통신이 느려도 똑똑하게 배우는 인공지능”의 비밀!

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 법을 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 아니라, 에너지도 절약할 수 있다.

왜냐고?

통신을 줄이면 그만큼 데이터 전송에 드는 전기가 줄어들기 때문이다.
예를 들어, 기후 변화 연구를 위해 전 세계 센서가 AI로 분석을 하는 경우를 생각해보자.

데이터는 많고, 통신은 느린데…
EF-Feddr는 이럴 때 최적이다!

🏁 앞으로 AI는 이렇게 바뀐다?

이 연구는 단지 연산 기술의 발전이 아니라, AI 개발 방식 자체를 바꿀 수도 있는 포문을 열었다.

느린 네트워크 환경에서도 정확한 AI 학습 가능
개인정보 보호하면서 고성능 AI 구현
에너지 절약으로 친환경 AI 실현

“더 많이 보내는 게 답이 아니다. 똑똑하게 보내는 게 핵심이다.”

이제 AI는 그런 시대에 접어들었다.

출처:

Xue, J., & Wang, C. (2026). EF-Feddr: communication-efficient federated learning with Douglas–Rachford splitting and error feedback. Frontiers in Artificial Intelligence, 9, 1699896. https://doi.org/10.3389/frai.2026.1699896