지만 메논은 이러한 시스템을 구축하기 위해서는 신중한 엔지니어링 작업이 필요하다고 강조했다. 로봇이 상자를 적재할 때마다, 포스 피드백을 통해 패키지의 정확한 배치를 확인한다. 더불어 카메라와 깊이 센서로 로딩 된 물품을 스캔하여 기존의 모델과의 일치성을 점검한다. 일치하지 않을 경우, 로봇은 현재 작업 상태에 맞춰 적재 전략을 수정한다. 온라인 쇼핑의 대표 기업인 아마존의 성장과 함께, 패키지 처리는 로봇 개발에서 혁신적인 핵심 분야로 부상했다. 아마존은 현재 제품을 보다 효율적으로 관리하고 처리하기 위해 수천 대의 첨단 로봇을 운영하고 있다. 트럭 내부는 다양한 상자를 적재해야 하는 제한된 공간이다. 이것은 로봇이 창고에서 수행하는 일반적인 선택 작업보다 "더 큰 도전"이라고 매사추세츠 공과대학(MIT)의 AI와 로봇 공학 전문가 풀킷 아그라왈(Pulkit Agrawal) 교수는 지적했다. AI로봇 활용으로 실업 우려 확산 로봇이 다양한 업무를 수행하는 시대가 급속히 다가오면서, AI 기반 로봇 활용의 증가로 인한 실업에 대한 우려가 커지고 있다. 미국의 자동차 공장 노동자들의 연속적인 파업은 전기차와 자율 주행과 같은 급변하는 기술 트렌드와 연관되어 있다. 페덱스의 양 부사장은 이 로봇이 완벽하진 않지만, 결국 숙련 노동자와 동등한 속도로 트럭에 화물을 적재할 수 있을 것이라고 전망했다. 페덱스는 이미 버크셔 그레이의 기술을 활용해 일부 시설에서 소포 분류 작업을 수행 중이다. 이 기술에 대해 회사는 2022년에만 약 2억 달러를 투자했다. 양 부사장은 페덱스가 몇 대의 로봇을 언제 도입할지에 대해 구체적으로 밝히지 않았다. 로봇의 신뢰성 관련 데이터는 아직 수집 단계에 있다. 그럼에도 덱스터리티의 로봇 기술은 다른 영역에도 적용될 전망이며, 페덱스는 로봇을 통해 더욱 다양한 업무를 처리하고자 한다. 그는 "이것은 우리에게 큰 전환점이며, 다가오는 세대가 우리의 업무 방식을 향상시키는 것을 목격하게 되어 기쁘다"고 말했다.
- IT/바이오
2023-10-08 06:55:00
[퓨처 Eyes(4)] 2023년 이후 주목받는 AI 트렌드 5가지

인공지능(AI) 시장은 지난 몇 년 동안 기하급수적인 속도로 성장했다. 전 세계적으로 널리 알려진 챗GPT(ChatGPT)와 구글 바드(Bard), IBM의 왓슨(Watson), 네이버의 클로바X와 같은 제품 덕분에 이런 성장이 가능했다. 글로벌 경영 컨설팅 회사인 맥킨지(McKinsey)는 현재 전체 조직의 50~60%가 이미 AI 기반 도구를 사용하고 있으며, 이 비율은 가까운 미래에 더욱 늘어날 것으로 추정된다. 포브스 보고에 따르면, AI는 현재 세계에서 가장 빠르게 성장하고 있는 산업 중 하나이다. 이 분야의 시장 가치는 10년 내로 연평균 37.3%의 성장률을 기록하며, 같은 기간 동안 약 1조 8100억 달러의 누적 가치에 이를 것으로 전망된다. 이러한 증가세는 근거가 없는 것이 아니며, 실제로 많은 전문가들이 2030년까지 AI가 세계 경제에 기여할 가치가 15조 7000억 달러에 이를 것으로 예측한다. 이는 현재 인도와 중국의 GDP를 합한 것보다도 더 큰 금액이다. 이러한 예상은 생성형 AI)와 자연어 처리(NLP) 같은 특정 기술 트렌드의 발전 덕분이라고 할 수 있다. 