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'과학 AI'통합검색 결과 입니다. (440건)

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네이버클라우드, 공공 초거대AI 사업 휩쓸어

네이버클라우드가 공공과 민간의 인공지능(AI) 사업을 대거 확보하며 관련 시장 주도에 박차를 가한다. 네이버클라우드는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA), 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '초거대 AI' 관련 지원사업에 잇따라 선정됐다고 16일 밝혔다. 선정된 주요 사업으로는 NIA의 초거대 AI 기반 서비스 개발지원사업과 초거대 AI 플랫폼 이용지원 사업 그리고 NIPA의 '2024년 초거대 AI 기반 학술활동 지원 사업이다. 초거대 AI 기반 서비스 개발지원사업은 공공 부문의 AI 활용과 디지털플랫폼 정부 실현을 가속화하기 위한 사업이다. 공공 부문에서 AI 활용 서비스를 창출하기 위해 공공범용·공공특화·현안해결 등 3개 분야에서 8개 과제가 선정됐다. 네이버클라우드는 공공 범용 분야 과제 ▲초거대 AI 기반의 통합 연구개발 지원 서비스(경제인문사회연구회) ▲스마트 소방 안전 서비스(서울소방재난본부)과 공공 특화 분야 과제 ▲청년 농업인 특화 서비스(농촌진흥청) 총 3개 과제에 참여한다. 초거대 AI 플랫폼 이용지원은 공공기관 및 민간기업의 AI 사업 한계를 극복할 수 있도록 지원하는 사업이다. 네이버클라우드는 총 36개 수요기관에 각 특성을 반영한 맞춤형 심층컨설팅 및 개념증명(PoC), 최적화 고도화 등을 지원할 예정이다. 2024년 초거대 AI 기반 학술활동 지원 사업은 초거대 AI 플래그십 프로젝트 지원 사업의 일환이다. 학술·연구 분야의 전문가를 보조하는 생성형AI 기반 서비스 개발 및 실증 지원을 통해 AI 일상화 촉진 및 국가 AI 경쟁력 강화를 목표로 하고 있다. 네이버클라우드는 컨소시엄 주관사인 비타소프트와 메트릭스, 한림대학교 한림과학원, 인하대학교 한국학 연구소와 함께 이번 학술활동 지원사업에 선정됐다. 컨소시엄 구성기관은 25년까지 AI 인프라와 알고리즘, 솔루션 개발, 데이터 가공·학습, 서비스 플랫폼 개발을 각각 지원하며, 네이버클라우드는 초대규모 AI '하이퍼클로바X' 및 클라우드 인프라, 기술 지원 등을 담당할 예정이다. 컨소시엄은 지난 7월 한국학 학술지원 서비스 1차 운영위원회를 개최하고, '초거대 AI 플래그십 프로젝트 지원 사업 착수보고회'에서 서비스 품질 제고, 거버넌스 구성과 운영, 연구기관 참여 확대를 주요 사업 진행 경과로 발표했다. 올해 1차년도 목표인 데이터 수집 및 데이터베이스 구축과 솔루션 개발에 박차를 가해 성공적인 서비스 실증까지 이어질 수 있도록 노력한다는 계획이다. 네이버클라우드 공공 프로젝트 담당 이인성 리더는 “과학기술정보통신부의 초거대 AI 관련 다양한 사업으로 공공기관 및 중소기업이 초거대 AI를 이용할 수 있는 환경이 마련되고 있다”며 “네이버클라우드는 높은 수준의 기술력과 인프라를 기반으로 공공에서의 초거대 AI 서비스 개발 및 도입을 위해 앞장서겠다”고 전했다.

2024.08.16 16:43조이환

AI로 뭐든 척척...KAIST-부산대, "천연물 합성 경로 최고수준 예측"

인공지능(AI)으로 식물 의약품 합성 경로를 최고 수준으로 예측할 수 있게 됐다. KAIST는 생명과학과 김상규 교수 연구팀과 김재철AI대학원 황성주 교수 연구팀이 공동으로 천연물 생합성 경로를 예측하는 딥러닝 모델을 개발했다고 14일 밝혔다. 연구팀은 또 부산대 박정빈 교수 연구팀과 이 모델을 활용할 인터넷 웹사이트(readretro.net)도구축했다. 김상규 생명공학과 교수는 "정확도를 논문에서는 각각의 조건에 따라 4가지로 나타냈다"며 "이 분야 현존하는 AI 모델 가운데 최고 수준으로 보면 된다"고 말했다. 미국식품의약국(FDA)에 따르면 저분자 약물 30% 이상이 식물 천연물에 기반한다. 대표적인 예가 식물이 환경 스트레스에 대응하기 위해 진화적으로 다양한 천연물을 합성하는 일이다. 특히, 식물-초식곤충의 군비 경쟁을 통해 만들어진 천연물은 뛰어난 생체 활성을 나타낸다. 연구팀은 "이같은 천연물의 합성 과정을 이해하면 자연 환경에 대응해 식물이 스스로 합성한 천연물을 인위적으로 대량 생산할 수 있을 것이란 기대로 이 연구를 시작했다"고 말했다. 연구팀은 우선 생합성 경로를 추적하는 일부터 시작했다. 그러나 합성 구조가 워낙 복잡해 쉬운 일은 아니었다는 것이 연구팀의 후일담이다. 생명공학과 김태인 석박사통합과정 연구원(공동 제1저자)은 "식물 천연물 생합성 경로 연구의 첫 단계로 식물이 어떻게 물질을 합성하는지 경로를 역추적했다"고 말했다.식물의 간단한 구조부터 복합한 구조를 단계별로 나눠 학습시킨 뒤 역으로 예측하는 과정을 거쳐 '리트레트로' 모델을 완성했다. 김재철 AI대학원 이슬 석박사통합과정 연구원은 "이 경로를 바탕으로 딥러닝을 활용해 천연물의 역-생합성 경로를 예측하는 모델을 만들었다"고 덧붙였다. 연구팀은 이 인공지능 이름을 '역합성을 읽어내는 모델'이라는 뜻을 담아 '리드레트로(READRetro)'라고 명명했다. 김상규 교수는 “추후 합성 경로를 매개하는 효소를 예측하거나 거대 분자의 역합성 예측 정확도를 높이는 연구를 진행할 계획"이라며 "생화학자와 전산학자의 융합 연구 사례로 의미가 있다"고 말했다. 연구 결과는 국제 학술지'뉴 파이톨로지스트(New Phytologist)'에 게재됐다. 카이스트 POST-AI, 한국연구재단, 과학기술정보통신부 등의 지원을 받아 수행됐다.

2024.08.14 08:32박희범

카이스트-삼성, AI 시대 'PIM 반도체' 상용화 9부능선 넘었다

"올해 세계적인 학술대회에 차세대 PIM 반도체 개발 관련 논문을 게재했습니다. 삼성전자와 협력했죠. 해당 칩은 일반 D램과 동일한 셀 구조를 가진 것이 특징으로, PIM 반도체 상용화를 위한 기술적 진보를 이뤘다는 점에서 상당히 의미가 큽니다." 유회준 PIM반도체설계연구센터장은 9일 대전 카이스트(KAIST) 본원 KI빌딩에서 기자들과 만나 PIM 반도체 연구개발 및 상용화 현황에 대해 이같이 밝혔다. PIM은 메모리반도체에서 자체적으로 데이터 연산 기능을 처리할 수 있도록 만든 반도체다. 저장은 메모리가, 연산은 CPU·GPU 등 시스템반도체가 각각 담당하던 기존 방식 대비 데이터 처리 속도 및 전력 효율성이 뛰어나다. 메모리와 시스템반도체 간 데이터를 주고받는 과정을 생략할 수 있기 때문이다. 이 같은 장점 덕분에 PIM은 고용량 데이터 처리가 필요한 AI 산업에서 강력한 수요를 보일 것으로 기대된다. PIM반도체설계연구센터 역시 AI 시대를 겨냥해 PIM 반도체를 자체 개발해 왔다. 대표적인 제품이 '다이나플라지아(DynaPlasia)'다. 지난해 3월 개발된 이 칩은 아날로그형 D램-PIM 기반 AI 반도체로, 3개의 트랜지스터와 2개의 캐패시터로 구성된 셀 구조를 갖추고 있다. 또한 다이나플라지아는 메모리 셀 내부에 연산기를 집적하고, 높은 병렬성과 에너지 효율의 아날로그 연산 방식을 이용해 칩의 집적도와 연산 기능을 획기적으로 향상시켰다. 실제로 PIM반도체설계연구센터는 해당 칩을 통한 벤치마크 테스트에서 기존 반도체 구조 대비 2배 이상의 성능을 구현하는 데 성공했다. 다만 PIM 반도체가 실제로 상용화되기 위해서는 여전히 많은 과제들이 남은 상황이다. 시장 수요와 관련 생태계 구축 등이 미흡한 것도 있으나, 셀 구조가 일반 D램과 다르다는 점도 한몫을 했다. 셀은 데이터를 저장하기 위한 최소 단위다. 일반적인 D램의 셀은 각각 하나의 트랜지스터와 커패시터로 구성된다. 다이나플라지아도 이미 하드웨어 구조를 상당 부분 최적화한 칩이지만, 구조가 다르다는 한계는 여전하다. PIM반도체설계연구센터는 이를 극복하고자 새로운 D램-PIM 기반 AI 반도체를 개발했다. 모델명은 '다이아몬드(Dyamond)'로, 삼성전자와 협력해 지난 6월 세계적인 반도체 학술대회 'VLSI 2024'에 관련 논문을 등록하는 데 성공했다. 다이아몬드는 28나노미터(nm) CMOS 공정으로 제작됐으며, 칩 면적 6.48제곱밀리미터의 27Mb(메가비트) D램을 채용했다. 이전 다이나플라지아 대비 메모리 밀도는 8배, 메모리 용량은 3배 개선됐으며, 여러 AI모델(ResNet, BERT, GPT-2)에서 최대 27.2 TOPS/W의 뛰어난 에너지 효율을 달성했다. 무엇보다 다이아몬드는 D램 셀 구조가 일반 제품과 동일하게 트랜지스터 1개, 캐패시터 1개(1T1C)로 구성됐다는 특징을 가진다. 유회준 센터장은 "일반적인 D램과 셀 구조가 같기 때문에, 다이아몬드는 PIM 반도체 상용화에 있어 상당히 큰 의미를 가진다"며 "공정 난이도도 높지 않기 때문에 시장 수요가 확대된다면 곧바로 시장 진입이 가능해질 것"이라고 설명했다. 유회준 센터장이 보는 PIM 반도체 시장의 개화기는 머지 않았다. 유회준 센터장은 "PIM 반도체의 가장 유망한 적용처는 온디바이스AI로, 기존 반도체 대비 더 높은 에너지 효율성이 요구되기 때문"이라며 "온디바이스AI가 이미 실생활에 적용되기 시작한 만큼 엔비디아 중심의 AI반도체 시장도 급격히 변화할 수 있다"고 밝혔다. 한편 PIM반도체설계연구센터는 국내 PIM 반도체 기술력 강화와 산학연 협력 체계 구축을 위해 지난 2022년 개소됐다. 센터 규모는 약 25명으로, 유회준 센터장과 초빙교수 2명이 주축을 이루고 있다. PIM반도체설계연구센터의 핵심 목표는 PIM 반도체 개발 외에도 PIM과 관련한 IP(설계자산) 구축, 팹리스·벤처캐피탈 등 관련 생태계 구축, 인력 양성 등이 있다. 이외에도 3D 렌더링용 AI 반도체인 '메타브레인(MetaVRain)', 고효율 AI 기능 처리를 위한 상보형-심층신경망(C-DNN) 등도 개발하고 있다. 유회준 센터장은 "센터 개소 이후 PIM 반도체 칩이 원활하게 개발되고 있고, 삼성전자·SK하이닉스와의 협업도 잘 진행되고 있다"며 "IP 데이터베이스 구축과 PIM 반도체의 설계 및 검증을 위한 슈퍼컴퓨터 도입도 현재 진행중인 상황"이라고 말했다.

