대규모 학습의 부상, 2020년 10대 기술 트렌드 예측, 미래에는 AI와 어울릴 수 있을까?

바이두연구소는 2019년 활발한 기술 발전 속에서 2020년을 내다보는 2020년 10대 기술 트렌드 전망을 12월 24일 발표했다. 2019년 가장 많이 회자되는 기술 단어 중 하나인 'AI'가 자연스럽게 주목을 받게 되었습니다. 바이두연구소도 AI 산업에 대한 몇 가지 핵심 전망을 내놨다. 그 중 하나는 AI 기술이 대량생산이 가능한 산업화 단계까지 발전해 2020년에는 다수의 'AI 공장'이 등장할 것이라는 점이다.

사진: 2020년에는 AI 공장이 대거 등장할 것으로 바이두연구소가 예측하고 있다.

'AI 공장'의 탄생은 이미 오래 전부터 정립된 바이두연구소의 예측을 이해하는 것은 어렵지 않다. 업계에서. 인공지능 유니콘 기업 메그비가 출시한 자체 개발 인공지능 알고리즘 플랫폼 브레인++는 이미 AI 공장의 프로토타입을 그려냈다.

Megvii의 수석 과학자이자 Megvii 연구소 소장인 Sun Jian 박사는 Brain++를 다음과 같이 소개한 적이 있습니다. “Brain++는 대규모 알고리즘 훈련을 가능하게 합니다.” 동시에 Megvii는 “Brain++를 통해 풍부하고 성장하는 알고리즘 포트폴리오는 많은 롱테일 요구 사항을 포함하여 다양한 수직 분야의 세분화된 요구 사항에 맞게 맞춤화되었습니다. 또한 더 적은 인력과 더 짧은 시간으로 다양한 새로운 알고리즘을 개발할 수 있습니다."

사실 AI 기술이 대규모 생산을 이루고자 한다면 가장 먼저 해결해야 할 문제는 어떻게 하면 저렴한 비용으로, 그리고 대규모로 알고리즘을 생산할 수 있는가 하는 점이다. 현재 업계에서는 일반적으로 알고리즘 개발 도구로 딥러닝 프레임워크를 사용하고 있지만 이는 학습 및 사용 비용이 높고 확장이 어렵다는 문제에 직면해 있습니다. 그 이유는 딥러닝 프레임워크만으로는 충분하지 않기 때문입니다. 데이터부터 컴퓨팅 성능, 프레임워크까지, 딥러닝 알고리즘 개발의 모든 측면을 포괄하는 엔드투엔드 솔루션이 필요합니다.

Brain++의 전체 아키텍처를 분해하면 딥 러닝 프레임워크인 MegEngine, 딥 러닝 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 MegCompute, 데이터 관리 플랫폼인 MegData의 세 가지 핵심 구성 요소가 포함되어 있음을 알 수 있습니다. 이는 AI 개발의 세 가지 주요 요소인 데이터, 알고리즘 및 컴퓨팅 성능에 해당합니다.

사진: Megvii Brain++ 아키텍처

데이터 수집, 정리, 전처리, 주석 및 저장을 시작으로 연구원들이 알고리즘 아키텍처를 설계하고 실험 링크를 설계하고 교육 환경을 구축하는 것까지, 가속, 매개변수 조정, 모델 효과 평가 및 모델 생성에서 최종 모델 배포 및 배포 애플리케이션까지 Megvii Brain++를 통해 개발자는 데이터에서 알고리즘 산업화에 이르는 기술 역량 패키지를 얻을 수 있습니다.

브레인++의 핵심 딥러닝 프레임워크인 메그엔진은 대규모 알고리즘 생성과 더불어 알고리즘에 대한 엔지니어링 개발 역량도 지속적으로 향상시키고 있다. 업계의 주류 프레임워크와 비교할 때 훈련과 추론의 독특한 통합 기능을 갖추고 있으며 한 번의 알고리즘 훈련 후에 모델을 직접 배포할 수 있습니다.

