개발된 AI 알고리즘, 현업 사용하려면 풀어야 할 과제 많아 NeurIPS 2020에서의 주요 연구 트렌드는 무엇? 인공지능(AI) 알고리즘은 발전을 거듭하고 있지만 현업이 기대하는 만큼의 만족도를 이끌어 내기 위해서는 보다 많은 노력이 필요할 것으로 보인다.NIA(한국지능정보사회진흥원)의 ‘NeurIPS 2020을 통해 본 주요 연구 트렌드’ 보고서에 따르면, ‘AI 도전 과제들을 해결하고자 하는 연구들이 NeruIPS 2020에서도 많이 진행됐지만, 여전히 극복해야할 부분이 많이 남아있다. 특히 개발된 알고리즘들을 실제 현업에서 어떻게 적용할 것인가에 대한 논의가 필요하다.'고 지적했다.NeurIPS은 신경정보처리시스템학회로, 국제머신러닝학회, 국제표현학습학회, 지식발견 및 데이터 마이닝 학회 등과 함께 세계적인 인공지능 학회로 분류되고 있다.언급된 보고서에서는 NeurIPS 2020의 주요 기술로, 메타학습, 연합학습과 프라이버시 보존 머신러닝, 자기지도학습, 심층 강화학습, 그래프 신경망 기반 딥러닝 알고리즘, 생성적 적대 신경망 기반 AI 등의 6가지 기술을 꼽았다.또한 데이터 보호 및 보안 문제, 부족한 데이터 샘플, 데이터의 복잡성, AI/ML의 영역과 실제 세계의 간극을 줄이기 위한 방안 등은 아직 해결해야 할 과제로 지목했다.특히 부족한 데이터를 통한 학습방안으로 주목받고 있는 메타학습과 자기지도학습은 안정성, 범용성, 계산의 효율성의 측면에서 알고리즘의 고도화가 필요하고, 생성적 적대 신경망(GAN)은 학습에 있어 불안정성 등이 있기 때문에 실제 현업에서 사용하기 위해서는 학습 불안정성은 극복해야 한다고 강조했다.

개발된 AI 알고리즘, 현업 사용하려면 풀어야 할 과제 많아

NeurIPS 2020에서의 주요 연구 트렌드는 무엇?

기사입력 2021-03-28 10:02:43

[산업일보]
인공지능(AI) 알고리즘은 발전을 거듭하고 있지만 현업이 기대하는 만큼의 만족도를 이끌어 내기 위해서는 보다 많은 노력이 필요할 것으로 보인다.

NIA(한국지능정보사회진흥원)의 ‘NeurIPS 2020을 통해 본 주요 연구 트렌드’ 보고서에 따르면, ‘AI 도전 과제들을 해결하고자 하는 연구들이 NeruIPS 2020에서도 많이 진행됐지만, 여전히 극복해야할 부분이 많이 남아있다. 특히 개발된 알고리즘들을 실제 현업에서 어떻게 적용할 것인가에 대한 논의가 필요하다.'고 지적했다.

NeurIPS은 신경정보처리시스템학회로, 국제머신러닝학회, 국제표현학습학회, 지식발견 및 데이터 마이닝 학회 등과 함께 세계적인 인공지능 학회로 분류되고 있다.

언급된 보고서에서는 NeurIPS 2020의 주요 기술로, 메타학습, 연합학습과 프라이버시 보존 머신러닝, 자기지도학습, 심층 강화학습, 그래프 신경망 기반 딥러닝 알고리즘, 생성적 적대 신경망 기반 AI 등의 6가지 기술을 꼽았다.

또한 데이터 보호 및 보안 문제, 부족한 데이터 샘플, 데이터의 복잡성, AI/ML의 영역과 실제 세계의 간극을 줄이기 위한 방안 등은 아직 해결해야 할 과제로 지목했다.

특히 부족한 데이터를 통한 학습방안으로 주목받고 있는 메타학습과 자기지도학습은 안정성, 범용성, 계산의 효율성의 측면에서 알고리즘의 고도화가 필요하고, 생성적 적대 신경망(GAN)은 학습에 있어 불안정성 등이 있기 때문에 실제 현업에서 사용하기 위해서는 학습 불안정성은 극복해야 한다고 강조했다.

뒤로 기사목록

산업일보 영상뉴스 모아보기

산업일보 페이스북 바로가기

김원정 기자 sanup20@kidd.co.kr

이 기자의 다른기사 보기 >

제조기업 강국이 되는 그날까지, 공장자동화 스마트팩토리에 대한 뉴스를 기획·심층 보도하겠습니다.