AI-World-Story

  우리가 매일 사용하는 스마트폰 앱이나 인터넷 서비스는 사실 수만 대의 컴퓨터가 연결된 거대한 구름, 즉 클라우드 환경에서 돌아간다.  그런데 이 서비스들이 고장 나지 않고 잘 작동하는지 확인하는 일은 생각보다 훨씬 어렵다. 수많은 기기가 서로 멀리 떨어져 있고 데이터가 오가는 시간도 제각각이기 때문이다. 만약 이 과정에서 정보가 늦게 도착하거나 서로 손발이 맞지 않으면 서비스에 오류가 생기고 만다. 지금까지는 사람이 일일이 규칙을 정해주거나 복잡한 신호를 주고받으며 확인했지만, 이제는 인공지능이 스스로 학습하여 이 문제를 해결하기 시작했다. 이번 연구는 인공지능이 어떻게 서로 협력하여 더 빠르고 정확하게 소프트웨어를 검사할 수 있는지 그 비밀을 밝혀냈다. 스스로 배우는 로봇 테스터와 비밀을 지키는 연합 학습의 만남 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 딥 큐 네트워크라는 강화학습 기술과 연합 학습이라는 최신 기법을 결합했다. 강화학습이란 인공지능이 어떤 행동을 했을 때 보상을 주어 스스로 가장 좋은 방법을 찾아내게 만드는 방식이다. 마치 강아지에게 훈련을 시키듯, 인공지능 테스터들이 클라우드 환경에서 어떻게 움직여야 가장 효율적으로 오류를 찾아낼지 스스로 공부하게 만든 것이다. 여기에 연합 학습이라는 기술이 더해졌다. 보통 인공지능을 가르치려면 모든 데이터를 한곳에 모아야 하지만, 이는 개인정보 유출의 위험이 있다. 하지만 연합 학습은 각자의 위치에서 공부한 결과값만 중앙 서버로 보내고, 서버는 이 결과들을 모아 더 똑똑한 전체 모델을 만든 뒤 다시 각자에게 나눠준다. 덕분에 데이터 보안은 지키면서도 모든 인공지능 테스터가 똑똑해지는 일석이조의 효과를 거두었다. 복잡한 신호 없이도 척척 손발이 맞는 놀라운 결과 실험 결과는 놀라웠다. 과거에는 테스터들이 서로 무엇을 하고 있는지 일일이 보고하느라 네트워크가 느려지고 시간이 오래 걸렸다. 하지만 이번 연구에서 탄생한 인공지능 테스터들은 별도의 복잡한 대화 없이도 상대방이 무엇을 ...

  사람 몸속에 들어가는 의료기기는 조용히, 그러나 끊임없이 일한다. 심장이 멈출 듯할 때 전기 신호를 보내고, 혈당이 오를 때 경고를 울린다. 하지만 이런 기기에도 치명적인 약점이 하나 있다. 바로  배터리 다. 배터리가 먼저 닳아버리면 어떻게 될까? 다시 수술대에 올라야 한다. 멀쩡한 기계를 꺼내고 새로 심는 예방 수술이다. 실제로 이런 문제로 목숨을 잃은 사례도 보고됐다. 이 문제를 해결하기 위해 연구자들이 선택한 해법은 뜻밖에도  안테나 였다. 그리고 그 안테나를 설계한 존재는 사람이 아니라  AI 다. 몸속 의료기기, 왜 안테나가 중요한가 최근 의료기기는 배터리를 없애거나 최소화하는 방향으로 진화하고 있다. 대신 몸 밖에서 무선으로 전력을 전달받는다. 스마트폰 무선 충전과 비슷하다. 문제는 인체 환경이다. 피부, 지방, 근육은 모두 전파를 다르게 흡수한다. 사람마다 살 두께도 다르고, 심는 위치도 제각각이다. 기존의  몸속 안테나 는 특정 위치에만 맞춰 설계됐다. 팔에 맞으면 배에서는 성능이 떨어진다. 살이 조금만 두꺼워져도 신호가 약해진다. 연구진은 여기서 질문을 던졌다. “ 사람 몸에 맞춰 안테나가 스스로 변할 수는 없을까? ” AI에게 안테나 설계를 맡기다 이 연구의 핵심은  입자 군집 최적화(PSO) 라는 AI 알고리즘이다. 새 떼나 물고기 떼가 가장 효율적인 경로를 찾는 방식에서 영감을 얻었다. AI는 수십 개의 ‘가상 안테나’를 동시에 시험한다. 급전 위치, 접지 위치 같은 설계 변수를 조금씩 바꾼다. 그리고 가장 성능이 좋은 조합으로 점점 수렴해 간다. 사람이 하나하나 손으로 조정했다면 몇 달은 걸릴 작업이다. AI는 이 과정을  자동*으로, *빠르게  끝냈다. 그 결과, 피부·지방·근육 두께가 달라져도 안정적으로 신호를 주고받는  조절 가능한 안테나 가 탄생했다. 동전만 한 크기, 하지만 역할은 막중했다 완성된 안테나는 지름 19mm. 미국 10센트 ...

  "오늘 기분 어때요?"  마음의 감기라고 불리는 우울증. 하지만 우리는 종종 스스로의 마음 상태를 잘 모르거나, 타인에게 털어놓기를 주저하곤 한다. 그런데 우리가 무심코 쓴 짧은 글 한 줄에서 인공지능(AI)이 우울증의 신호를 찾아낼 수 있다면 어떨까? 최근 스페인의 연구진이 개발한 새로운 AI 모델 'SpADE-BERT'가 바로 그 놀라운 일을 해냈다. 평범한 문장 속에 숨겨진 우울한 감정의 패턴을 읽어내는 이 기술은 마치 마음을 읽는 돋보기와 같다. 인공지능, 마음의 문장을 읽는 법을 배우다 기존에도 글을 분석해 우울증을 찾아내려는 시도는 있었다. 하지만 대부분의 연구가 영어에 집중되어 있어, 스페인어처럼 구조가 다른 언어에서는 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. 연구진은 이 문제를 해결하기 위해 '스페인어'에 특화된 똑똑한 AI를 만들기로 했다. 단순히 단어 하나하나를 보는 것이 아니라, 문맥의 흐름을 파악할 수 있는 인공지능 모델인 'mBERT'를 기초로 삼았다. 연구의 핵심은 단순히 기술만 빌려온 것이 아니라는 점이다. 연구진은 정신건강 전문가들과 손을 잡고 실제 우울증 진단 도구인 '벡 우울 척도(BDI)'를 활용해 데이터를 모았다. 사람들에게 "오늘 기분이 어떠신가요?"라고 묻고, 그들이 쓴 글과 실제 우울증 지수를 비교 분석하여 AI가 학습할 수 있는 정교한 '교과서(말뭉치)'를 만든 것이다. 전문가의 꼼꼼한 검수가 더해졌기에 AI는 훨씬 더 정확하게 '진짜' 우울함의 언어를 배울 수 있었다. 세 단어씩 묶어 읽기: SpADE-BERT의 특별한 비법 이 연구의 가장 흥미로운 점은 AI가 글을 읽는 방식이다. 연구진은 '트라이그램(Trigram)'이라는 기법을 도입했다. 이는 단어를 하나씩 따로 보는 게 아니라, 연속된 세 단어를 하나의 덩어리로 묶어서 분석하는 방식이다. 예를 들어 "...

  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...