딥러닝 프레임워크를 기반으로 인공지능 기술의 개발 한계점을 대폭 낮췄을 뿐만 아니라 인공지능 애플리케이션의 품질과 효율성도 효과적으로 향상시켰다. "글로벌 딥러닝 시스템 시장 보고서"에 따르면 2020년까지 글로벌 딥러닝 시스템 시장 규모는 13억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 바이두연구소는 2020년에는 각계각층에서 딥러닝 기술을 대규모로 적용해 혁신을 구현하고 변혁과 업그레이드를 가속화할 것이라고 전망했다.

그림: 딥러닝 기술이 업계에 대규모로 침투할 것입니다

그러나 딥러닝 프레임워크 구축은 자동 머신러닝 AutoML 기술 개발과 불가분의 관계입니다. 오랫동안 업계에는 인공지능이라는 말이 있었습니다. 그러나 AutoML 기술을 통해 기계는 자동으로 엔드투엔드 최적화를 수행할 수 있어 인건비 투자를 크게 줄일 수 있습니다. Megvii Brain++의 핵심 딥 러닝 프레임워크인 MegEngine은 Megvii가 자체 개발한 AutoML 기술을 통합하여 딥 러닝 알고리즘의 각 핵심 링크를 자동으로 설계, 검색 및 최적화합니다. 자동화 프로세스는 한 번의 훈련 세션으로 완료되어 그에 따른 컴퓨팅 비용을 절감합니다. 기존 AutoML 방식의 1만분의 1 수준으로 기술의 성숙도를 더욱 높여줍니다.

바이두연구소도 예측에서 AutoML의 급속한 발전이 머신러닝의 문턱을 크게 낮추고 AI 애플리케이션의 인기를 확대할 것이라고 지적했다. 이미 AutoML을 머신러닝에 적용한 Megvii의 경우 업계 선두에 올랐습니다.

더욱 언급할 만한 점은 AutoML 분야의 연구는 항상 Google AutoML Vision, Microsoft Custom Vision, Amazon SageMaker와 같은 외국 기업과 플랫폼에 의해 "독점"되어 왔다는 점입니다. Megvii 및 기타 기업의 이 분야 탐색은 사실상 중단될 것입니다. 외국 기업의 독점 구조는 중국 AI 산업의 핵심 경쟁력을 구축합니다.

사진: 바이두 연구소는 AutoML의 급속한 발전으로 인해 머신러닝의 문턱이 크게 낮아질 것으로 예측하고 있다

Brain++를 기반으로 메그비의 'AI 팩토리'가 등장하기 시작했다. Megvii는 Brain++를 기반으로 클라우드, 디바이스 및 코어에서 심층 신경망 알고리즘을 포괄적으로 커버하고 다양한 효율적인 인공 지능 기반 IoT 솔루션을 출시했으며 개인 IoT, 도시 IoT 및 공급망을 위한 솔루션을 성공적으로 제공했습니다. 사물 인터넷과 같은 수직 분야의 고객 역량 강화는 더 많은 가치를 창출하는 데 도움이 됩니다.

IDC 통계에 따르면 2019년 전 세계 인공지능 시장 규모는 375억 달러에 달했다. 중국 인공지능 시장은 전 세계 인공지능 시장의 12%를 차지해 세계 2위의 단일 인공지능 시장이 될 것으로 예상된다. 시장 규모는 여전히 높습니다. 인공지능 산업의 반복력이 폭발할 것 같지만 1차 산업혁명의 섬유공장, 2차 산업혁명의 자동차 공장처럼 AI 혁명도 산업혁명에 'AI 공장'을 건설해야 한다. 다가올 지능화 시대, AI 대량생산 시대의 요구 이는 AI 기업의 발전을 위한 유일한 길일 뿐만 아니라, 이 새로운 시대의 글로벌 경쟁에 참여할 수 있는 국가 산업 전체의 신뢰도를 직접적으로 결정합니다. Megvii Brain++로 대표되는 이 프레임워크는 중국 AI 기업 중 몇 안 되는 독립적이고 제어 가능한 알고리즘 프레임워크 중 하나로 의심할 여지 없이 중국 AI 산업 발전에 한 획을 그을 것입니다.