한국인공지능인증센터(KORAIA CC) 및 한국인공지능자격센터(KORAIA QC) 상반기 오픈

한국인공지능인증센터(KORAIA CC) 및 한국인공지능자격센터(KORAIA QC) 상반기 오픈

한국인공지능협회(회장 김현철)는 국내 전산업 인공지능(AI) 도입 및 인공지능 생태계 구축의 핵심과제로 2022년 상반기 중 한국인공지능인증센터(KORAIA CC) 및 한국인공지능자격센터(KORAIA QC)를 오픈하고, 산업지능화 인증 및 인력양성의 고도화 서비스를 진행한다.

국내 최대의 인공지능 및 데이터 전문기업 550여 개 사가 소속하고 있는 한국의 인공지능 산업을 대표하는 한국인공지능협회는 2019년 1월부터 국내 최초로 인공지능 인증시스템 AI Biz 및 AI Tech를 도입하여 현재까지 220여 개의 기업이 인증을 받았다. 이는 국내 인공지능 인증 분야 최다 기업 수다.

자격 부분에서도 인공지능산업컨설턴트 및 인공지능창업지도사, 인공지능엔지니어, 인공지능활용능력, 인공지능(학습) 데이터전문가, 인공지능지식테스트, 최고인공지능경영자(CAIO), 인공지능전문강사 등 자격을 운영하며, 22년 3월 기준으로 971명의 자격자(복수 자격자 포함)를 배출했다고 밝혔다.

한국인공지능협회 김현철 회장은 상반기 중 한국인공지능인증센터(KORAIA CC) 및 한국인공지능자격센터(KORAIA QC)를 오픈하여 기존 AI 인증 및 자격 운영을 통한 축적된 경험 및 프로세서 등을 활용한 AI 인증 및 자격의 체계화된 고도화 시스템 적용을 통해 AI생태계 구축과 인재 양성의 기회로 삼고, 코엑스에서 진행되는 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2022)에서 4월 13일 오전 11시에 한국인공지능인증센터(KORAIA CC) 및 한국인공지능자격센터(KORAIA QC) 오픈 관련 사항을 안내한다고 밝혔다.

한편, 한국인공지능협회는 13일부터 15일까지 사흘간 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 제5회 국제인공지능대전 전시장 내 부스(No.H41)에서 신규 회원사 모집 및 2022 KOREA AI 기업편람과 현장맞춤형 체계적 훈련 사업 등의 인공지능 생태계 구축 및 인공지능 기업발전에 필요한 정보전달 및 안내도 함께 진행한다며 많은 관심을 부탁한다고 밝혔다.

 

엣지 AI 모델 개발, 노코드로!... 에이아이투에어, 에지 AI 플랫폼 'Tinyboom' AI EXPO KOREA 2023에서 공개

 

플랫폼 개요

일본 도쿄에 본사를 둔 AI 스타트업 에이아이투에어(대표 정두원. 이하, AItoAir)가 오는 5월 10일부터 12일까지 서울 삼성동 COEX에서 열리는 아시아 최대로 개최되는 '제6회 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2023)'에 참가해 자체 개발한 에지 AI 모델 개발 플랫폼 '타이니붐(Tinyboom)'을 활용해 구축한 고품질 에지 AI모델을 선보일 예정이다.

Tinyboom은 데이터 증강, 전이학습, 학습율 조정 등의 기술을 활용해 클릭만으로 고품질의 에지 AI모델을 구축할 수 있는 강력한 개발 플랫폼이다. 이미지, 소리, 진동 등 다양한 데이터의 해석모델을 제공하며, 업계에서는 이를 적용한 산업용 AI모델 개발에 주목하고 있다.

Tinyboom은 최신 기술과 강력한 성능을 보유한 모델을 쉽고 빠르게 개발할 수 있는 장점을 갖고 있다. 이를 개발하는 과정에서는 메모리가 제한된 임베비드 디바이스에 대한 최적화 문제와 비전문가에게도 직관적인 인터페이스를 개발하는 데에 여러 가지 어려움이 있었다.

이러한 문제를 극복하기 위해 AItoAir사는 전문 개발자들의 집합체로 구성된 팀을 구성해 연구를 진행하였고, 이번 AI EXPO KOREA 2023에서 그 결과물을 선보이게 된다.

Tinyboom의 엣지AI 모델은 다양한 방면에서 사용될 수 있다. 첫 번째로, 설비의 예방보전(predictive maintenance)을 위해 Tinyboom은 에지에서 동작하는 머신러닝 알고리즘을 활용하여, 산업 현장에서 유지보수를 예측할 수 있다.

