Avnet의 Ultra96-V2 는 내장 듀얼 코어 Arm Cortex-R5F를 기반으로 하며 프로그래머블 로직 Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC가 탑재되어 쉽게 사용할 수 있는 실시간 다중처리 시스템입니다. 프로그래머블 로직으로 ML 기능을 가속화하여 성능과 파워의 세밀한 균형을 달성합니다.
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# 인공지능의 최신 트렌드

지난 십 년 동안 인공지능(AI)은 다양한 산업에 침투하였습니다. 이 시대에는 AI 및 기계 학습(ML) 기반의 도구, 애플리케이션, 플랫폼이 극적으로 증가하고 있습니다. 이 기술은 의료, 제조, 법률, 금융, 소매, 부동산, 회계, 디지털 마케팅, 기타 여러 영역에 영향을 미쳤습니다.

여러 회사들이 AI 연구에 투자하여 AI를 인류에 더 가까이 접목할 방법을 찾고 있습니다. 2025년까지 전 세계 AI 소프트웨어 매출액만 $1,000억 달러를 넘을 것으로 예상됩니다(그림 1). 즉, 가까운 미래에 AI 및 기계 학습(ML) 관련 기술은 계속 발전할 것입니다. AI는 급속도로 변화하므로 최대한 정보를 확보하려면 최신 트렌드에 뒤쳐지지 않기 위해 특별한 노력을 기울여야 합니다. 여기서는 최신 AI 트렌드에 관해 알아야 할 모든 것을 살펴보겠습니다.

연간 AI 소프트웨어 매출

##### 그림 1. 연간 AI 소프트웨어 매출(출처: Tractica)

### 1. 지능형 프로세스 자동화

최신 기술 트렌드에 따라 여러 조직들은 비즈니스의 난제를 해결하고 생산성, 효율성, 정확성을 향상시켜 조직에 이익이 될 지능형 자동화 도구를 찾고 있습니다. 연속적인 물결 중 하나인 지능형 프로세스 자동화 즉, IPA는 로봇 프로세스 자동화(RPA) 및 인공지능(AI) 기술을 결합하여 신속한 엔드투엔드 비즈니스 프로세스 자동화에 힘을 실어주고 디지털 혁신을 가속화하고 있습니다. RPA에서 컴퓨터 소프트웨어 '로봇'은 구조적 데이터 중심의 반복적 규칙 기반 디지털 작업을 처리합니다. 그러나 이제 많은 비즈니스 프로세스에는 대량의 비구조적 데이터와 실시간 데이터가 공급되거나 생성됩니다. IPA를 사용하면 기계 학습 및 분석 기능, 그리고 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 퍼지 로직 등과 같은 인식 기술을 사용해 처리를 자동화하는 것이 가능합니다. IPA의 채택은 앞으로 더 늘어날 것이며 많은 산업에서 대규모 성장이 예상됩니다.

### 2. 사이버 보안으로의 이동

데이터가 그 어느 때보다 중요해지면서 새로운 침해 방법을 찾는 사이버 범죄가 끊이지 않고 있습니다. 초보 수준 AI의 단점 중 하나는 해커가 이를 조작하여 중요 정보에 액세스할 수 있다는 것입니다. 따라서 AI의 중요한 트렌드는 일반 유형의 공격을 식별하여 보고하는 기술을 개발하는 것입니다. 안티 바이러스 소프트웨어도 같은 방식으로 AI를 사용하여 개발되고 있는데, 이 기술은 맬웨어 위협으로 인해 심각한 결과가 발생하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다. 기업의 경우, AI 기반 사이버 보안 도구는 회사 자체의 통신 네트워크, 디지털 활동, 거래 시스템, 웹사이트뿐 아니라 다른 외부 공개 소스에서도 데이터를 수집할 수 있습니다. 이러한 도구는 알고리즘을 실행하여 패턴을 식별하고 위협적 행동, 잠재적 데이터 침해 등을 감지 또는 예측할 수 있습니다. 범죄자들이 계속 새로운 맬웨어와 데이터 획득 방법을 만들어내고 있으므로 앞으로 이런 트렌드는 계속 될 것으로 예상됩니다.

### 3. 개인 맞춤형 서비스를 위한 AI

AI가 특정 시장 및 인구를 연구하는 데 있어 더 강력하고 효율적이 되면서 소비자 데이터 획득이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 마케팅에서 가장 중요한 AI 트렌드는 개인 맞춤형 서비스 제공에 더욱 초점을 맞추는 것입니다. AI를 이렇게 활용하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 특정 키워드를 검색하는 개인의 온라인 활동을 분석하는 것입니다. 이 수준의 개인 맞춤화는 고객에게 더 나은 경험을 제공하도록 보장하며, 이를 활용하는 회사의 매출 증대로 직접 연결됩니다. 기계 학습이 특정 인스턴스에서 사람이 무엇을 원하는지 더 쉽게 이해할 수 있게 되면서 AI는 이제 세일즈 도구라기보다 디지털 친구에 가까워졌습니다.