2024.08.11 09:00장경윤

유상임 후보자 "지속가능한 AI 생태계 구축하겠다"

유상임 과학기술정보통신부 장관 후보자는 8일 “지속가능한 AI 생태계를 구축하겠다”고 밝혔다. 유 후보자는 이날 국회서 열린 인사청문에서 모두발언을 통해 “시급을 다투는 확실한 '게임체인저'인 AI-반도체와 미래의 게임체인저로 인식되는 첨단바이오, 양자 기술 분야에서 세계적인 경쟁력을 가질 수 있도록 강력하게 추진하겠다”며 이같이 말했다. 유 후보자는 또 “특히 세계 최고인 우리의 반도체 제조 경쟁력이 AI와 시너지를 낼 수 있도록 기술 개발과 인프라 지원에 박차를 가하겠다”고 강조했다. 이어, “산업 현장은 물론 국민의 일상에도 AI가 적극 활용될 수 있도록 해 우리나라 산업의 디지털 전환을 촉진하고 국민들도 그 혜택을 피부로 체감할 수 있도록 하겠다”며 “안전하고 신뢰 가능한 AI 활용 기반을 조성하는 데에도 소홀함이 없도록 하겠다”고 말했다. 첨단바이오와 양자 역시 기술 개발과 생태계 강화, 글로벌 공동 연구 등을 추진한다는 방침이다. R&D에 대해서는 선도형 생태계를 조성, 과학기술 강국으로 거듭나겠다는 방침이다. 유 후보자는 “국가R&D 시스템을 혁신해 연구자들이 세계 최고 수준의 환경에서 연구개발을 수행하도록 모든 노력을 다하겠다”며 “앞으로 미래를 이끌어 갈 신진 연구자는 물론 지금 가장 치열하게 과학기술계를 이끌어 가고 있는 중견 연구자에 대한 지원을 확대하고 그 역할에 걸맞은 대우를 받도록 노력하겠다”고 말했다. 통신과 방송 부분에 대해서는 가계통신비 부담 완화와 방송산업의 새로운 성장을 이끌겠다고 했다. 유 후보자는 “국민들이 합리적인 가격으로 좋은 품질의 통신서비스를 이용할 수 있도록 가계통신비 부담 완화 정책을 지속적으로 추진하고 네트워크 품질과 서비스를 고도화 하겠다”며 “방송 분야에서는 시장 포화와 글로벌 기업과의 경쟁에 직면한 우리 기업이 새로운 성장기회를 가질 수 있는 정책을 마련하겠다”고 밝혔다. 그러면서 “장관으로 일할 수 있는 기회를 주신다면 지난 30여 년간의 연구현장 경험을 살려서 직면하고 있는 도전과제들을 속도감 있게 추진하겠다”면서 “현장의 목소리를 경청하고 국회와도 긴밀하게 소통하겠다”고 끝맺었다.

2024.08.08 10:46박수형

딥러닝 '대부' 벤지오, 英 AI 안전 프로젝트 합류

캐나다 몬트리올대 요슈아 벤지오 교수가 영국 인공지능(AI) 안전 프로젝트 '세이프가드 AI(Safeguarded AI)'에 합류한다. 8일 MIT 테크놀로지리뷰에 따르면 딥러닝 대부로 알려진 벤지오 교수는 영국 정부가 주도하는 세이프가드 A' 프로젝트 과학 감독자로 임명됐다. 이 프로젝트는 영국 고등연구발명청(ARIA)에서 4년 동안 5천900만 파운드(약 1천30억 원)를 지원받아 진행된다. 세이프가드 AI 프로젝트는 AI 시스템이 현실에 미치는 영향을 수치화해 안전성 보장 메커니즘을 개발하는 데 중점을 둔다. 이 과정에서 AI를 통해 다른 AI 시스템을 점검하고 검증하는 방식을 활용해 인간이 검증하는 '레드팀' 방식보다 보다 신뢰할 수 있는 방법을 제시할 계획이다. 특히 프로젝트는 교통, 에너지 등 위험사태가 발생할 가능성이 큰 고위험 분야에서 AI 에이전트의 안전성을 관리하는 '게이트키퍼' AI를 제작할 예정이다. 이를 위해 고등연구발명청은 첫 해에 540만 파운드(약 94억3천200만원), 다음 해에 820만 파운드(약 143억2천만원)의 자금을 제공해 AI 안전 메커니즘 연구를 지원하게 된다. 세이프가드 AI 프로젝트는 국제적 AI 안전 협력을 촉진하고 영국을 해당 분야의 선도국으로 자리매김하려는 목적으로 시작됐다. 실제로 벤지오 교수는 이미 영국 블레츨리 선언에 참가한 30개국·UN·EU가 참여하는 AI 안전성 국제 과학 보고서의 총책임자 역할을 맡고 있다. 벤지오 교수는 프로젝트 합류에 대해 "지금 우리는 뒤에 절벽이 있을지도 모르는 안개를 향해 달려가고 있다"며 "그 안개를 걷어낼 도구를 구축하고 절벽 너머로 떨어지지 않도록 해야 한다"고 강조했다.

2024.08.08 09:25조이환

[현장] 산학연 "국내 AI 발전 위해 투자 더 늘려야"

대한민국이 인공지능(AI) 강국으로 도약하기 위해 기술 투자와 지원이 더 활성화 돼야 한다는 주장이 나왔다. 7일 국회에서 개최된 '한국 미래 신기술 발전을 위한 AI·모빌리티 신기술 전략 조찬 포럼'에서 AI 산학연 관계자들은 대한민국 정부가 AI 산업 발전·종속 방지를 위해 지금보다 큰 규모의 지원을 실시해야 한다고 입을 모았다. 이날 포럼은 정동영 더불어민주당 의원과 최형두 국민의힘 의원이 주최했으며 과학기술정보통신부, 카이스트, 네이버 등의 AI·모빌리티 전문가 총 13명이 참석했다. 이광형 카이스트 총장은 AI가 단순히 하나의 산업군이 아니라 사회 전반에 적용되는 인프라라는 점을 강조하고 예산 확대를 촉구했다. AI 기술 구현을 위한 비용이 점점 증가해 소규모·중견 기업이 투자하기 힘든 구조가 되고 있기 때문이다. 이 총장은 "현재 정부가 추진 중인 AI 지원 정책은 그 중요성에 비해 규모가 다소 부족하다"며 "산업화 시대에 조선업과 자동차 산업을 육성했듯 적극적으로 투자해 국내 AI가 글로벌 경쟁력을 갖추도록 지원해야 한다"고 강조했다. 이어 하정우 네이버클라우드 센터장은 AI 기반 기술인 반도체 산업 발전을 위한 지원을 촉구했다. 칩 품질 개선이 선행될 경우에만 클라우드 서비스 제공자(CSP)와 IT 회사들이 국내 생산 AI 칩을 사용할 수 있기 때문이다. 또 하 센터장은 AI 정책에 2조4천억원을 투자한 캐나다의 사례와 자체적 '소버린 AI' 개발을 정부가 진흥하는 프랑스·독일·UAE의 사례를 소개하며 국내 AI 발전을 위한 정부 지원을 촉구했다. 하 센터장은 "우리에게는 기술도 산업 확산 경험도 있으니 국가 수출 전략으로서 '소버린 AI' 개념을 진흥해야 한다"며 "이를 통해 국내 기업의 기회를 확대해야 한다"고 강조했다. 이어 최재붕 성균관대학교 부총장은 기술 진흥과 투자에 앞서 국민과의 컨센서스가 필수적임을 강조했다. AI가 시민의 삶을 개선할 수 있다는 확신이 있을 때만 기술이 긍정적으로 수용될 것이기 때문이다. 지난 1990년대 정보화 시대에 거대 자본이 정보 산업에 막대한 투자를 실시한 결과로 디지털 문명이 구축됐다. 정보 산업과 사회 인프라는 필수불가결한 관계가 됐으며 구글·애플·마이크로소프트(MS) 등의 IT 기업은 시가총액 기준으로 세계에서 가장 높은 평가를 받고 있다. 최 부총장은 "그럼에도 국민의 95%는 디지털·AI 기술이 자기 삶에 부정적인 영향을 미칠까 두려워하고 있다"며 "기술 발전 담론에만 집중할 것이 아니라 여야가 합심해서 AI가 실질적인 생활 개선을 이룰 수 있다는 점을 전파해야 한다"고 강조했다.