기술의 중요성이 점점 부각됨에 따라, 시장 및 기술 전문가들은 AI가 주도하거나 영향을 미칠 주요 트렌드들에 주목하고 있다. AI 어시스턴트의 성장부터 생성형 AI의 부상까지 코인텔레그래프가 진단한 '2023년 이후 주목받는 AI트렌드 5가지'를 소개한다. AI 어시스턴트 사용 증가 기술이 지속적으로 발전하며 확장되면서, AI 어시스턴트는 다양한 서비스 분야의 자동화와 디지털화를 가능하게 하는 준비 상태에 있다. AI 기반 디지털 서비스 개발사 VAIOT의 최고 운영 책임자 파베 안드루슈키에비츠는 법률 서비스, 공공 행정, 시민 서비스 등이 AI의 도움으로 크게 향상될 수 있는 몇몇 분야라고 지적했다. 그는 "AI 어시스턴트는 사용자에게 더 나은 접근성과 비용 절감, 사용의 편리성을 제공한다. 법률 서비스의 경우, 많은 사람들이 비용 문제나 접근성의 어려움으로 인해 이용하는데 어려움을 겪기도 한다. AI 어시스턴트는 24시간 연중무휴로 모바일 기기에서 접근 가능한 '자연스러운 사용자 인터페이스'를 제공함으로써, 이런 부분의 장벽을 낮추어 누구나 쉽게 법률 지원을 받을 수 있도록 도와준다"고 설명했다. 포춘 500대 기업에서 AI 도입 선호도 상승 AI 컨설팅 전문 회사 킨포크스(Keenfolks)의 미구엘 마차도 CEO이자 공동 창립자는 최근 사람들이 AI 제품의 빠른 확장 속도와 폭넓은 접근성에 대해 놀라게 될 것이라고 전망했다. 그는 오픈AI의 챗GPT 인터페이스가 2022년 3월에 출시된 후 현재 사용자 수가 1억 명이 넘는 것을 예로 들었다. 그는 "다양한 파일럿 실험을 통해, 포춘 500대 기업은 AI 전략을 더 빠르게 조정하고 향상시킬 수 있을 것이며, 커뮤니티는 언어 모델에 대한 지식을 활용하여 협동 학습과 기술 개발을 추진하는 플랫폼 구축에 핵심 역할을 할 것"이라고 강조했다. 마차도는 법률, 인사, 재무 등의 분야에서 최고 경영진이 비즈니스를 혁신하기 위해 AI를 적극 도입하는 추세가 확산되고 있다고 지적했다. 그는 "노코드(Nocode) 솔루션의 등장은 AI도입을 대중화해서 기술적 전문성이 부족한 브랜드들도 첨단 기술을 그들의 운영체계에 손쉽게 통합하게 만들어줄 것"이라고 덧붙였다. 생성형 AI 급성장 최근 몇 년 간 많은 AI 기반 애플리케이션은 기존 데이터를 활용하여 예측하거나 인사이트를 추출하는 예측 모델에 주로 의존했다. 이렇게 생성된 결과는 기존 데이터에서 파생되며 실제로 새로운 내용을 제공하지 않는다. 반면, 생성형 AI는 머신러닝과 딥러닝을 사용해 기존 학습 데이터 위에 구축된 새로운 패턴을 사용하여 독립적으로 계산된 독창적인 정보를 생성한다. 지난 한 해 동안 이러한 모델은 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 콘텐츠를 생성하는 데 광범위하게 사용됐다. 메타와 언스트앤영의 생성형 AI 전문가이자 기술 자문인 헨리 아더(Henry Ajder)는 이 기술의 미래 가능성에 대해 "우리는 현재 생성형 기술의 초기 단계에 있으며, 앞으로 합성 미디어는 단순한 신기함에서 벗어나 엔터테인먼트, 교육, 접근성 등의 분야에서 큰 발전을 이끌 것"이라고 전망했다. 자연어 처리(NLP) 시스템의 성장 가까운 미래에 큰 관심을 받을 것으로 예상되는 AI 분야 중 하나는 자연어 처리(NLP)이다. 이 기술은 검색 엔진부터 음성 인식 시스템까지, 많은 사람들이 일상적으로 의존하는 다양한 기술 제품의 핵심이다. NLP를 통해, 기계는 사람의 언어를 보다 자연스럽게 이해하고 해석하여 대응할 수 있다. 