### 4. 자동화된 AI 개발

앞으로는 'AI를 위한 AI’ 분야에 상당한 혁신이 기대됩니다. 이는 AI 를 사용하여 AI 모델의 생성, 배포, 관리 , 운영의 수명 주기와 관련된 단계와 프로세스를 자동화하는 것을 말합니다. 일정한 수준에서 AI는 자체 알고리즘을 개발하여 문제를 해결하고, 효율성을 증대하고 인간에게 유용한 연구 데이터를 제공할 수 있습니다.

자동화된 AI를 사용하면 비전문가라도 AI 알고리즘 및 기법을 활용할 수 있습니다. 한 예로 Google의 AutoML이라는 도구는 기계 학습 모델 생성을 간소화하여 더 많은 사용자가 이 기술에 접근할 수 있도록 해줍니다. 이러한 도구는 복잡한 기계 학습 워크플로를 자세히 알지 못하더라도 필요한 만큼 커스터마이징을 할 수 있습니다. 이러한 유형의 개발은 아직 유아기에 있지만 자동화된 AI는 기하 급수적인 성장으로 주목 받으며 주요한 AI 트렌드가 되었습니다.

### 5. 자율주행차

삼성, Nvidia, Volkswagen, Uber, Google의 Waymo와 같은 회사들은 자율주행의 영역을 크게 확장시켰습니다. 모든 사람이 자율주행차에 들어간 AI의 기능을 알며, 그러한 엄청난 잠재력을 활용하려고 자동차 및 테크 기업들은 이 영역에 엄청난 자금을 쏟아붓고 있습니다. 이 프로세스는 이와 관련된 경제적, 사회적 편익에 의해 가속화됩니다. 차량 제조업체는 자율주행 기술이 소비자들의 마음을 뒤흔들기를 바랍니다. 지지자들은 자율주행차 기술이 교통 사고 사망자 수를 줄이고 운전의 안전한 대안이 될 것이라고 믿습니다.

### 6. 안면 인식의 통합

현재 안면 인식이 대유행인 듯합니다. 이것은 우리 삶의 많은 부분에서 출현하고 있으며 감시 등 다양한 목적을 위해 민간 및 공공 조직에서 채택하고 있습니다. 안면 인식 기술을 통합하여 보안 조치를 강화하려는 국가가 늘어나고 있습니다. 딥 러닝 알고리즘은 이 기술이 일반 안면 인식을 넘어서 이미지와 시나리오를 더 많이 이해하게 만들기 시작했습니다. 또한 고객에게 더욱 맞춤화된 커뮤니케이션을 제공함으로써 앞으로 주목할 만한 AI 트렌드가 되었습니다.

### 7. IoT와 AI의 컨버전스

AI와 IoT 사이의 경계선이 점차 흐려지고 있습니다. 두 기술은 모두 독립적인 특성이 있지만, 함께 사용한다면 더 좋은 독특한 기회를 제공할 것입니다. 사물 인터넷(IoT) 디바이스는 이러한 데이터는 실용적인 인사이트를 위해 마이닝이 필요한 많은 데이터를 생성합니다. 반면에 인공지능 알고리즘이 결론을 내리기 위해서는 데이터가 필요합니다. IoT에서 수집된 데이터가 AI 알고리즘에서 사용되어 값진 결과를 만들고, 이는 다시 IoT 디바이스에 의해 구현됩니다. AI는 데이터에서 빠르게 인사이트를 도출할 수 있고, 이로써 IoT 시스템은 더욱 지능화됩니다. 현재는 10%에 불과하지만 앞으로 80% 이상의 엔터프라이즈 IoT 프로젝트에는 어떤 형태로든 AI가 통합될 예정입니다.

### 8. 의료 분야의 AI

의료 산업에 대한 AI의 기여는 획기적인 방식으로 작용하여 전 세계 사람들이 더 안전하고 효율적인 치료를 받고 질병을 감지, 예방, 치료하는 일을 더 쉽게 만들었습니다. 또한 전자 의료 기록, 응급실 입원, 장비 활용, 인력 충원 수준 등에서 실시간으로 데이터를 획득하고 의미 있는 방식으로 이를 해석/분석하는 AI의 능력은 병원 관리에 있어 광범위한 효율과 치료 강화 역량을 지원합니다. 신약 개발은 AI가 두각을 나타내는 또 다른 분야입니다.

AI는 의료 전문가가 코로나바이러스(코로나-19) 발발에 대처하도록 지원하는 데 필수적인 역할을 하고 있습니다. AI는 코로나 환자 및 필수 핫 스팟 식별에 사용됩니다. 코로나 백신 신약 개발은 AI 기술을 사용하여 목적을 변경하면서 속도를 높이고 있습니다. 연구자들은 체온을 측정하고 의료 기관을 위해 데이터를 수집하는 AI 기반 열 카메라와 스마트앱을 개발하였습니다. 격리된 개인들에게 "비접촉 처리"을 구현하고 의료진이 핵심 구역을 소독하여 안전하게 사용할 수 있도록 하기 위해 지능형 로봇이 배포되었습니다.