2024.08.07 15:58조이환

[현장] "한국 AI 3대 강국 되려면 낡은 산업 정책 고쳐야"

한국이 인공지능(AI) G3 강국으로 도약하려면 산업별로 AI를 고려한 정책 수정이 필요하다는 의견이 나왔다. 현재 다수 정책이 IT 신기술 고려 없이 나왔기 때문에, AI가 산업에 원활히 스며들기 어려워서다. 7일 오전 여의도 국회의원회관서 열린 'AI·모빌리티 신기술전략 조찬포럼'에서 AI 산업계 전문가들이 이같이 주장했다. 금전 투자도 중요하지만, 정책적 지원이 구체적으로 마련돼야 한국산 AI가 글로벌 시장까지 뻗어나갈 수 있다고 입을 모았다. 이날 행사에는 정부 관계자를 비롯한 학계, 산업 관계자들이 참석했다. 더불어민주당 정동영 의원을 포함해 국민의힘 최형두 의원, 과학기술정보통신부 송상훈 정보통신정책실 실장, 허성욱 정보통신산업진흥원(NIPA) 원장, 김녹원 딥엑스 대표, 김승일 AI포럼 의장, 김지홍 한국항공우주연구원(KAI) 기술원장, 최재붕 성균관대 부총장, 이광형 카이스트 총장, 삼성전자 이준행 마스터, 현대자동차 채정석 상무, 네이버클라우드 하정우 AI혁신센터장이 포럼에 자리했다. 과기정통부 송상훈 실장은 한국이 AI분야 G3로 탄생하기 위해 필요한 사안을 발표했다. 송 실장은 "정부는 AI를 비롯한 첨단 바이오, 양자 등 핵심 전략 기술에 투자할 것"이라며 "미래를 뒤바꿀 새 영역에서 퍼스트무버가 되기 위해 기술육성을 추진할 것"이라고 강조했다. 이어 "AI 반도체 연구·개발에 적극적 투자를 신경쓸 것"이라고 덧붙였다. 이 외에도 정부가 현재 추진 중인 'K-클라우드 프로젝트'를 비롯한 소프트웨어(SW) 인재양성, 국민 체감 AI 일상화 프로젝트, 한국 AI안전연구소 설립 청사진도 설명했다. "정부, 일회성 지원보다 명확·구체적 정책부터" 산업 관계자들은 이날 토론에서 AI G3 강국에 필요한 부분으로 산업별 AI를 고려한 규제 완화와 정책 지원을 꼽았다. AI반도체 산업 활성화를 위한 정책 지원이 절실하다는 의견이 나왔다. 딥엑스 김종욱 부사장은 "반도체 개발 비용 부담을 줄일 수 있도록 세제혜택이 추가로 필요하다"며 "현재 정부가 국책과제로 중소 반도체 기업을 지원하지만, 여전히 부족"하다고 강조했다. 보통 반도체 기업은 R&D부터 양산화까지 고비용을 필요로 한다. 고객사도 까다롭다. AI반도체 구매를 쉽게 결정하지 않는다. 김 부사장은 "현재 고객사는 자사 시스템에 AI반도체를 테스트하거나 적용 사례를 꼼꼼하게 체크한다"며 "이럴 경우 개발사는 막대한 적자를 감수해야 한다"고 털어놨다. 이어 "정부가 일회성으로 자금을 지원하거나 투자하는 것도 중요하지만, 세제혜택 등 정책적인 지원도 병행해야 한국 AI반도체 생태계가 활성화할 것"이라고 주장했다. KT컨설팅그룹 김훈동 AI혁신부문 상무는 AI에 맞는 맞춤형 규제를 산업별로 적용해야 한다고 발표했다. 김 상무는 "국민이 AI를 체감할 수 있는 산업은 공공, 금융, 모빌리티, 의료, 교육이다"며 "현재 AI 기술 적용이 가장 힘든 부분이기도 하다"고 설명했다. 김 상무는 이에 대한 원인을 낙후된 산업 규제로 꼽았다. 그는 "데이터법부터 서버규제법, 클라우드 관련 법 등이 너무 오래됐다"며 "AI는 이 세가지 산업에 다 걸쳐있기도 하다"고 설명했다. 그는 "AI 기술이 이 세가지 낙후된 규제에 맞물렸다"며 "산업에 빠르게 적용하지 못한 결정적 이유"라고 지적했다. 국내 지역격차 해소를 위한 방안으로 AI 생태계 활성화가 거론되기도 했다. 박윤하 우경정보기술 대표도 이날 토론에 참석해 AI 규제 완화를 재차 강조했다. 현재 우경정보기술은 2013년부터 대구에서 AI 사업을 진행해 왔다. 박 대표는 "서울과 수도권에 비해 지방에는 병원이나 안전 시설이 부족하다"며 "AI 기술을 통한 원격의료나 산업재해 대응시스템을 통해 이를 해결할 수 있다"고 내다봤다. 그는 "현재 이를 실현하기 힘들다"며 "AI를 이 부분에 적용하기까지 너무 많은 규제가 있기 때문"이라고 지적했다. 박 대표는 "다수 지역이 AI 시스템을 활용하고자 한다"며 "규제 완화를 통해 고령화·농업 사회를 신진 도시로 바꿀 수 있을 것"이라고 강조했다. 허성욱 NIPA 원장도 산업 관계자들 주장에 일부 동의했다. 다만 AI 규제 완화와 정책 지원은 IT 산업 혼자 해결할 수 있는 부분이 아니라는 입장이다. 하 원장은 "정부는 IT 부서뿐 아니라 여러 부처와 협의를 통해 정책 지원·규제 완화를 진행해야 할 것"이라며 "속도는 느려도 한국이 AI G3 국가로 가는 유일한 길"이라고 강조했다.

2024.08.07 15:58김미정

[현장] "AI기본법은 장기전…AI리터러시법 마련 시급"

22대 국회가 인공지능(AI) 기본법 논의를 활발히 진행 중인 가운데 AI리터러시 중요성이 강조되고 있다. 인간이 AI 기술과 영향력, 한계를 깨우쳐야 기술과 법 모두 제 역할 한다는 이유에서다. 업계 전문가들은 31일 국회 의원회관서 열린 'AI기본법 제정과 전망 세미나'에 모여 이같이 강조했다. 이날 행사에는 김명주 국제인공지능윤리협회 회장을 비롯한 국민의힘 송석준 의원, 더불어민주당 권칠승 의원, 네이버클라우드 하정우 AI센터 소장, 과학기술정보통신부 남철기 AI 정책과장, 한림국제대학원대학교 김윤명 교수, 국제인공지능윤리협회 전창배 이사장 등 산학계 관계자들이 참석했다. 하정우 네이버클라우드 센터장은 이날 발표에서 AI리터러시 중요성을 언급했다. AI리터러시란 AI 기술을 이해하고 책임감 있게 사용할 수 있는 능력이다. 기술 자체에 대한 지식뿐 아니라 AI 한계와 영향력까지 인지하는 판단력이다. 하 센터장은 "AI기본법이 사회에 적용되기까지 오랜 시간 걸릴 것"이라며 "정부는 AI기본법 제정을 장기적으로 하되, AI리터러시법을 별도로 빠르게 추진해야 한다"고 주장했다. 또 그는 "AI기본법이 사회에 적용되기 전 시민들이 AI를 깊이 있게 이해할 필요가 있다"고 덧붙였다. 김윤명 교수도 AI기본법 위에서 AI리터러시 역할이 중요해질 것이라고 봤다. 김 교수는 "AI기본법이 시행되면 시민들은 법 취지와 내용을 올바르게 이해하고 이를 AI 사용과 연결해야 한다"며 "법을 제대로 이해하고 지키려면 AI에 대한 기본적 소양이 필요하기 때문"이라고 설명했다. 이런 이유로 업계에선 AI리터러시가 핵심 키워드로 부상했다. 키워드 확산을 위한 노력도 이어지고 있다. 바른 과학 기술 사회 실현을 위한 국민연합(과실연)는 최근 AI리터러시 전파에 한창이다. 지난주부터 부산, 광주 등에서 AI 확산·지역격차 해소 프로젝트를 진행 중이다. 하정우 AI센터장과 김동환 포티투마루 대표, 오순영 디지털플랫폼정부위원회 AI데이터분과 위원이 프로젝트에 참여했다. 이 외에도 매달 AI 교육을 위한 웨비나를 운영하고 있다. 이종호 과기정통부 장관은 "정부는 전문가 의견을 반영해 AI기본법 제정에 노력할 것"이라며 "노력의 일환으로 AI 교육 프로그램을 강화하는 등 AI리터러시 향상을 위한 다양한 정책을 추진하겠다"고 온라인 축사를 통해 밝혔다.

2024.07.31 17:44김미정

개보위, 현대차·LG전자·카카오 한 자리에 불렀다…무슨 일?

