컴퓨터 소프트웨어 기업 랜딩AI(LandingAI)와 딥러닝.AI(DeepLearning.AI) 창립자이자 인공지능(AI) 분야의 저명한 전문가인 앤드류 응(Andrew Ng)이 산업용 AI 시스템 개발과 배포를 위해 데이터 중심 접근방식에 주목했다.
미국 온라인 IT 매체 벤처비트는 앤드류 응이 그동안 제조 업계를 포함한 산업 시설의 AI 활용을 중점적으로 연구했으며, AI에 데이터 중점 접근방식을 택할 것이라고 설명했다.
랜딩AI는 제조 업계의 AI 활용 컨설팅 작업과 제조 현장, 산업 자동화를 위한 AI 개발 툴킷을 개발했으며, 그 덕분에 데이터에 중점을 둔 AI 접근방식 개발을 위한 플랫폼 ‘랜딩 렌즈(Landing Lens)’를 제작했다.
랜딩 렌즈는 제조 시설과 산업 자동화 관련 고객사가 시각적 관찰 시스템을 신속히 개발하고 구축하도록 돕는다. 앤드류 응은 랜딩 렌즈의 대표적인 활용 사례로 AI 기반 컴퓨터 비전의 도움을 바탕으로 한 생산 라인 결함 발견을 언급했다.
앤드류 응은 “소비자 소프트웨어에서는 단일한 AI 시스템을 구축해 사용자 수십억 명까지 다루면서 가치를 창출할 수 있다. 그러나 제조 현장에서는 공장마다 다른 요소가 있다. 따라서 제조 공장마다 별도의 맞춤형 AI 시스템을 두고 해당 공장 데이터를 훈련해야 한다”라고 설명했다.
그러나 제조 공장 수에 따라 맞춤형 시스템을 정확히 구축하기 어렵다는 문제가 있다. 이에, 앤드류 응은 데이터 중심 접근방식을 선택했다. 모든 기관이 맞춤형 AI 모델을 완벽하게 훈련하는 것이 현실적으로 어렵다는 사실을 인지하고 데이터를 집중적으로 활용한다. 또한, 전문가가 데이터 라벨링으로 지식을 표현하도록 한다.
예를 들어, 제품 결함 시설에는 모든 제품 결함 이미지 데이터가 없다. 이 때는 AI에 결함 모델을 훈련하는 대신 정확한 제품 이미지 라벨을 두고 훈련 과정을 거치도록 하면서 결함 제품을 찾는 것이 더 효율적일 것이다.
앤드류 응은 데이터 중심 접근방식 채택 시 AI 시스템의 성능을 좌우할 요소로 일관성을 언급했다. 이어, 데이터 중심 접근방식과 함께 일관성, 훌륭한 툴, 작업 흐름이 있다면, 문제를 신속히 파악하는 데 도움이 돼, 산업 현장에서 효율적인 작업을 위해 활용할 수 있을 것이라고 전했다.
[저작권자ⓒ CWN(CHANGE WITH NEWS). 무단전재-재배포 금지]