실제로, 언어 모델링, 구문 분석, 감정 분석, 기계 번역, 음성 인식 등의 방식을 활용하여 이 기술은 다양한 비즈니스 환경에서 사용자에게 현실적인 대응을 제공한다. 아직 초기 단계이 이 분야의 잠재력을 강조하는 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)의 최신 보고서에 따르면, 2023년에서 2030년 사이에 연평균 40.4%의 성장률을 보일 것으로 예상되며, 10년 후에는 약 4385억 달러의 시장 규모를 이룰 것으로 전망된다. 의료 분야의 AI 활용 확대 포브스에 따르면, 의료 분야에서 AI의 활용은 질병을 진단하고 치료하는 의사의 방식을 혁신적으로 바꿀 것으로 보인다. 또한 신약 개발과 의학 연구 분야에서도 머신 러닝의 적용이 확대될 것이다. 2027년까지 신약 개발에 AI가 사용되는 규모는 40억 달러에 달할 것으로 예상된다(45.7%의 연평균 성장률로 성장). 마찬가지로 미국 의료 서비스 제공업체의 50% 이상이 내부 의료 프로세스의 일부로 로보틱스 프로세스 자동화와 같은 AI 도구를 도입했거나 도입할 계획이다. 2027년까지 AI가 신약 개발에서 차지하는 부분은 약 40억 달러로 추정되며, 이는 45.7%의 연평균 성장률로 성장할 것으로 예측된다. 또한, 미국의 의료 서비스 제공자 중 절반 이상이 로보틱스 프로세스 자동화 등의 AI 도구를 의료 프로세스에 통합하거나 도입 계획을 세우고 있다. 결과적으로 AI, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리와 같은 첨단 기술이 주도하는 디지털 시대로 전환하면서 다양한 산업에서 이러한 기술의 적용이 확대되어, 보다 디지털화되고 자동화된 미래를 구축하는 데 큰 역할을 할 것으로 예상된다.
- 포커스온
2023-09-21 18:25:00
도시바, AI로 '포트홀' 감지해 중대 사고 예방

비가 쏟아지면 도로 표면에 구멍이 생기는 포트홀(pot hole)은 자칫 중대 사고로 이어질 확률이 높다. 이 포트홀은 일반적으로 사람의 눈으로 직접 확인하고 보수해야 했기 때문에, 많은 시간과 노동력이 소모되어왔다. 그런데 일본의 전기기기 회사 도시바와 도시바 디지털 솔루션즈가 포트홀을 해결할 수 있는 '노면 변화 감지 AI(인공지능)'를 개발해 실용화에 나섰다. 일본 IT전문 매체 지디넷(ZD NET)에 따르면, 도시바와 도시바 디지털 솔루션즈는 NEXCO 중일본과의 협력 하에 고속도로 일상 점검의 효율성을 향상시키기 위한 검증실험을 진행했다. 그 결과, 이 AI 기술은 일상 점검의 자동화와 노동력 절감 뿐만 아니라, 긴급 보수가 필요한 포트홀을 조기에 발견하는 데 큰 효과가 있음이 밝혀졌다. 이로써 고속도로의 유지보수와 장기적인 안정적 운영에도 큰 도움이 될 것으로 기대된다. 지난 2019년 NEXCO 중일본 지역 내의 고속도로에서 약 3200건의 포트홀이 발견됐다. 이 중 30년이 경과한 도로가 전체의 60%를 차지하며, 노면의 변화로 인해 포트홀 발생 빈도가 증가했다. 이로 인해 적시에 이루어지는 점검 및 유지보수가 절실하게 필요한 상황이었다. 기존의 점검 방식은 점검원이 순찰 차량을 이용하여 정기적으로 도로를 순회하며 육안으로 포트홀을 확인하는 방식이었다. 긴급 보수가 필요한 포트홀을 발견할 경우, 점검원은 안전한 정차 지점을 찾은 후, 다시 포트홀이 있는 장소로 돌아와 사진 촬영을 해야 했다. 