개인정보보호위원회가 자율주행 인공지능(AI) 발전을 위해 업계와 대화에 나섰다. 개보위는 과학기술정보통신부(과기정통부)와 함께 자율주행·AI 사업을 추진하는 10개 기업들과 간담회를 열고 현장을 방문했다고 31일 밝혔다. 이 자리를 통해 개보위는 산업계의 의견을 듣고 협력 방안을 논의했다. 현장 방문과 간담회에는 올해 실증특례 지정된 우아한형제들, 카카오모빌리티 등 4개 기업과 자율주행 기술을 활용하는 현대자동차, LG전자 등 6개 기업이 참가했다. 이들 기업은 자율주행 기술 연구개발(R&D)과 공공데이터 활용에 대해 의견을 나눴다. 특히 간담회에서 개보위는 'AI 산업 발전을 위한 영상데이터 활용 정책방향'을, 과기정통부는 '2027 융합형 레벨4 완전 자율주행' 목표를 발표해 부처간 협력을 다짐했다. 산업계가 주로 제기한 어려움은 영상정보의 안전 조치 기준, 공동데이터 활용 등에 관한 것이었다. 정부는 이 요구를 반영해 정책을 개선할 것을 약속했다. 고학수 개인정보보호위원장은 "빠른 기술 변화에 제도가 따라가지 못하면 기업들이 비즈니스 기회를 놓칠 수 있다"며 "기업 혁신을 지원하는 원스톱 창구를 마련해 산업 현장의 불확실성을 빠르게 해결하겠다"고 강조했다.

2024.07.31 16:17조이환

나라지식정보, 민원 상담용 원천데이터 만든다

나라지식정보가 정부 사업을 통해 분류, 요약, 질의응답에 활용할 민원상담용 원천데이터를 구축한다. 나라지식정보는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '2024년 초거대 인공지능(AI) 확산 생태계 조성사업' 수행기관으로 선정됐다고 25일 밝혔다. 사업 수행을 위해 나라지식정보는 본사 회의실에서 전담기관인 NIA를 비롯한 품질검증기관 한국정보통신기술협회(TTA), 참여기관 리스트, 디그랩 관계자들이 참석한 가운데 컨소시엄 구성 및 청렴실천 결의식을 진행했다. 나라지식정보컨소시엄은 이 사업을 통해 한국어 대화를 기반으로 하는 거대언어모델(LLM) 성능 향상을 위한 인스트럭션 튜닝 데이터를 구축한다. 민원 상담을 필요로 하는 기업·단체·기관의 상담 지원 업무, AI 자동 상담 서비스 품질 향상에 기여하는 AI 알고리즘도 개발한다. 컨소시엄은 연말까지 민간 분야 1만 건, 공공 분야 1만 건 등 총 2만 건의 원천데이터를 구축할 예정이다. 분류·요약·질의응답 등 라벨링 가공 유형별로 20만 건의 민원 상담용 인스트럭션 듀닝 데이터를 구축할 방침이다. 손영호 나라지식정보 대표는 "과제를 성공적으로 수행하기 위해 AI 학습용 데이터 구축에 경험이 많은 기업, LLM 활용 및 연구 성과를 갖고 있는 기업, 음성 데이터 처리에 높은 기술력을 보유한 기업으로 컨소시엄을 구성했다"며 "이번 사업을 통해 LLM 성능 향상에 필요한 고품질 데이터를 구축하고 이를 활용한 향상된 성능의 LLM 기반 AI 상담서비스와 맞춤형 솔루션 개발을 할 것"이라고 말했다.

2024.07.25 16:52김미정

최수연 네이버 "AI 리더십 확보 위해 글로벌 협력 확대할 것"

최수연 네이버 대표가 아시아 지역의 인공지능(AI) 리더십 확보를 위해 기업 간 협력이 필요하다고 강조했다. 네이버는 '소버린 AI' 개발을 위해 세계 각국, 기업과 파트너십을 구축하겠다는 목표다. 소버린 AI는 '자주적·독립된'이라는 뜻의 소버린(Sovereign)과 AI가 결합한 말로 'AI 주권'으로도 통한다. 최 대표는 19일 대한상공회의소가 개최한 제주포럼의 'AI 시대, 우리 기업의 도전과 미래 비전' 주제 대담에 참석했다. 이날 대담에는 최 대표와 더불어 ▲최태원 대한상의 회장 ▲정송 카이스트 김재철AI대학원 원장이 대담자로 자리했다. 최 대표는 "최근 AI의 발전 속도보다 방향에 대한 논의가 활발해지기 시작했다"며 "각 지역의 문화와 가치를 보다 강력하게 반영한 자체 소버린 AI의 확산을 위해 여러 국가 및 기업들과 파트너십을 구축할 것"이라고 말했다. 최 대표는 파트너십 구축을 위한 네이버의 자체 AI 개발 역량도 강조했다. 그는 "한국은 우수한 AI 산업 생태계와 독자적인 디지털 플랫폼을 보유한 국가로 글로벌에서 AI 선도 국가로 인정받고 있다"며 "자국 언어 중심의 초거대 생성형 AI 모델을 기초부터 개발해 서비스 적용까지 나간 사례는 중국을 제외하면 아시아에서 한국이 유일하다"고 강조했다. 최 대표는 각국 기업과 협력을 통해 네이버의 소버린 AI 생태계를 넓히겠다는 계획을 밝혔다. 네이버는 엔비디아와 소버린 AI 모델 구축 방안을 논의하고, 인텔과는 AI칩 소프트웨어 연구·개발 협력을 시작했다. 네이버는 앞서 빅테크 기업들의 개방형 컨소시엄 '엠엘커먼스(MLCommons)'에서 AI 안전 벤치마크 구축 작업에도 참여했다. 이에 더해 AI 워터마크 기술 표준을 구축한 글로벌 연합체 '씨투피에이(C2PA)'에 가입해 AI 생성 콘텐츠 탐지와 관련된 기술 연구도 공동으로 진행할 예정이다. 또한 최 대표는 "네이버는 자국어 중심 모델을 개발했던 경험과 노하우를 바탕으로 세계 여러 나라가 소버린 AI를 확보할 수 있게 지원하려 한다"며 "AI 인프라·데이터·서비스 등 다양한 영역에서 공통된 목표를 가진 기업과 협력해 글로벌 소버린 AI 생태계를 함께 확장할 계획"이라고 말했다.

2024.07.19 19:22정석규

유상임 과기정통부 장관 후보자 "기술 주권 회복하겠다"

유상임 과학기술정보통신부 장관 후보자가 19일 “기술패권 경쟁이 전세계적으로 벌어지는 시대에 우리나라의 기술 주권 회복이 아주 중요하다”고 밝혔다. 유 후보자는 이날 오전 서울 광화문우체국에 마련된 청문 준비 사무실로 출근하는 길에 기자들과 만나 “과학기술과 디지털이 곧 국가경쟁력이 되는 시기에 과기정통부 장관 후보자로 지명돼 막중한 책임감과 소명감을 느끼고 있다”며 이같이 말했다. 주도권을 확보해야 하는 기술로는 인공지능(AI), 양자, 첨단 바이오 등을 꼽았다. 유 후보자는 “AI, 양자, 바이오 등 전략기술 분야에서 우리나라가 세계적인 주도권을 가질 수 있도록 뒷받침하는 R&D 시스템 혁신을 위해 노력을 다하겠다”고 강조했다. 이어, “최근 국가 R&D 예산 편성과정에서 과학기술계와 소통 부족이 아쉬운 점이 있다”며 “앞으로 각계각층의 전문가뿐 아니라 현장 연구자들과 적극 소통해 우리에게 꼭 필요한 R&D 예산이 반영될 수 있도록 최선을 다하겠다”고 덧붙였다 ICT 분야에 전문성이 부족하다는 지적에 대해 “당연한 질문”이라면서도 “각 현안들을 꼼꼼히 살펴보며 판단하고 소통하면서 정책에 반영하겠다”고 답했다. 그러면서 “어느 분야를 전공하면 그 전공을 통해 얻는 지식적인 부분은 한정되지만 사고력은 그 과정을 통해 넓어진다”며 “저의 배경 지식은 소재부품이지만 에 연구영역을 쌓고 리더십을 발휘한 경험이 많은 도움이 되어 과학기술, 정보통신 전체 분야에 적용될 수 있을 것이라 생각하고, 보다 많은 전문가들과 원활하게 소통하겠다”고 밝혔다. 유 후보자는 끝으로 “2025년이면 21세기의 4분의 1이 지나가는 시점으로 선진국에 진입하지 않으면 돌아갈 수 없다”며 “과학기술력을 시장에서 유지하는 시대는 지났고, 선진국가와 경쟁에서 반드시 이겨내야 미래가 있는 나라며, 디지털 시대의 경젱에서 꼭 이겨나가 탄탄하게 선진국에 진입할 수 있도록 하겠다”고 말했다.

