AI-World-Story

  내 데이터는 소중하니까… 공유하지 않고 똑똑해지는 AI가 있다? 요즘은 스마트폰, 스마트워치, 냉장고까지 AI가 다 들어가 있다. 그런데 이 모든 기기들이 하나의 거대한 AI를 함께 만든다고 하면 믿을 수 있을까? 바로  연합학습 (federated learning, FL) 이야기다. 연합학습은 각자의 기기에서 따로따로 공부하고, 그 결과만 모아서 똑똑한 AI를 만드는 기술이다.  데이터는 각자 기기 안에 두고 공유하지 않으니 개인정보도 지킬 수 있다. 하지만 문제가 하나 있었다. 기기와 서버가  너무 자주 대화해야 한다는 점 ! 통신이 느린 환경에서는 이게 큰 장애물이 된다. 그런데… 드디어 이 문제를 해결한 똑똑한 AI 훈련법이 등장했다! 이름하여  EF-Feddr . 🧠 EF-Feddr, 말수는 줄이고 실력은 높이는 똑똑한 학습법 이름부터 좀 복잡하지만 쉽게 말하자면, EF-Feddr는 AI가  말을 아끼면서도 더 정확하게 학습하는 법 을 알려주는 새로운 알고리즘이다. 연구팀은 두 가지 핵심 기술을 섞었다. 더글라스–래치포드(DR) 분할법 : 어려운 문제를 쪼개서 쉽게 푸는 방법. 마치 시험 문제를 '객관식'과 '서술형'으로 나눠 푸는 느낌! 에러 피드백(Error Feedback) : 전달 못한 말은 기억해뒀다가 다음에 한꺼번에 전달하는 방식이다. 마치 "할 말은 많지만 지금은 시간 없으니 메모해두자!" 같은 개념이다. 이 두 가지를 섞었더니, 놀라운 일이 벌어졌다. 📉 “말은 적게, 효과는 크게” – 실험으로 증명한 결과! 연구팀은 이 새 알고리즘을 가지고 FEMNIST(손글씨 데이터), 셰익스피어(문장 예측), 그리고 직접 만든 데이터셋으로 실험했다. 결과는? ✅ 기존 방식보다  최대 12.97% 더 정확하게 학습 ✅  통신량은 눈에 띄게 줄었음 즉, 덜 말해도 더 잘 배우는 셈이다! 🌍 환경도 지키는 똑똑한 AI 이 기술은 단순히 빠르고 정확한 것뿐 아...

  전기가 끊기면 벌어지는 대혼란, 그걸 막기 위해 필요한 건? 상상해보자. 여름 한복판, 에어컨 없이는 하루도 견디기 힘든 시기에 갑자기 정전이 된다면? 공장, 병원, 데이터 센터까지 마비되고 막대한 피해가 이어질 것이다. 이런 사태를 막기 위해 전력회사들은 설비가 고장나기 전에 미리 감지하고 수리하는 ‘예방 정비’를 한다. 그런데 여기에 인공지능(AI) 기술이 쓰이고 있다는 사실, 알고 있었는가? 게다가 이번에는 단순한 AI가 아니다. 전력회사들끼리 데이터를  공유하지 않고도  협력하는 새로운 방식, 바로  연합 학습(Federated Learning) 이 핵심이다. "우리 회사 데이터는 못 줘요"… 그럼에도 함께 학습한다고?! 이번 연구는 미국의 대표 전력 설비 기업 블랙앤비치(Black and Veatch)의 엔지니어들이 발표한 것으로, 전력망의 심장이라 불리는 ‘고전압 변전소’의 주요 장비 — 예를 들면 고압 차단기, 대형 변압기, 비상 발전기 — 를 대상으로 예측 정비 모델을 만드는 것이 목적이다. 여기서 문제는, 전력회사마다 설비가 다르고 사용하는 센서나 환경 조건도 천차만별이라는 점이다. 게다가 보안 문제나 회사 기밀 때문에 데이터를 외부와 공유할 수 없다. 이렇게 제각각 다른 데이터를 모을 수 없다면, AI 학습도 어렵다. 그럼에도 불구하고 연구팀은 ‘연합 학습’ 기법을 이용해 이 문제를 해결했다. 연합 학습 은 데이터를 서버에 모으는 대신, 각 회사가  자신의 데이터로 모델을 학습한 후, 그 결과(모델 파라미터)만 공유 하는 방식이다. 이렇게 하면  개인정보나 기업 기밀을 보호 하면서도 AI 모델은 다양한 데이터를 학습해 점점 더 똑똑해진다. 연합 학습에도 급이 있다?! 4가지 알고리즘 전격 비교 실험 하지만 연합 학습도 만만치 않다. 특히 설비 환경이 너무 달라 데이터를 똑같이 다루기 힘든 문제, 즉 ‘데이터 이질성(heterogeneity)’이 큰 골칫거리다. 그래서 연구팀은 무...