이후 해당 사진을 도로관제센터에 보고하는 과정을 거쳤다. 도시바 연구개발센터의 미디어 AI 실험실 전문가 노다 레이코 씨는 "노면 변화 감지 AI는 점검원이 탑승한 차량에 설치된 카메라로 이미지를 수집하며, 이 이미지를 AI로 분석한다. 이를 통해 주행 중에도 실시간으로 포트홀을 자동으로 파악하고, 바로 도로관제센터에 보고가 가능하다. 이로써 점검 품질의 일관성과 작업의 안전성이 보장되며, 긴급 보수에 소요되는 시간도 크게 줄일 수 있다"고 말했다. 이번 AI의 눈에 띄는 특징은 '약교사 학습형' 기술이 탑재된 것이다. '약교사 학습형' 기술은 영어로 'Weakly Supervised Learning'이라고도 하며, 머신러닝에서 사용되는 학습 방식 중 하나다. 도시바는 AI가 딥러닝 모델을 통해 입력 이미지에서 비정상 패턴의 스코어 맵을 생성한다고 설명했다. 이 모델은 스코어 맵의 최대값이 입력 이미지의 변화와 일치하도록 학습되어, 정상 이미지와 비정상 이미지 사이의 차이점을 높은 스코어로 표시한다. 이 기술의 도입으로 이미지 분석 시간이 기존 1분 40초에서 단 1초로 줄어들었다. 이로 인해 작업 부담을 줄이고 다양한 도로 환경에서의 적용이 용이해졌다. 향후 두 회사는 NEXCO 중일본과 실증 실험을 진행해 긴급 보수가 필요한 포트홀의 검출 정밀도를 향상시키고 오는 2024년 실용화를 목표로 하고 있다. 2024년 이후로는, 네쿠스코(NEXCO 일본도로공단 후계의 민영기업으로, 동일본, 중일본, 서일본의 3개 회사로 구성)는 각 점검 항목별로 내부에서 AI 모델을 개발할 수 있는 서비스를 제공할 계획이다.
- 산업
2023-09-17 09:12:00
[퓨처 Eyes(3)] 양자 컴퓨터, AI·챗GPT보다 더 큰 기술 혁신 온다

미래 기술에서 양자 컴퓨터를 빼고 이야기할 수 없다. 양자 컴퓨터는 독특한 도전과제를 제시하고 전례 없는 연산 능력을 약속하는 최첨단 기술이다. 양자 컴퓨터는 양자역학의 원리를 이용하여 작동한다. 이진 논리(0과 1)와 순차적 계산으로 작동하는 기존 컴퓨터와 달리, 양자 컴퓨터는 무한한 수의 가능한 결과를 나타낼 수 있는 양자 비트, 즉 '큐비트(qubit)'라는 정보 단위를 사용해 계산을 수행한다. 이를 통해 양자 컴퓨터는 양자역학의 확률적 특성을 활용하여 엄청난 수의 계산을 동시에 수행할 수 있다. 인공지능(AI) 챗 GPT보다 더 큰 기술혁신을 몰고 올 것으로 기대되는 양자 컴퓨터의 장점은 첫째, 기존 컴퓨터보다 어떤 작업도 더 빠르게 수행할 수 있다. 양자 컴퓨터에서는 원자가 기존 컴퓨터보다 더 빠르게 움직이기 때문이다. 둘째, 높은 수준의 정밀도로 국가 보안 및 메가데이터 처리에 적합하다. 셋째, 에너지 낭비가 적다. 양자 컴퓨터는 아직 초기 단계에 있지만 암호화부터 신약 개발에 이르기까지 다양한 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있다. 양자 컴퓨터를 사용하면 부작용이 적고 더 효과적인 신약을 개발할 수 있다. 또한 IT 보안의 주요 도전 과제이기도 하다. 연구자와 기술 기업은 양자 컴퓨터의 성능을 견딜 수 있는 새로운 암호화 방법을 모색해야 한다. 여기에는 새로운 암호화 알고리즘을 개발하거나 양자역학의 원리를 사용하여 '양자 암호화'로 알려진 것을 만드는 게 포함될 수 있다. 프랑스 일간 경제지 라 트리뷘(LATRIBUNE)에 따르면 2030년까지 2000~5000대의 양자 컴퓨터가 작동할 것으로 보인다. 