### 9. 증강 지능

아직도 AI가 일자리를 감소시킬 것을 염려하는 이들에게 AI의 급부상은 신선한 트렌드일 것입니다. AI는 인간과 기술의 최고 역량을 모아서 조직들이 자체 인력의 효율과 성과를 개선할 수 있게 합니다. Gartner는 2023년까지 대기업 인프라 및 운영팀의 40%는 AI 증강 자동화를 통해 생산성을 높일 것으로 예측합니다. 의료, 소매, 여행 업계는 이미 증강 현실을 활용하고 있습니다. 따라서 이러한 AI 트렌드에 이어 장차 증강현실 앱이 증가할 것입니다.

### 10. 설명 가능 AI

AI가 도처에 있음에도 신뢰성 문제는 여전합니다. 기계 학습이 성취하는 대부분은 프로세스의 여러 단계에서 사람이 알 수 없으며, 마치 블랙박스처럼 보입니다. AI가 필연적 결론에 도달한 방식을 설명할 수 없는 경우가 허다합니다. 설명 가능 AI는 ML 네트워크가 결정을 내리는 방식을 간소화하고 시각화하도록 설계됩니다. 투명하고 명확하게 정의된 방식으로 AI를 배포해야 한다는 압력이 늘고 있습니다. 기업들은 AI 모델 및 알고리즘의 작동 방식을 이해하려고 노력할 것이며, AI/ML 소프트웨어 공급업체는 사용자에게 설명 가능성이 더 높은 정교한 ML 솔루션을 만들 것입니다.

### 11. 윤리적 AI

윤리적 AI에 대한 요구 증가는 새로운 기술 트렌드의 상위를 차지합니다. 과거에 기계 학습 및 다른 인공지능 기술을 채택한 조직들은 윤리적 영향에 대해 그다지 집착하지 않았습니다. 하지만 오늘날 가치 기반 소비자와 직원들은 기업들이 책임 있는 AI를 채택할 것을 기대합니다. 향후 몇 년 동안 회사들은 의식적으로, 데이터 윤리를 중시하고 자신의 가치와 고객의 가치를 반영하는 데이터 취급 관행을 채택하는 파트너와 사업을 진행할 것입니다.

다른 어떤 미래 기술 트렌드보다 AI의 미래 트렌드는 많은 가능성을 약속합니다. 거부할 수 없는 발전이 일어나고 있으며, 기계가 보여준 지능의 존재는 이제 무시할 수 없게 되었습니다. AI 분야에서 빠른 시작이나 비즈니스 솔루션 확장에 관심이 있다면 다음과 같은 기술 제품이 적합할 수 있습니다.

BeagleBone AI

BeagleBone AI 는 에지에서 임베디드 AI를 구현하는 가장 빠른 수단입니다. 매우 유연하며 빠른 이 AI는 수년의 연구를 통해 개발한 오픈 하드웨어 싱글보드 리눅스 컴퓨터의 최종 산물입니다. 작업 현장, 가정, 사무실, 연구실의 자동화에 사용할 수 있습니다. BeagleBone AI는 1.5GHz, 듀얼 코어 Cortex-A15 Texas Instruments Sitara AM5729 및 임베디드 비전 엔진(EVE) 뉴럴 처리 코어와 SoC의 AI 기능을 갖춘 것이 장점입니다.

Avnet의 Ultra96-V2

Avnet의 Ultra96-V2 는 내장 듀얼 코어 Arm Cortex-R5F를 기반으로 하며 프로그래머블 로직 Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC가 탑재되어 쉽게 사용할 수 있는 실시간 다중처리 시스템입니다. 프로그래머블 로직으로 ML 기능을 가속화하여 성능과 파워의 세밀한 균형을 달성합니다.

라즈베리 파이 4 모델 B

라즈베리 파이 4 모델 B는 인기있는 라즈베리 파이 컴퓨터 제품군 중 최신 제품입니다. 전작인 라즈베리 파이 3 모델 B+와 비교해 프로세서 속도 증가, 풍부한 멀티미디어 성능, 메모리 및 개선된 연결을 제공하여 AI 모델 실행에 더욱 안성맞춤입니다.

아두이노 Portenta H7

아두이노 Portenta H7 - 맞춤 설정이 가능한 하드웨어에서 대기시간이 짧은 작업을 수행하면서 고급 언어와 AI로 프로그래밍할 수 있습니다. Portenta는 TensorFlow™ Lite로 생성한 프로세스를 쉽게 실행할 수 있고, 코어 중 하나로 즉석에서 컴퓨터 비전 알고리즘을 컴퓨팅하면서 나머지 코어로는 모터 제어 등의 낮은 수준의 작업을 하거나 사용자 인터페이스 역할을 하게 할 수 있습니다.

더 많은 AI 관련 트렌드 및 자료를 살펴보려면 여기 를 방문하십시오.

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