2024.07.19 10:11박수형

캠시스, 과기부 '우수기업연구소' 2회 연속 지정

IT 부품·모듈 전문기업 캠시스는 자사의 기업부설 CM연구소가 과학기술정보통신부 선정 '2024 상반기 우수기업연구소'에 지정됐다고 19일 밝혔다. 우수기업연구소 지정제도는 기업 연구개발(R&D)의 근간이 되는 기업부설연구소의 경쟁력 제고와 질적 성장을 견인하기 위해 2017년 도입됐다. 탁월한 R&D 역량과 우수한 기술혁신 활동을 전개한 제조업 및 서비스 분야 중소·중견기업을 대상으로 하며, 지정 확정일로부터 3년간 정부 포상 및 국가 R&D 사업 가점 부여, 병역특례기업 지정 우대 등의 혜택을 받는다. 주최기관은 과학기술정보통신부, 위탁기관은 한국산업기술진흥협회다. 올 상반기에는 캠시스 CM연구소 등 24개 기업부설연구소가 우수기업연구소로 지정됐다. 18일 개최된 수여식에는 이창윤 과기정통부 제1차관이 참석해 지정 연구소의 미래 발전을 독려했다. 캠시스 CM연구소는 카메라 모듈 기술력과 R&D 역량을 인정받아 2021년 최초 지정된 데 이어, 올 상반기에 다시금 지정 받았다. CM연구소는 총 60건(등록 39건, 출원 21건)의 기술 특허를 보유하고 있으며, 캠시스가 보유한 전체 특허는 164건(등록 134건, 출원 30건)에 달한다. 직무발명 보상제도를 운영해 특허 출원을 적극 독려하고 있으며, 2015년부터 4회 연속 특허직무발명 우수기업 인증을 받아온 점이 이번 우수기업연구소 지정에 긍정적으로 작용했다고 회사 측은 분석했다. 가장 주목을 받은 점은 기술개발 사업화 실적이다. 캠시스는 글로벌 스마트폰 브랜드의 초창기 시리즈부터 최근 신제품까지 주요 모델의 전·후면 카메라 모듈을 지속적으로 수주해왔으며, 이와 관련한 고도의 제조기술력을 갖추고 있다. 비(非) 모바일 분야에서는 생활가전, 의료, 보안, 군사, MR(혼합현실) 등 다양한 영역에서 활용 가능한 카메라 솔루션을 개발하고 있다. 특히 가전용 AI 카메라와 보안용 AI 안면인식 카메라의 경우, 관련 알고리즘부터 NPU(신경망처리장치)관련 하드웨어 및 플랫폼까지 개발하여 견고한 온디바이스(On-Device) AI 경쟁력을 입증한 바 있다. 권현진 캠시스 대표는 “스마트폰 카메라 모듈 시장을 석권한 기술력과 R&D 역량을 바탕으로 생체바이오센서모듈, AI 시스템 카메라, 스마트 IoT 태그, 초음파 배터리 진단 시스템 등 미래 성장 동력 확보에 주력하고 있다”며 “앞으로도 시장을 선도하기 위한 R&D 활동을 지속하겠다”고 밝혔다.

2024.07.19 09:09장경윤

과기정통부 "금지된AI 규정 명백해야…국가AI센터도 필요"

"인공지능(AI) 발전과 신뢰 조성을 동시에 해야 하는 시대입니다. 관건은 '금지된AI'와 '고위험AI' 규율 대상을 명확히 구분하는 것입니다. 국가AI센터 신설도 이뤄져야 합니다." 과학기술정보통신부 남철기 AI기반정책과 과장은 16일 국회의원회관서 열린 '통일성 있는 AI 정책 추진을 위한 입법 공청회'에서 AI기본법 규정 방향성을 이같이 밝혔다. 남철기 과장은 현재 22대 국회에서 AI 기본법안을 6건 발의한 상태라고 설명했다. 국민의힘에서 3건, 더불어민주당에서 3건씩 발의한 상태다. 남 과장은 "법안 모두 여야 성역 없이 AI 확산과 규제라는 균형을 맞추기 위해 구성됐다"고 설명했다. 그는 이중 AI를 금지된AI와 고위험AI로 규율 대상을 구분하는 법안에 집중해야 한다고 주장했다. 해당 법은 더불어민주당 권칠승 의원이 발의한 법안이다. AI 규율 대상을 금지된AI와 고위험AI로 구분하고, 의무 위반에 대해 벌칙을 규정하는 법이다. 유럽연합(EU) AI기본법이 AI를 특성에 따라 구분한 방식과 비슷하다. 금지된AI란 인간 존엄과 가치, 인류 평화와 안전에 대한 심각한 침해나 위협이 명백한 AI 기술이나 제품을 말한다. 이럴 경우 정부는 해당 AI 개발과 이용을 금지한다. 고위험AI는 인간 생명, 신체 안전 등 기본권 보호에 중대한 영향을 미칠 수 있는 AI이다. 모두 유럽연합(EU)가 AI를 특성에 따라 구분한 방식과 비슷하다. 남 과장은 금지된AI 대상 규정을 신중히 바라봐야 한다고 당부했다. 그는 "국민 안전을 위한 규정에는 동의한다"며 "다만 AI 기본법에서 별도로 규정할 만큼 이 방식이 실익 있는지 판단해야 한다"고 설명했다. 그는 EU를 제외한 국가들도 금지된AI 규정에 대해 조심스럽다는 점을 근거로 제시했다. 남철기 과장은 "EU를 제외한 미국과 영국, 일본 등 주요국도 아직 이 AI 도입 필요성에 대한 논의를 시작하는 단계"라며 "정부가 이에 대한 규정을 굳이 서두를 필요 없을 것"이라고 덧붙였다. 남철기 과장은 고위험AI에 대해서도 언급했다. 그는 "AI 혁신뿐 아니라 포용까지 포함하는 AI 거버넌스 고려가 필요하다"며 고위험AI 필요성을 강조했다. 다만 강력한 규제를 포함한 고위험AI 규정에 대해서도 신중한 고려가 이뤄져야 한다고 설명했다. 그는 "EU조차도 고위험AI에 대한 규제 시행을 2~3년 후로 정한 상태"라며 "국내 정부도 단계적 보완 입법을 통해 글로벌 규범 정합성에 맞춰야 한다"고 설명했다. 그는 마지막으로 국가AI센터 신설도 필요하다고 봤다. 다만 이를 위한 여력이 부족하다고 했다. 남 과장은 "그동안 행정안전부와 기획재정부 등에 국가AI센터 설립 필요성을 지속 제안했다"며 "과기정통부 산하기관 하나 없애면 이를 설립할 수 있다는 답변만 얻은 상태"라며 자금 부족을 언급했다. 남 과장은 "한국은 미국이나 중국처럼 AI를 생산하는 국가"라며 "우수한 AI 기술력과 유연한 AI 기본법 결합으로 AI 선진국이 되길 바란다"고 말했다.

2024.07.16 15:50김미정

KISTI, 상금 2천400만원 걸고 "AI로 사회·과학 문제 해결"

한국과학기술정보연구원(원장 김재수, 이하 KISTI)은 오는 10일부터 오는 11월 20일까지 '2024 DATA‧AI 분석 경진대회'를 개최한다. 주최는 국가과학기술연구회, 대전광역시, 해양경찰청, 국회도서관, 대전중구청이 맡았다. 올해로 5회째를 맞는 DATA‧AI 분석 경진대회는 인공지능 데이터 및 기술을 기반으로 다양한 사회‧과학 문제를 해결하기 위해 마련됐다. 총 상금은 2천400만원이다. 수상자에게 국회의장상, 국가과학기술연구회 이사장상 등 상장과 상금이 수여된다. 학술대회 발표와 후속 공동연구 기회도 제공된다. 경진대회는 '문제 발굴 부문'과 '문제 해결 부문'으로 나뉘어 순차적으로 진행된다. 문제 발굴 부문에서는 공공기관과 중소기업 등이 당면한 사회·과학 문제를 발굴하고, 관련 데이터를 공개한다. 문제 해결 부문에서는 문제 발굴 부문 과제가 제시되며, 참가자들은 데이터 기반의 인공지능 모델을 개발해 문제 풀이에 도전하면 된다. 접수는 10일부터다.

2024.07.10 23:12박희범

첨단 영상 분석으로 딥페이크 신종범죄 잡는다

한국전자기술연구원(KETI·원장 신희동)은 국립과학수사연구원(원장 이봉우)과 과학수사 분야 연구 협력을 위한 업무협약(MoU)을 체결했다고 밝혔다. KETI와 국과수는 업무협약을 계기로 인공지능(AI) 기반 영상·음성 분석 등 첨단 분야 공동 기술 개발을 추진함과 동시에 과학수사 분야 내 기술 확산을 지원하는데 합의했다. KETI는 딥러닝 기반 영상 인식추적·영상 화질개선 등 지능형 영상처리 기술, 멀티모달 인터랙션 및 추론, 자연어 처리 등의 인공지능 기술 등 첨단 지능 분야 핵심 기술 육성에 집중하고 있다. 국과수는 행정안전부 소속 과학수사 감정연구기관으로, CCTV·비디오·사진을 포함하는 각종 영상·음성 판독/개선 기술 등 범죄수사에 필요한 법공학 분야 연구개발을 수행 중이며, 주요 범죄 사건사고에 필요한 해석과 감정을 지원한다. KETI와 국과수는 이번 협약을 통해 ▲과학수사에 필요한 영상 및 음성 분석 기술 교류 ▲영상 및 음성 분석 기술 활용을 위한 인적 교류 ▲과학 수사 분야 신기술 수요 공동 발굴 및 정부 전략 수립 지원 등 첨단 분야에서의 R&D 협력을 강화할 계획이다. 협약식에서는 KETI 지능정보연구본부의 지능형영상처리연구센터 및 인공지능연구센터, 국과수 법공학부의 디지털과와 법과학교육연구센터 주요 관계자가 참석해 첨단 과학수사 분야 주요 협력 기술을 논의했다. KETI 지능정보연구본부는 인물의 행동 양식을 모방하는 극사실적 인물 구현 등의 동영상 합성·판별 기술을 바탕으로 딥페이크 영상과 음성을 판별하는 탐지 기술을 보유 중이다. 신희동 KETI 원장은 “다가오는 미래 치안의 핵심은 첨단 과학 기술 개발이며, KETI는 유망 ICT 기술 구현과 확산에 필요한 최적의 파트너”라며 “두 기관의 협약이 향후 국민 안전을 보장하는 과학치안 사회로 이어지길 기원한다”고 밝혔다. 이봉우 국과수 원장은 “최근 인공지능 기술 발달에 따라 딥페이크와 같은 신종범죄로 인해 국민 안전이 위협받고 있다”며 “두 기관의 힘을 모아 기술을 연구·개발해 국민이 안전한 사회를 구현할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