이 매체는 양자 컴퓨터 퍼즐에는 많은 조각이 있기 때문에 가장 복잡한 문제를 처리하는 데 필요한 하드웨어와 소프트웨어는 2035년 이후에나 존재할 수 있다고 전망했다. 또 대부분의 기업은 2035년까지 양자 컴퓨터를 통해 상당한 가치를 창출할 수 없겠지만, 일부 기업은 향후 5년 동안 이득을 볼 수 있을 것으로 내다봤다. 양자 컴퓨터 시장 규모는 2022년 약 10억 달러에서 2030년 80억 달러로 증가할 것으로 추정된다. 퓨처 아이즈에서는 양자 컴퓨터 작동 원리와 금융이나 생명공학, 공급망 등의 적용 분야, 향후 양자 컴퓨터 개발 과제 등을 점검해본다. 양자 컴퓨터의 작동 원리 1) 중첩 양자컴퓨터의 '중첩(Quantum superposition)'은 양자역학의 기본 원칙 중 하나로, 양자시스템이 두 개 이상의 상태를 동시에 가질 수 있다는 개념을 의미한다. 전통적인 컴퓨터에서 비트는 0 또는 1의 값을 갖는다. 그러나 양자컴퓨터에서 '큐비트'는 중첩의 원칙 덕분에 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있다. 이러한 특성은 양자컴퓨터가 복잡한 계산을 전통적인 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 수행할 수 있게 해준다. 2) 양자 얽힘 양자 얽힘은 큐비트가 서로 결합하여 한 큐비트의 상태가 다른 큐비트의 상태에 즉각적으로 영향을 미칠 수 있게 함으로써 큐비트 사이의 거리에 관계없이 큐비트를 연결할 수 있게 한다. 이 특성 덕분에 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 복잡한 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있다. 3) 양자 게이트 양자 게이트는 큐비트 집합에서 수행할 수 있는 연산이다. 양자 게이트는 고전 컴퓨팅의 논리 게이트와 유사하지만, 중첩과 얽힘 덕분에 양자 게이트는 가능한 모든 입력을 동시에 처리할 수 있다. 양자 컴퓨터의 적용 잠재력 양자 컴퓨터의 잠재력은 방대한 양의 정보를 병렬로 처리할 수 있어 기존 컴퓨터에 비해 계산 능력이 기하급수적으로 증가한다는 데 있다. 기존 컴퓨터는 한 사람의 경주 결과를 계산할 수 있지만, 양자 컴퓨터는 서로 다른 경로를 가진 수백만 명의 참가자가 참여하는 경주를 동시에 분석하고 확률 기반 알고리즘을 사용하여 가장 가능성이 높은 우승자를 결정할 수 있다. 양자 컴퓨터는 특히 여러 가지 확률적 결과가 나오는 최적화 문제와 시뮬레이션을 해결하는 데 적합하며 물류, 의료, 금융, 사이버 보안, 날씨 추적, 농업 등의 분야에 혁신을 가져올 수 있다. 양자 컴퓨터의 영향력은 지정학까지 확장되어 전 세계적으로 힘의 역학 관계를 재편할 수 있다. 양자 컴퓨터는 금융과 생명공학, 공급망 등 많은 산업 분야에 혁신을 가져올 것이다. ◇ 금융 금융 및 투자 산업은 양자 AI(퀀텀 AI)의 혜택을 크게 받을 수 있는 분야 중 하나다. 