이를 통해 고장 발생 시간을 예측하고, 미리 대응하여 유지보수의 생산성과 안전성을 높일 수 있다. 또한, 지능형 웨어러블 디바이스의 개발에도 사용될 수 있다. 예를 들어, 직원의 업무 수행 상황을 모니터링하는 디바이스를 개발하거나, 의료 분야에서 생체 신호를 감지하여 건강 상태를 파악하는 등의 용도로 활용된다. 마지막으로 Visual inspection을 위한 AI모델 개발에도 활용될 수 있다.

Tinyboom은 이미지 및 비디오 처리 능력을 갖춘 엣지 AI 플랫폼으로서, 제조 및 검사 분야에서 이미지 기반의 자동 검사를 구현할 수 있다. 현재 제조업계에서 품질 검사 과정을 자동화하는 설루션으로도 적용하고 있으며, 이를 통해 품질 검사 시간을 90% 이상 줄일 수 있었다.

AItoAir 주식회사는 이러한 구체적인 use case와 실적을 바탕으로, AI EXPO KOREA 2023에서 더욱 많은 기업과의 협업을 모색할 예정이다. AItoAir의 정두원 대표는 "Tinyboom은 노코드 에지 AI 플랫폼으로서, 많은 분야에서 사용될 수 있을 것으로 예상하며, AI EXPO KOREA에서 많은 관심과 성원 부탁드린다"라고 전했다.

 

지금 전세계는 넥스트 오픈 AI를 보고 있다

AI의 역사에 한 획을 그은 트랜스포머 제1 저자 아시시 바스와니 Ashish Vaswani 박사 AI Summit Seoul 참가

지금 이 얼어붙은 시장과 투자 환경에서 유일하게 돈이 쏠리고 있는 곳은 AI입니다 그중에서도 대형 언어 모델 및 생성 AI 분야입니다 이 두 분야에서 파생되는 생태계와 세상을 바꾸고자 하는 스타트업이 줄을 잇습니다
20년간 시장을 지배한 구글과 페이스북의 바을 이어받기 위함일까요
지금 AI 혁명의 단기적 북극성 North Star은 AI가 얼마나 인간처럼 더 똑똑해지고 인류의 삶을 윤택하게 하는가입니다 단 윤리적으로 절대 위협이 되지 않는 선에서 그러합니다
AGI Artificial General Intelligence로 가는 길은 아직 멀고도 멀지만 최근 이 긴 여정의 서막에는 대형 언어 모델 LLM과 또 연결되어 있는 생성 Generative AI가 있습니다
다시 이 시작점을 조금 거슬러 올라가 보면 GPT의 기원이 있고 GPT는 어디서 촉발점이 시작되었을까 보면 구글 트랜스포머가 있습니다 머신러닝의 GAN RNN 방식을 뭉개고 세상을 발칵 뒤집어 놓은 트랜스포머입니다

2017년 Google 브레인 팀은 역사적에 남을 논문  Attention Is All You Need 를 발표했고 오늘날 이 모든 AI 트렌드의 기반을 마련했다고 보여집니다

이 논문의 언어 모델 트랜스포머Transformer는 ChatGPT와 언어 모델 GPT의 핵심 아키텍처입니다 트랜스포머의 가장 중요한 돌파구는 언어 모델의 연산 처리와 더불어 많은 처리 작업을 동시에 완료할 수 있게 하여 컴퓨팅 파워를 사용할 수 있게 해주는 병렬화입니다

스탠퍼드대 연구진은 2021년 논문에서 트랜스포머 모델의 중요성을 AI 분야의 패러다임 전환을 촉진할 뿐만 아니라 AI의 가능성에 대한 상상력을 확장시킨다라고 했습니다

오픈 AI의 핵심 브레인 안들레아 카파티Andrej Karpathy는 트랜스포머를 AI 역사의 한 획을 긋는 사건이라 설명합니다
이 논문은 Open AI 팀뿐만 아니라 구글 브레인 내부 및 이 논문을 인용한 수많은 연구조직과 랩실에서 진화를 시키며 트랜스포머는 영화 트랜스포머처럼 진화 발전합니다 아래 그래표를 보면 Transformer에 시작되어 GPT 3까지 진화하는 것을 볼 수 있습니다

트랜스포머는 신약 개발 바이오 등 산업으로 응용되어 혁신을 일으킵니다 그리고 지금의 생성 AI의 발판이 됩니다 구글은 이후 트랜스포머를 기반으로 BERT 언어 모델을 만들어 내죠 초기 구글 브레인 팀이 아닌 다른 팀이 만들었습니다
트랜스포머 논문의 저자들은 총 8명이며 지금은 모두 구글을 떠나서 스타트업을 하고 있고 마지막 퇴사자는 Open AI에 입사를 합니다
이들은 지금 무엇을 하고 있으며 왜 전 세계가 이들을 지켜보고 있을까요

그들이 그토록 연구하고 청춘을 불살랐던 조직을 하나둘 씩 떠나기 시작한 것은 새로운 비전과 열정 때문입니다 이것은 구글에서 제공할 수 없는 것이기 때문이죠 그들의 논문 이후에 AI 세계가 어떻게 흘러가는 지를 보면서 더욱 더 꿈을 키웠을 것입니다 그리하여 이 연구원들은 아래처럼 스타트업을 만들기 시작합니다