2024.07.10 08:25주문정

"남녀노소 누구나 AI 쓴다"...AWS, 경력단절 여성과 AI 교육 지원

아마존웹서비스(AWS) 코리아가 경력단절 여성의 사회 재진출과 더불어 생성형 인공지능(AI) 인재 양성을 위한 ESG 활동에 박차를 가한다. AWS 코리아가 한국여성과학기술인육성재단(WISET)과 9일 서울 강남구 AWS코리아 오피스에서 생성형AI 전문 강사 양성 프로그램을 진행했다. 이 교육 프로그램은 이공계 경력 단절 여성의 사회 재진출과 더불어 AI를 활용한 사회문제 개선을 위해 마련됐다. 지난해 시범 운영된 'AWS 생성형AI 기초 체험 교육'에 이어, 올해는 생성형 AI를 활용한 애플리케이션 및 각종 콘텐츠 제작 심화 과정을 진행한다. 교육은 지난달 24일부터 8월 3일까지 총 100명의 교육생에게 온오프라인으로 교육이 이뤄진다. 온라인 과정은 클라우드 기술과 생성형 AI 기술의 기본 이론 및 실습을 다룬다. 생성형 AI의 핵심 기술인 미세조정(파인튜닝), 검색 증강 생성(RAG), 랭체인 등 심화 학습 내용이 포함되어 있으며, 텍스트와 이미지 데모를 통해 비즈니스에서 AI 기술을 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 커리큘럼이 마련됐다. 임정화 2024년도 교육생은 “대학교에서 반도체를 전공했고 간단하게 프로그래밍 언어를 배운 경험이 있어서 그런지 AI와 클라우드를 배우는 것이 크게 어렵지 않았다”며 “특히 지금은 노코드시대인 만큼 AI를 활용하면 복잡한 코딩 없이 AI를 활용할 수 있는 만큼 이공계가 아닌 사람들도 이전보다 쉽게 접근할 수 있을 것 같다”고 교육을 받은 소감을 전했다. 오프라인 수업은 AWS 생성형 AI 도구인 '배드록'을 활용해 실제 AI를 개발하거나 활용하는 실습이 진행된다. 이번 수업에서는 소상공인을 위해 AI를 활용한 광고 콘텐츠 제작 등의 수업이 준비됐다. 팀 프로젝트는 5~6명이 한 팀을 이루어 생성형AI 콘텐츠를 만드는 수업으로 주어진 문제를 해결하기 위해 서로 의견을 교환하고, 배운 내용을 실제 상황에 적용하며 문제 해결 능력을 향상할 수 있도록 마련됐다. 교육 참가자는 연령 제한 없이 모집이 이뤄지며 참가자 중에는 40~50대도 있었다. 해당 교육과정을 우수한 성적으로 수료한 교육생은 초등학교 등 해당 분야로 강사 활동을 할 수 있도록 WISET에서 연계 지원한다. 전업 취업이 아닌 강사 활동을 중심으로 지원하는 이유는 육아, 출산 등으로 인해 시간을 보아 유연하게 활용할 수 있는 업무이며, 기업의 AI개발자 수요 급증으로 인해 교육 기관에서 가장 많이 필요로 하는 분야이기 때문이다. 초등학생 등 저연령층 외에도 AI 등 신기술에 대해 어려움을 느끼는 고연령층을 대상으로 한 교육도 진행한다. 유정화 2023년도 교육생은 “건축을 전공했지만 IT기술 등에 관심이 많아 지원하게 됐고 생각보다 배우고 활용하는 것에 어려움이 없었다”며 “우리세대는 디지털기술이 발전하는 모습을 모두 보고 자라서 AI 등에 대해 부담이 덜하지만, 조금 더 연령대가 높아지면 IT기술에 대한 거부감이 높고 이를 제대로 활용하지 못해 저변을 낮추기 위한 교육에 대한 요구가 많은 상황”이라고 설명했다, AWS는 교육 프로그램을 통해 AI 전문 강사를 양성하며 지방 등 AI 교육 인프라가 부족한 지역을 지원하며 AI인재 양성에 박차를 가할 계획이다. AWS코리아 박혜영 수석 솔루션즈 아키텍트는 “안타깝게도 국내 IT교육 서비스는 대부분 서울 등 수도원에 집중돼 있어 지방의 학생들은 충분한 교육을 받기 어려운 경우가 많다”며 “AI전문강사를 비롯해 클라우드 기반 교육프로그램을 통해 어느 지역에서나 AI, 클라우드에 대한 교육을 받고 학생이나 경력단절자들이 성장할 수 있는 환경을 지원하도록 최선을 다하겠다”고 강조했다. 이어서 최문용 WISET 아카데미 팀장은 “이공계 중심으로 인력을 선별했지만, 기술의 발전으로 누구나 AI를 활용할 수 있는 시대가 되고 있다”며 “이공계 전공이 아니더라도 각자가 가진 지식에 AI와 클라우드 기술을 더해 환경, 취약계층 지원 등의 사회문제도 개선할 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 추후 계획을 밝혔다.

2024.07.09 18:42남혁우

"분자 생성 AI로 신약 개발 효율을 15배 높였어요"