대량의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 양자 AI 알고리즘은 금융회사가 보다 정보에 입각한 투자 결정을 내리고 리스크를 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 양자 AI는 시장 동향을 분석하고 주식, 채권 및 기타 금융상품의 움직임을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이는 투자자가 투자 시점에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 구매, 판매 또는 보유 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다. 또한 금융회사가 새로운 투자 기회를 파악하는 데도 도움이 될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하여 새로운 트렌드와 성장 가능성이 있는 산업을 파악할 수 있다. 이를 통해 투자자는 새로운 산업의 초기 단계에 진입하고 잠재적으로 상당한 투자 수익을 얻을 수 있다. ◇ 생명공학 양자 AI는 유전자 데이터와 기타 복잡한 의료 정보를 분석할 수 있는 능력을 통해 질병에 대한 새로운 치료법과 치료법을 찾아내는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, 양자 AI는 대량의 유전자 데이터를 분석하여 암과 같은 질병의 근본적인 원인을 파악하는 데 사용될 수 있다. 이는 연구자들이 이러한 질병을 유발하는 특정 유전자 돌연변이를 표적으로 하는 새로운 치료법을 개발하는 데 도움이 될 수 있다. 또한 의료진이 환자 개개인에게 맞춤화된 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 환자의 유전자 데이터를 분석하여 해당 환자의 특정 질환에 가장 효과적인 치료법을 찾아낼 수 있다. 이를 통해 의료진은 보다 효과적인 치료를 제공하고 환자 치료 결과를 개선할 수 있다. ◇ 공급망 및 물류 물류 및 공급망 관리는 양자 AI의 혜택을 크게 받을 수 있는 또 다른 분야다. 복잡한 물류 네트워크를 최적화함으로써 기업은 비용을 절감하고 효율성을 개선할 수 있다. 양자 AI는 배송 경로와 배송 시간을 분석하여 가장 효율적인 상품 운송 방법을 파악하는 데 사용될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 판매 데이터 및 기타 요인을 분석하여 제품 수요를 예측하고 기업이 재고 수준을 최적화할 수 있도록 도울 수 있다. 이를 통해 기업은 낭비를 줄이고 수익성을 개선할 수 있다. ◇ 기후 및 환경 모델링 양자 AI는 기후 및 환경 모델링에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 연구자들은 대량의 환경 데이터를 분석함으로써 기후 변화의 영향을 더 잘 이해하고 그 영향을 완화하기 위한 전략을 개발할 수 있다. 양자 AI는 위성 데이터를 분석하여 해수면 변화를 추적하고 해수면 상승이 해안 지역 사회에 미치는 영향을 예측하는 데 사용될 수 있다. 또 기상 조건을 분석하고 허리케인이나 토네이도와 같은 자연재해의 발생 가능성을 예측하는 데에도 사용될 수 있다. 양자 컴퓨터의 개선점 양자 컴퓨터는 큐비트 수정과 양자 오류 등의 수정, 양자 알고리즘 개발 등이 문제점으로 거론된다. 이를 개선하면 양자 컴퓨터는 상상할 수 없는 혁신적인 단계로 접어들 것으로 보인다. 1) 큐비트 개선 양자 컴퓨팅의 기본 단위인 큐비트는 고전적인 비트에 해당한다. 연구자들은 양자 정보를 보다 안정적으로 저장하고 조작할 수 있는 더 안정적이고 일관된 큐비트를 개발하기 위해 노력하고 있다. 