이 중에 인텔리젼트 봇을 만드는 캐릭터 Charactor AI B2B 시장을 침투한 LLM을 만든 Cohere는 이미 엄청난 투자금을 받고 유니콘에 등극했습니다

이들은 어떻게 또 AI 지도에 한 획을 긋게 될까요
이 논문의 제1저자는 아쉬쉬 바스와니 Ashish Vaswani 박사입니다 그가 밤을 새우며 함께 페이퍼를 만지든 인턴이 지금 대형 유니콘으로 성장한 Cohere의 창업자 에이단 고메즈 Aidan N Gomez입니다 Cohere는 기업형 LLM 솔루션을 만들고 있습니다
그는 많은 AI 관계자들이 궁금해하는 인물입니다 제1저자이자 생성 AI의 미래를 만들기 위해 실리콘밸리 사업가로 나선 Ashish Vaswani가 한국을 찾습니다

바로 AI Summit Seoul 2023 때문이죠


라지 랭귀지 모델LLM의 전성시대 그리고 전망

대형 언어 모델 LLM Large Language Model의 전성시대
대형 언어 모델LLM Large Language Model의 전성시대입니다 국내에서는 Hyper를 붙여 초거대 언어 모델이란 이름을 쓰고 있습니다 글로벌로는 Large Language Model LLM으로 거의 표준어로 통용되며 요즘 전 세계적인 화두입니다
초거대 언어 모델은 자금력이 되는 소수의 테크 회사만 구현할 수 있습니다 언어 모델을 테스팅하는데 엄청난 비용이 소요되기 때문입니다

LLM은 그 영향력이 매우 클 것으로 예상되어 많은 기업과 조직의 초미의 관심사로 부상했습니다 이것은 ChatGPT 수준의 스토리가 아니기 때문입니다

이제 미래 경쟁력을 생각하는 기업들은 차원이 다른 내부 직원용 지식 서비스 Knowledge Graph 체계를 구축하거나 혹은 그들의 사업을 위해서 엄청나게 똑똑한 마케팅 혹은 마치 인간처럼 대화하는 고객 커뮤니케이션 서비스를 원할 것입니다 이것을 성공적으로 구축했을 때 새로운 차원의 경쟁력이 되기 때문입니다

보다 현실적으로 접근하는 기업들은 세상의 모든 데이터가 필요 없기 때문에 오픈 AI나 구글 바드가 아닌 더 작은 규모의 sSmallLLM을 연결하거나 스스로 구축하려고 합니다 이제 이런 다양한 AI 프로젝트가 봇물 터져 나오기 시작합니다

이러한 프로젝트들은 결국 하나의 목적을 향해 나아가게 됩니다 내부 시스템과의 연결입니다 만약 상용 클라우드 시스템을 쓰고 있다면 최소한 하나씩은 있겠죠 기업의 클라우드 운영 시스템과 연결되어 상용 시스템들과의 통합을 통해 생성 AI 의사 결정 시스템을 구축할 수 있게 될 것입니다 또한 기업은 자사가 보유한 데이터 체계와의 연결을 추구하게 될 것으로 예상됩니다

그리고 기업은 자사가 가진 데이터 체계와도 연결하려고 하게 됩니다 마치 아래 그림처럼 진행이 될 것입니다.

현재는 여러 기업들이 ChatGPT를 기업의 지식 그래프에 연결하여 써보려는 노력을 하고 있습니다 그러나 이것은 이제 시작이며 LLM은 점점 과거 마치 검색을 통해서 시장을 조사하고 경쟁자를 분석하며 제품 설계에 반영했듯이 더 놀라운 성능으로 우리가 일하는 방식을 바꿀 것으로 보입니다

하지만 결코 쉽지는 않을 것 같습니다 지금 시장은 흡사 CRM의 초기 빅데이터의 초기 메타버스의 초기 시점과 비슷합니다 눈에 보이는 것은 많지 않고 뭔가 그림이 그려지지 않는 동시에 잔혹하게도 기술은 동시에 발전하고 있습니다

AI S it S l에서 이 주제를 다룰 예정입니다 많은 것을 동시에 다루지는 못하겠지만 이 거대한 변화의 흐름과 실무적인 스토리를 학습하기에는 충분하실 것 같습니다
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AI SUMMIT SEOUL
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AI Summit Seoul에서 이 주제를 다룰 예정입니다 많은 것을 동시에 다루지는 못하겠지만 이 거대한 변화의 흐름과 실무적인 스토리를 학습하기에는 충분하실 것 같
습니다 우리는 실무 경험이 많은 전문가를 서울 현장에 초빙할 예정이며 곧 공개하겠습니다