꿈은 삶의 이정표이자 동력이다. 꿈은 곧 미래의 삶이다. 꿈은 그래서 소중하다. 꿈은 사람마다 다르고 다른 만큼 다채롭다. 스타트업이 꾸는 꿈도 그럴 것이다. 소중하고 다채롭다. '이균성의 스타트업 스토리'는 누군가의 꿈 이야기다. 꿈꾸는 사람이 자신의 이야기를 들려주고 다른 꿈꾸는 사람을 소개하는 릴레이 형식으로 진행된다. [편집자주] “분자 생성 AI로 신약 개발 효율을 15배 높였어요” 발견과 발명은 반복되는 시행착오 끝에 얻어지는 성과다. 신약 개발도 그러하다. 한 논문에 따르면 보통 신약 하나를 개발하는 데는 10여년이 걸린다. 여기에 드는 비용도 평균 3조원에 육박하는 것으로 알려졌다. 신약 개발 기간이 길고 비용이 많이 드는 까닭은 약효가 있는 새로운 물질(분자구조)을 합성할 때 성공확률이 극히 낮기 때문이다. 무려 9000분의 1이라고 한다. 분자 합성 실험 한 번에 보통 3주 이상이 걸리고 수백만 원의 비용이 든다. 하나의 실험을 하느냐 마느냐는 결국 시간과 비용에 관한 결정이다. 임재창 히츠 공동창업자는 인공지능(AI)을 이용해 이 결정에 도움을 줌으로써 신약 개발의 시행착오를 줄여 효율을 높이려고 한다. ■시행착오는 왜 불가피한가 신약 개발은 인체에서 질병을 일으키는 단백질을 찾아내고 이와 상호 작용을 일으켜 질병을 치료하기 위한 물질(화합물)을 만들어내는 것이다. 이 개발 과정은 보통 4단계로 진행된다. 기초-탐색 연구, 비임상, 임상, 허가-승인 등이다. 이 과정을 거쳐 9000개의 후보 물질 가운데 딱 하나가 신약이 된다. 개발기간으로 따지면 보통 기초-탐색 연구에 5년, 비임상 1.5년, 임상 5년, 허가-승인 2년 등이 소요된다. 기초-탐색 연구는 질병 유발 단백질을 찾아내고 이를 치료할 수 있을 것으로 예측되는 후보 물질을 탐색하는 것을 말하는 데 보통 9000에서 1만개의 물질 목록이 생성된다. 비임상은 안정성 실험을 통해 후보물질을 최적화하는 단계로 목록이 50개로 줄어든다. 임상은 보통 3단계로 진행되며 다시 화합물이 5개로 줄어든다. 이중 최상의 물질이 허가와 승인 과정을 거쳐 신약이 된다. “9000에서 1만개의 후보 물질 가운데 어떤 것이 최상의 약효를 가질지를 알 수 없으니 다 실험을 해야 하잖아요. 그런데 후보 물질이긴 하지만 실패할 확률이 높다면 실험을 안 해도 되는 것이죠. 히츠가 개발한 시스템은 인공지능을 통해 후보 물질을 발굴하고 이와 단백질의 관계를 예측해주는 것이에요.” ■인공지능 신약 개발 플랫폼 '하이퍼랩' 신약 개발을 위한 실험의 시행착오를 조금이라도 줄이기 위해 히츠가 개발한 것이 '하이퍼랩(HYPERLAB)'이다. '인공지능 신약 개발 플랫폼'이다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 제공되며 직관적 UI가 특징이다. '하이퍼랩'은 주로 신약 개발 초기 기초-탐색 연구 단계에 초점을 맞추고 있다. “생성형 AI는 무언가를 만들어내는 AI잖아요. 우리가 AI를 통해 만들어내려 하는 것은 분자(Molecule)예요. 정확히는 신약 후보 물질이 될 분자죠. 과거의 데이터를 학습해서 신약 물질 후보가 될 분자의 구조를 디자인하고 제안해주죠. 우리는 특히 '스캐폴드 기반 분자 생성 모델(Scaffold-based molecular generative model)'을 개발하였어요. 스캐폴드는 물성을 특정 짓는 분자의 뼈대라고 할 수 있죠. 이를 고정해놓고 합성을 통해 분자 구조를 점진적으로 바꿔가며 새 분자를 만들죠.” 스캐폴드는 물질의 물성과 깊은 관계가 있고, 스캐폴드를 유지한 채 합성을 통해 분자 구조를 점차적으로 바꿔간다면, 무작위로 분자를 합성하는 것보다, 원하는 물질을 찾아가는데 더 효과적이라는 의미로 이해됐다. 하이퍼랩은 분자 생성 모델과 함께 '물질-단백질 상호 작용 예측 모델'도 갖고 있다. 데이터 학습을 통해 약물 후보 물질과 질병의 원인으로서의 단백질 사이의 상호 작용과 결합 구조를 예측해주는 것이다. 이 예측이 정확하다면 분자 합성 실험을 할지 말지 고민스러울 때 중요한 참고자료가 되는 것이겠다. 하이퍼랩은 또 '분자 탐색 모델'도 있다. 천문학적인 숫자의 분자 가운데에서 후보가 될 수 있는 물질을 빠르게 탐색한다. “하이퍼랩은 신약 개발 초기에 후보 분자 대규모 가상 탐색부터, 물성 예측, 신규성 있는 분자 설계까지 할 수 있습니다. 이 과정을 통해 필요 없을 것으로 보이는 후보 물질은 실험에서 제외시킬 수 있는 것이죠.” ■“효과가 15배나 커진 사례도 나왔죠” L사는 '타깃 A(질병 단백질 가운데 하나)'에 대한 특허성 있는 신규 골격(스캐폴드)을 찾고 있었다. 이 타깃과 관련해서는 이미 1000개 이상의 물질에 광범위하게 특허가 걸려 있었다. 특허를 낼 새 물질을 찾기가 그만큼 어려운 것. 관건은 천문학적인 숫자의 분자를 빠르게 탐색하고 '타깃 A'에 맞게 선별하는 것. 이를 위해 L사가 손잡은 게 히츠의 하이퍼랩이다. “히츠의 '약물-단백질 상호작용 예측 모델'의 성능을 검증하기 위해 우선 타깃 A와 기존에 보고된 활성분자의 예측값을 돌려보고 이를 실험값과 비교했어요. 타깃 A에 대한 실험 결과를 우리 모델 학습에 전혀 사용하지 않았지만 R값이 0.6으로 나타났지요. 이는 예측값의 정확도가 높다는 것을 뜻하지요. 그런 뒤 우리 '스캐폴드 기반 분자 생성 모델'을 통해 타깃 A에 대해 활성을 보일 확률이 높은 후보물질을 디자인했어요. 그런 다음 다시 '약물-단백질 상호작용 예측 모델'을 통해 우선 실험할 상위 분자를 선별했죠. AI의 이 작업이 끝나고 나서 L사 의약화학자가 후보 분자를 재선별하고, L사의 의약합성팀에서 검토한 뒤 유도체를 생성해 분자를 합성하는 후속 실험에 들어갔죠. L사는 이 과정을 통해 6개월간 활성물질 15종을 확인할 수 있었습니다. 히츠를 만나기 전에는 1년 동안 단 2종의 활성 물질을 확인할 수 있었을 뿐이라고 해요. 하이퍼랩을 이용하니 효율을 15배 가량 높였다고 볼 수 있는 것이지요.” ■“논문 기술이 아니라 산업에 적용될 기술” 히츠가 갖고 있는 AI 신약 개발 플랫폼은 임재창 공동창업자의 박사 학위 논문 주제이기도 하다. 논문을 쓰던 중 문득 생각했단다. '논문상에서만 작동하는 기술이 아니라, 실제 현실에서 가치를 창출하는 기술을 만들고 싶다.' 창업에는 고민도 컸다. 창업은커녕 회사 생활도 안 해본 터라 '내가 과연 회사를 운영할 수 있을까'를 생각해보지 않을 수 없었다. 그 때 힘이 된 게 지도교수였다. KAIST 화학과 김우연 교수. 김 교수가 공동창업을 제안했고 히츠 팀이 출발하게 됐다. 2020년 5월이었고, 임재창 공동창업자는 당시 스물여섯이었다. 그 이후 누적으로 100억 원을 투자받았고, 팀원은 31명으로 불어났다. 고객도 늘어났다. 300여개의 제약회사, 신약개발연구소, 대학 등이 하이퍼랩을 쓰고 있다. 지난해 10월 처음 유료화를 시행해 매출도 발생하고 있다. “앞으로는 인간이 상상하지 못했던 분자 구조를 AI를 포함한 디지털 기술이 생성할 것입니다. 코로나19 팬데믹처럼 감염병이 발생할 때 가능하면 빨리 치료제가 나오면 좋겠지요. 신약 개발의 디지털 전환이 필요한 이유일 것입니다. 그 과정에서 히츠가 영향력 있는 역할을 하는 팀이 될 수 있도록 노력할 것입니다.” 덧붙이는 말씀: 임재창 히츠 공동창업자가 다음 인터뷰 대상으로 추천한 사람은 콘테크 스타트업 메이사의 김영훈 대표입니다.

2024.07.04 10:03이균성

정부 AI에 1조 투자한다는데...업계 "AX·컴퓨팅 인프라 지원부터"

최근 정부가 내년도 인공지능(AI) 투자 계획을 발표한 가운데 업계는 다소 아쉽다는 평가다. 이에 예산 규모보다 쓰임에 더 집중해야 한다는 목소리가 이어지고 있다. 산업계는 예산이 AI전환(AX) 확산과 컴퓨팅 인프라 지원 분야에 집중돼야 한다고 입을 모으고 있다. 지난 27일 과학기술정보통신부는 제9회 국가과학기술자문회의 심의회의에서 '내년도 국가R&D사업 예산 배분·조정안'을 확정한 바 있다. 주요 R&D 예산은 이번 과기정통부안 기준 24조8천억원이다. 정부는 AI 분야에 1조1천억원을 투자한다. 올해 8천억원보다 35.5% 늘어 처음으로 1조원을 넘겼다. 예산은 범용인공지능(AGI) 개발과 AI 안전, AI반도체 독자기술 확보에 집중될 계획이다. R&D 예산 부족 지속…"투자 규모보다 쓰임새에 집중해야" AI 산업계는 내년 AI R&D 예산 규모가 여전히 부족하다고 평가하고 있다. 국내에서 AI 서비스를 운영하는 업계 한 관계자는 "정부가 예산을 환골탈태 수준으로 올렸다고 강조했지만 국내 AI 산업계를 일으킬만한 정도는 아니다"고 말했다. 그는 "AI 기술은 무한경쟁이므로 투자 규모를 1년 단위로 쪼개 생각하는 것도 무의미하다"고 주장했다. 정부가 사상 처음으로 AI R&D에 1조원 넘게 투자하지만 해외 정부 투자 단위에 비하면 턱 없이 부족하다는 의견도 나왔다. 생성형 AI 모델과 서비스 연구자 B씨는 "캐나다는 최근 약 2조4천억원 규모의 AI 투자 계획을 발표했다"며 "다른 주요 국가 투자와 비교하면 여전히 아쉽다"고 말했다. 내년 AI R&D 예산 관련해 업계 관계자들은 투자 규모보다는 실행 방안에 더 집중해야 한다고 입을 모았다. 예산이 어떤 사업에 어떤 형태로 들어가는지가 관건이라는 평가다. 이들은 AX 활성화에 투자가 이뤄져야 한다고 기대했다. 업계 관계자는 "다수 산업이 AI 도입을 여전히 꺼리는 상황이다"며 "정부가 AX를 실천하려는 기관, 조직에 인센티브를 부여하는 방식으로 AX 활성화를 이끌어야 한다"고 강조했다. 국내 AI 스타트업 대표 C씨는 "글로벌 기업은 경량화, 산업 융합, 멀티모달 3가지 키워드로 AI를 개발하고 있다"며 "단기적 R&D 투자 방향성을 AX 중심으로 전환해야 한다"고 주장했다. AI 개발에 필요한 고비용 컴퓨팅 인프라 지원에도 투자가 집중돼야 한다는 의견도 나왔다. 업계 또 다른 관계자는 "산업계와 학계를 막론하고 AI 분야에서 고비용 컴퓨팅 인프라 확보에 많은 어려움을 겪고 있다"며 "여기에도 투자 집중이 이뤄져야 한다"고 말했다. AI 기업이나 기관이 컴퓨팅 인프라를 실제 쉽고 저렴하게 사용할 수 있어야 원활한 AI 연구 개발이 가능하다는 의미다. 그는 "그래픽처리장치(GPU)는 정부 자산으로 구입하고, 운영은 경험 많은 민간 전문기업에 위탁하는 형식으로 생태계를 만드는 법도 고려해 볼 수 있다"고 덧붙였다. 정부 관계자는 "기획재정부가 내년 정부 예산안 R&D를 비롯해 전체 정부 예산안을 오는 9월 2일 국회로 넘길 것"이라며 "보통 8월 말 정도 정부 예산안이 확정된다"고 밝혔다. 그는 "이후 모든 건 국회에서 결정될 것"이라며 "여야가 R&D 예산 부분에서 원활히 합의할 경우 예산을 더 증액할 수 있는 가능성도 있다"고 밝혔다.