  🔊 “귀가 소리를 ‘확률’로 판단한다?” 사람은 어떻게  소리를 들었다 고 판단할까. 단순히 크면 들리고, 작으면 안 들리는 걸까? 청각 과학자들은 이 질문에 수십 년째 매달려 왔다. 특히  인공와우 를 사용하는 사람들의 청각을 정확히 예측하는 일은 지금도 쉽지 않다. 최근 네덜란드 연구진이 이 난제에  인공지능에서 쓰이던 공식 하나 를 더했다. 그 결과, 청각 모델의 정확도가 눈에 띄게 달라졌다. 이 연구는  MethodsX 에 게재되었고, 청각 연구와 AI의 만남이라는 점에서 큰 주목을 받고 있다. 📉 “이 그래프, 왜 이렇게 가팔랐을까?” 청각 연구에서 자주 등장하는 것이  심리물리 곡선 이다. 쉽게 말해  소리의 강도가 커질수록, 사람이 ‘들었다’고 대답할 확률이 어떻게 변하는지 를 그린 그래프다. 문제는 기존 모델이었다. 그래프가 너무 가팔랐다. 조금만 소리가 커져도, “무조건 들린다”는 결과가 튀어나왔다. 실제 인간의 반응과는 거리가 있었다. 특히 인공와우 청취자의 경우, 이 오차는 더 심각했다. 연구진은 여기서 한 가지 질문을 던졌다. “사람의 판단을, 더 사람답게 만들 방법은 없을까?” 🧠 해답은 의외로 AI 교과서에 있었다 연구팀이 선택한 도구는  소프트맥스(softmax) 함수 였다. 이 함수는 인공지능에서 “여러 선택지 중 하나를 고를 확률”을 계산할 때 쓰인다. 예를 들면 이런 식이다. A, B, C 중 무엇이 정답일까? AI는  점수 를 내고, 소프트맥스는 그 점수를  확률 로 바꾼다. 연구진은 이 방식을 청각 모델에 그대로 적용했다. 즉, “이 소리를 들었을 가능성은 몇 퍼센트인가?” 를 계산하게 만든 것이다. 🔬 실험은 이렇게 진행됐다 연구진은 두 가지 청각 세계를 시뮬레이션했다. 하나는  정상 청각 , 다른 하나는  인공와우를 통한 전기 청각 이다. 그리고 두 가지 대표적인 청각 실험을 모델에 적용했다. 앞의...