초전도 큐비트, 갇힌 이온 기반 큐비트, 광자 기반 큐비트 등 다양한 기술이 연구되고 있다. 2) 큐비트 수 증가 양자 계산의 규모와 복잡성은 사용 가능한 큐비트 수에 따라 달라진다. 연구자들은 더 강력한 양자 알고리즘을 실행하기 위해 큐비트 수를 크게 늘리고자 한다. 큐비트 수가 많은 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터로는 접근할 수 없는 계산을 수행할 수 있게 해준다. 3) 양자 오류 수정 양자 시스템은 노이즈, 간섭, 불안정성 등의 요인으로 인해 오류가 발생하기 쉽다. 양자 오류 수정은 양자 오류를 감지하고 수정하는 기술을 개발하여 실제 시스템에서 양자 계산의 신뢰성을 보장하는 것을 목표로 하는 활발한 연구 분야다. 4) 양자 알고리즘 연구원들은 양자 컴퓨터에서 실행되도록 설계된 특정 알고리즘을 개발하기 위해 노력하고 있다. 이러한 알고리즘은 양자 속성을 활용하여 기존 알고리즘보다 복잡한 문제를 더 빠르게 해결한다. 유망한 양자 알고리즘의 예로는 쇼 인수분해 알고리즘, 그로버 검색 알고리즘, 양자 시뮬레이션 알고리즘 등이 있다. 5) 양자 머신 러닝과 양자 인공 지능의 사용 연구자들은 양자 시스템의 고유한 특성을 활용할 수 있는 새로운 머신러닝 및 인공 지능 알고리즘을 개발하기 위해 양자 컴퓨팅의 활용을 모색하고 있다. 6) 양자 클라우드 서비스의 부상 큐비트 수와 일관성 시간이 증가함에 따라 많은 기업이 사용자에게 양자 클라우드 서비스를 제공하여 자체 양자 컴퓨터를 구축하지 않고도 양자 컴퓨팅의 성능을 이용할 수 있도록 하고 있다. 7) 양자 오류 수정의 발전 양자 컴퓨터를 실질적으로 유용하게 사용하려면 계산 중에 발생하는 오류를 최소화하는 양자 오류 수정 기술이 필요하다. 이 목표를 달성하기 위해 많은 새로운 기술이 개발되고 있다. 양자 컴퓨팅은 아직 개발 초기 단계에 있으며, 널리 사용 가능하고 상업적으로 실행 가능한 양자 시스템이 현실화되려면 많은 기술적 과제를 극복해야 한다. 하지만 이러한 혁신 분야의 지속적인 발전은 가까운 미래에 양자 컴퓨팅에 대한 흥미로운 전망을 열어줄 수 있다. 양자 컴퓨팅은 새로운 논리 패러다임으로 인해 프로그래밍에 완전히 다른 접근 방식이 필요하다. 이 기술의 잠재력을 효과적으로 활용하려면 불확실성과 반복적인 휴리스틱 접근 방식을 수용하는 것이 필수적이다. 그러나 양자 컴퓨팅의 한 가지 중요한 과제는 오류 확률을 높이지 않고 여러 큐비트를 연결해야 한다는 점이다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 상업적 성장을 가로막는 중요한 장애물로 남아 있다. 양자 상태를 저하시키는 디코히어런스를 피하기 위해 큐비트를 실제 환경으로부터 격리해야 한다는 현실적인 제약이 있다. 현재는 극도로 낮은 온도로 냉각하는 것이 격리에 사용된다. 현재 진행 중인 연구에서는 양자 프로세서의 확장성과 상업적 실용성을 높이기 위해 포토닉스 및 다양한 소재를 포함한 다양한 방법론을 모색하고 있다. 또한 양자 컴퓨터는 '1000큐비트'의 강력한 성능이 필요하다. 지난 10년 동안 양자 컴퓨팅은 괄목할 만한 발전을 이루었다. 예를 들어 IBM은 2017년에 50큐비트 칩을 출시했으며, 2019년에는 특정 계산에서 가장 빠른 기존 슈퍼컴퓨터를 능가하는 성능을 보였다고 주장했다. 1000큐비트 양자 컴퓨터 개발 경쟁이 이미 진행 중이며, 더 많은 발전이 기대된다. 