2024.06.30 08:18김미정

마이크로소프트, 과학 연구 특화 생성형 AI 플랫폼 공개

마이크로소프트는 최근 과학자의 화학과 재료 과학 연구를 위한 '애저 퀀텀 엘리먼트'를 개발해 공개했다. 과학적 발견을 가속화하기 위해 설계한 특화 클라우드 시스템이다. 해당 시스템은 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 그리고 양자 컴퓨팅의 최신 기술들을 통합해 연구자와 제품 개발자들이 혁신적인 제품을 더 빨리 시장에 출시할 수 있도록 돕는다. 주요 기능을 활용하면 시간 단축 및 비용 절감: 연구 개발 과정의 속도를 높여 프로젝트 시작부터 솔루션 도출까지의 시간을 몇 달에서 일주일로 단축할 수 있다. 재료 검색 공간을 확대해 기존의 수천 개 후보에서 수천만 개의 후보까지 확대해서 새로운 재료를 탐색할 수 있다. 특정 화학 시뮬레이션의 속도를 50만 배 증가시켜, 1년 동안의 연구를 1분으로 압축할 수 있다. 또한 양자 컴퓨팅 하드웨어를 사용하여 실험을 시작하고, 미래의 마이크로소프트 양자 슈퍼컴퓨터에 우선 접근할 수 있도록 지원한다. 제이슨 젠더 마이크로소프트 전략 기술 부문 수석 부사장(EVP)은 “마이크로소프트의 비전은 최신 AI 혁신을 통해 과학자들이 최대한 창의력을 발휘하고, 그들이 당면한 문제를 해결할 수 있도록 돕는 것”이라며 “이를 위해 생성형 AI와 하이브리드 양자 컴퓨팅의 모든 능력을 과학적 연구의 모든 단계에 접목해야 한다”고 설명했다. 그는 “지식을 확장하고, 더 나은 가설을 세우며, 실험과 분석을 가속화하려면 과학 맞춤형 클라우드 플랫폼이 필요하다”며 “그래서 화학과 재료 과학 연구를 위한 애저 퀀텀 엘리먼트를 개발했다”고 밝혔다. 이 플랫폼은 혁신 기능인 생성 화학(Generative Chemistry)과 가속 밀도범함수 이론(Accelerated Density Functional Theory, DFT)을 제공한다. 마이크로소프트는 애저 퀀텀 엘리먼트의 비공개 프리뷰를 통해 과학자에게 가속 DFT 기능의 접근 권한을 제공할 예정이다. 생성 화학 기능도 곧 비공개 프리뷰로 제공된다. 제이슨 젠더 부사장은 “이 기능은 향후 화학 발전에 소요될 것으로 추정되는 250년의 시간을 25년으로 대폭 단축할 수 있도록 도울 것”이라고 강조했다. 그는 “생성 화학을 통해 과학 탐구의 지평을 넓히고자 한다”며 “연구자는 수억 개의 화합물을 학습해 훈련된 최신 AI 모델을 사용해, 특정 산업에 적합한 새로운 분자를 탐구할 수 있으며, 이후 가장 유망한 후보들을 실험실에서 더 효율적으로 합성하는 방법을 평가할 수 있다”고 밝혔다. 그는 “이 모든 과정은 수 년이 아닌 며칠 만에 이뤄질 수 있다”고 덧붙였다. 가속 밀도범함수 이론을 활용하면 연구자는 분자의 양자역학적 특성을 빠르게 시뮬레이션해 화학적 발견 과정을 효율적으로 확장할 수 있다. 이 기술은 다른 DFT 코드와 비교했을 때 한 차원 더 빠른 속도를 자랑한다고 회사측은 설명했다. ■ 과학 연구 모든 과정에 AI 도입 생성형 AI 협업 도구는 기업과 개인의 생산성을 크게 향상시키고 있다. 마이크로소프트는 이같은 생성형 AI 도구의 이점을 과학 분야에서도 극대화하는데 투자하고 있다. 마이크로소프트는 AI 추론을 과학 연구의 모든 과정에 적용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 가설에서 결과까지 과학적 프로세스를 가속화할 수 있는 차세대 AI 모델 기술을 만들고 있다. 지식 탐구와 가설 수립에서 시작해 수백만 개의 분자 후보를 생성하고, 디지털 실험으로 후보를 좁힌 뒤 결과를 분석하는 모든 과정을 며칠 내로 완료하는 것을 목표로 한다. 퍼시픽 노스웨스트(PNNL)와 마이크로소프트는 3천200만 개 이상의 후보를 검토해 더 나은 배터리를 위한 새로운 물질을 발견하고 합성하는 방법을 시연했다. 생성 화학은 특정 용도에 맞게 조정된 유용한 특성을 가진 새로운 분자를 발견하고, 여러 단계를 거치지 않고 쉽게 합성할 수 있게 한다. 생성 화학은 분자 후보를 합성하는 레시피 개발 중 고려해야 할 잠재적 단계를 제시한다. 이 기능은 화학 반응을 역순으로 분석하는 AutoRXN 소프트웨어를 통해 개발됐으며, 이를 통해 목표 분자를 합성하기 위한 최적의 방법을 평가할 수 있다. 과학자들은 원하는 분자의 특성을 지정해 AI 추론과 고성능 컴퓨팅 시뮬레이션을 통해 수천 개의 분자 후보를 추천받을 수 있다. 이렇게 선정된 후보들 중에서 실험실 합성과 추가 연구에 가장 유망한 소수의 분자를 선별할 수 있다. 기업과 연구 기관은 며칠 만에 새로운 분자를 개발할 수 있는 효율적인 방법을 찾을 수 있고, 이는 방대한 데이터베이스 검색과 반복적인 실험 과정을 대폭 단축한다. DFT는 원자, 분자, 나노입자, 표면 및 인터페이스의 전자 구조를 시뮬레이션하고 연구하는데 활용돼온 방법이다. 분자 시스템은 여러 방향으로 움직이는 자동차가 있는 교통 시스템과 유사하다. 헬리콥터에서 교통 상황을 내려다보면 개별 자동차의 속도와 목적지를 알 수는 없지만, 전체 교통 흐름을 파악할 수 있다. DFT는 이러한 '헬리콥터 뷰'를 제공해 개별 전자를 하나하나 추적하는 복잡한 작업 대신 높은 위치에서 전자의 '밀도'를 더 쉽게 분석할 수 있도록 돕는다. DFT 시뮬레이션은 최적화하고 실행하는 것이 복잡하고 때때로 슈퍼컴퓨터급 자원을 필요로 한다. 마이크로소프트 리서치에서 개발한 관리형 DFT 서비스는 다른 DFT 코드보다 훨씬 빠르게 계산할 수 있다. 널리 사용되는 오픈 소스 DFT코드인 PySCF 대비 평균 20배 빠른 속도를 제공한다고 회사측은 밝혔다. 가속 DFT는 현재 아스펜 테크놀로지, 덴마크 공과대학, 유니레버 등에서 사용되고 있다. 마이크로소프트는 소비재 기업인 유니레버와 협력중이라고 밝혔다. 유니레버는 매일 34억 명 이상의 사람에게 서비스를 제공하고 있으며, 자사 디지털 연구 및 제품 개발을 지원하기 위해 마이크로소프트의 슈퍼컴퓨팅과 AI 서비스를 활용하고 있다. 지난 2년 반동안 유니레버는 마이크로소프트와 협력해 제품 혁신을 위한 새로운 디지털 역량을 강화해왔다. 마이크로소프트 애저 기술을 통해 디지털 연구소인 데이터랩에서 디지털 비전을 실현하고 있다. 선도적인 과학 기술을 활용해 수십억 달러 규모의 비즈니스 탄소 발자국을 줄이는 것부터 마이크로바이옴의 비밀을 밝히는 것까지, 현대 소비재 기업의 새로운 기준을 세우고 있다. 유니레버는 코파일럿과 애저 퀀텀 엘리먼트의 고급 시뮬레이션 기능을 활용해 자연어로 과학 정보를 검색할 수 있다. 이 기술을 통해 실험실에서 수십 차례의 실험을 할 시간을 절약하고, 대신 수천 개의 계산 시뮬레이션을 빠르게 수행할 수 있다. 유니레버 과학자는 이러한 시뮬레이션에서 얻은 데이터를 사용해 수만 개의 재료를 신속하게 선별하거나 복잡한 화학 반응을 탐구하는 모델을 정밀하게 조정할 수 있다. 연구개발 팀은 다양한 모발 유형에 맞춰 모발을 더 건강하게 만드는 새로운 분자를 찾는 검색 범위를 넓힐 수 있다. 대규모 시뮬레이션을 통해 유니레버는 주요 지속 가능성 목표를 더 빨리 달성할 수 있게 된다. ■ 애저 퀀텀 엘리먼트의 양자 기능 확장 마이크로소프트는 대규모 양자 컴퓨팅을 실현하고, 안정적인 하드웨어를 기반으로 한 위상 큐비트(Topology Qubits)를 개발하는 데 집중하고 있다. 올해 초, 퀀티넘과 협력해 가장 신뢰할 수 있는 논리 큐비트를 시연함으로써 양자 컴퓨팅 기술을 한 단계 더 발전시켰다. 최근 마이크로소프트의 큐비트 가상화 시스템과 퀀티넘의 H1 하드웨어를 결합한 논리 큐비트, 고전 슈퍼컴퓨터 및 AI를 사용해 화학 반응을 시뮬레이션했다. 마이크로소프트는 앞으로 몇 달 이내로 애저 퀀텀 엘리먼트의 비공개 프리뷰에서 소프트웨어와 퀀티넘의 하드웨어를 통해 고급 논리 큐비트 기능을 선보일 예정이라고 밝혔다. 논리 큐비트 기능이 확장돼 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 제공하게 되면, 시뮬레이션의 정확도를 높여 과학적 연구를 넘어 상업적 활용으로 나아갈 것이며 이를 통해 궁극적으로 전 세계의 가장 긴급한 문제들을 해결하는 데 기여할 수 있을 것이라고 회사측은 강조했다. 제이슨 젠더 부사장은 “발견 과정은 작은 손전등 하나로 크고 어두운 창고에서 작은 상자를 찾는 것과 같다”며 “작은 손전등은 한 번에 작은 영역만 비출 수 있어, 나머지 구역은 여전히 어두운 상태로 남아 있다”고 설명했다. 그는 “생성형 AI는 우리가 평소 생각하지 못했던 새로운 방향을 비추어, 더 많은 것을 볼 수 있게 해주는 더욱 스마트한 빛을 제공한다”고 덧붙였다.

2024.06.25 14:22김우용

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