  닭 울음소리를 그냥 소음으로 넘겼다면, 이미 중요한 신호를 놓치고 있었을지 모른다 양계장 안은 늘 시끄럽다. 닭 울음소리, 환풍기 소리, 사료 기계 돌아가는 소리가 뒤섞인다. 오랫동안 이 소리는 단순한  배경 소음 으로 취급됐다. 하지만 최근 연구는 전혀 다른 이야기를 들려준다. 닭은  아프면 ,  스트레스를 받으면 ,  환경이 나쁘면  소리부터 달라진다. 그리고 이 변화를 가장 먼저 알아채는 존재가 바로  인공지능 이다. 2026년 국제학술지  AI 에 실린 한 종설 논문은, 닭의 소리 만으로  호흡기 질병과 복지 상태를 감지하는 AI 기술 이 이미 실험 단계를 넘어섰다고 보고했다 . 양계 산업의 가장 큰 적, ‘호흡기 질병’은 너무 빨리 퍼진다 육계 산업에서 가장 무서운 질병은 단연  호흡기 질환 이다. 전염성이 빠르다. 한 마리가 아프기 시작하면 며칠 안에 거의 전 개체로 퍼진다. 문제는  발견이 늦다 는 점이다. 겉으로 보이는 증상이 나타났을 때는 이미 성장 저하, 폐사, 출하 손실이 시작된 뒤다. PCR 같은 정밀 검사는 정확하지만 “샘플 채취 → 실험실 이동 → 분석” 과정에 시간이 걸린다. 이 짧은 육계 사육 기간에서 그 시간은 치명적이다. 닭은 말 대신 ‘기침’과 ‘숨소리’로 아픔을 드러낸다 닭도 사람처럼 기침을 한다. 재채기를 하고, 쌕쌕거리는 숨소리를 낸다. 연구진은 이 소리를  병리적 음성 신호 라고 부른다. 건강한 닭의 울음은 비교적 규칙적이고 부드럽다. 하지만 호흡기 질환이 시작되면 소리는 거칠어지고, 짧고, 불규칙해진다. 특히 기침 소리 재채기 코골이처럼 들리는 호흡음 이 세 가지는  질병의 초기 신호 로 매우 중요하다. 사람 귀로는 구분하기 어렵다. 하지만  AI는 다르다 . 인공지능은 ‘닭의 소리’를 숫자로 바꿔 읽는다 AI는 소리를 그대로 듣지 않는다. 소리를  숫자 정보 로 바꾼다. 주...

  의사가 CT나 MRI 화면을 들여다보며 가장 먼저 찾는 것은  경계 다. 정상 조직과 병변이 갈리는 그 미묘한 선 하나가, 수술 여부와 치료 방향을 결정한다. 하지만 그 선은 언제나 또렷하지 않다. 특히  콩팥 종양 은 모양이 들쭉날쭉하고 크기도 제각각이라, 숙련된 전문가에게도 까다로운 상대다. 이 오래된 난제를 인공지능이 정면으로 파고들었다. 2026년 2월, 국제 학술지  Frontiers in Artificial Intelligence 에 발표된 한 연구가 의료 AI의 새 가능성을 보여줬다 . 왜 콩팥 종양은 늘 ‘어렵다’고 말할까 콩팥은 우리 몸의  정수기  같은 존재다. 혈액 속 노폐물을 걸러내고, 수분과 전해질 균형을 조절한다. 문제는 이 중요한 장기에  혹 이 생길 때다. 초기에는 작고 흐릿해 영상에서 잘 보이지 않는다. 시간이 지나면 모양이 변하고, 주변 조직을 밀어내며 자란다. 이 과정에서  경계가 울퉁불퉁하게 튀어나오는 현상 이 자주 나타난다. 기존 인공지능은 이런 돌출 부위를 놓치기 일쑤였다. 결과는 과소 진단, 혹은 불필요한 수술이었다. 연구진이 꺼내든 해법, ‘두 개의 눈’ 인도 벨로르 공과대 연구팀은 단순한 성능 개선에 만족하지 않았다. 아예 구조를 바꿨다. 이들이 제안한 모델 이름은  VHUCS-Net . 핵심은  두 개의 인공지능을 동시에 돌리는 이중 구조 다. 하나는  콩팥 전체 를 정확히 찾는 역할을 맡는다. 다른 하나는  종양의 튀어나온 부분 만 집요하게 추적한다. 마치 넓은 시야의 감시 카메라와, 미세한 결함을 찾는 현미경을 동시에 쓰는 방식이다. 첫 번째 눈, “전체 그림을 먼저 본다” 첫 번째 인공지능은 콩팥의 윤곽을 그린다. 기존 U-Net 구조에  트랜스포머 와  고해상도 네트워크 를 결합했다. 트랜스포머는 멀리 떨어진 픽셀 간 관계를 한 번에 파악한다. “여기만 보지 말고, 전체 맥...