양자 컴퓨터의 잠재력을 최대한 발휘하려면 오류 수정 큐비트의 개발이 필수적이다. 현재의 양자 프로세서는 하나의 오류 수정 큐비트를 구현하기 위해 상당한 수의 표준 큐비트가 필요한 경우가 많다. 그러나 이 문제는 향후 몇 년 내에 해결될 것이라는 낙관적인 전망이 나오고 있다. 현재 거론하는 양자 컴퓨터에 대한 단기적인 전망은 과장된 것일 수 있지만, 장기적인 결과는 판도를 바꿀 가능성이 높다. 다양한 분야에서 전 세계적으로 관심이 높아지면서 상당한 자본이 투입되고 있으며, 향후 몇 년 동안 놀라운 실용적 혁신이 이루어질 수 있는 기반을 마련하고 있다. 양자 컴퓨터는 전례 없는 연산 능력을 제공하고 다양한 산업과 분야에 혁명을 일으켜 세상을 변화시킬 수 있는 가능성을 지니고 있다. 아직 해결해야 할 과제가 남아 있지만, 양자 기술의 지속적인 발전은 언제든 획기적인 발전이 일어날 수 있음을 시사한다. 양자 컴퓨터의 잠재력을 활용하면 모든 첨단 기술 중에서 가장 영향력 있는 기술이 되어 우리 사회에 큰 발전을 가져올 것으로 기대된다.
- 포커스온
2023-09-14 12:08:00
오픈AI의 GPT-4 경쟁자 구글 '제미니', 올해 말 공개 예정

기술 대기업 구글에서 오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 챗GPT의 대항마인 '제미니(Gemini)'를 출시한다. 현재 생성형 AI 시장의 예상 가치는 2032년까지 1조 3000억 달러에 달할 것으로 전망된다. 지난해 11월 첫선을 보인 오픈AI의 챗GPT는 이미 월간 활성 사용자 수가 1억 명을 돌파하며 그 성장세를 이어가고 있다. 이러한 상황에서 구글이 자체 개발한 대화형 AI 챗봇 '바드(Bard)'와 새로운 언어 모델(PaLM 2 LLM)을 선보이며 시장에서의 존재감을 확대하고 있다. 4일(현지시간) 기술 전문매체 더 테크아웃룩에 따르면 구글이 올해 말 오픈AI의 챗GPT의 GPT-4와 직접적으로 경쟁할 수 있는 '제미니'를 공개할 예정이라는 소식이 전해졌다. GPT-4는 오픈AI에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로, GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈의 네 번째 버전으로 5000억 개의 파라미터를 가지고 있는 것으로 알려졌다. 이전 버전인 언어 기반 인공지능 모델 GPT-3는 약 1750억 개의 파라미터를 가지고 있다. 제미니는 구글이 보유한 TPUv5 칩, 총 1만6384개의 칩을 활용해 훈련되었으며, 훈련 데이터는 압도적인 65조 개의 토큰으로 이뤄져 있다. 또한 유튜브 콘텐츠와 알파고의 훈련 기법 역시 활용되었다. 시장 전문가들은 구글 제미니가 GPT-4를 능가할 세 가지 주요 이유를 지적한다. 첫째, 텍스트와 이미지 생성 능력, 둘째, 구글 서비스에서 확보한 독점적 학습 데이터, 그리고 셋째, 세르게이 브린(구글 공동 창업자)과 폴 바햄(딥마인드 수석 AI 과학자 겸 머신러닝 전문가) 등 AI 분야의 석학들이 구글의 딥마인드와 브레인 팀의 협력으로 더 많은 것을 기대할 수 있다는 점이다. 아직 결과는 미지수지만, 구글의 '제미니'가 얼마나 GPT-4에 버금가는 성능을 보여줄 것인지에 대한 관심이 높아지고 있다.
- IT/바이오
2023-09-06 09:51:00