COVID-19 대유행과 봉쇄가 야기한 불확실성과 후유증 속에서 2023년을 맞이한 기업들은 불황의 위기와 수많은 불안 요소에 직면해 있습니다. 그렇지만 언제나 그랬듯이 선도하고 혁신하며 문제를 해결하는 일 또한 게을리할 수 없죠.
이 같은 목표의 달성을 위한 공통의 테크놀로지로 인공지능(AI)이 주목받고 있습니다. 리서치 전문 기업 가트너(Gartner)가 미국과 영국, 독일의 700여 개 기업을 대상으로 최근에 실시한 조사에 따르면, 기업용 AI 프로젝트의 54%가 파일럿에서 프로덕션으로의 전환에 성공했습니다. 조사에 참여한 경영인의 무려 80%가 비즈니스상의 모든 결정에 자동화 기술을 적용할 수 있다고 생각하며, AI의 전술적 사용에서 전략적 사용으로 변화를 꾀하는 중이라고 답했습니다.
그렇다면 2023년의 기조는 무엇일까요? ‘더 적은 자원으로 더 많이 달성하라(Do more with less)’ 정도로 정리할 수 있을 겁니다. NVIDIA의 AI 전문가들은 기업들이 정리 해고와 숙련된 노동력의 부족 문제 속에서 자사 AI 프로젝트의 확대에 우선 순위를 두리라 예측합니다. 이 과정에서 사업 내용이나 애플리케이션, 예산에 맞춰 구입과 커스터마이징이 가능하고 클라우드를 기반으로 통합된 소프트웨어와 하드웨어 제품들을 선택할 전망입니다.
비용 대비 효율이 높은 AI의 개발 또한 NVIDIA 전문가들의 2023년 예측에 반복적으로 등장하는 주제입니다. 무어의 법칙(Moore’s law)이 물리학 법칙과 충돌하면서 온프레미스 환경에 컴퓨팅 파워를 설치하는 비용이 증가하는 반면, 에너지 효율은 감소하고 있습니다. 이와 더불어 제품의 결정적 부품을 뜻하는 이른바 황금 나사(Golden Screw)에 대한 관심이 클라우드로의 전환을 가속하는 중인데요. 공급망 문제와 관련한 데이터 중심 솔루션과 각종 AI 애플리케이션들이 클라우드를 중심으로 활발히 개발될 것입니다.
NVIDIA 전문가들의 2023년 AI 전망은 다음과 같습니다.
아니마 아난드쿠마르(ANIMA ANANDKUMAR)
머신 러닝 리서치 디렉터/캘리포니아공과대학(Caltech) 석좌교수
디지털 트윈의 구현: 날씨와 기후 모델, 지진 현상과 머티리얼 특성처럼 복잡하고 복합적인 규모를 가진 실제 프로세스의 대규모 디지털 트윈이 등장할 겁니다. 그 결과 현재의 과학 시뮬레이션이 백만 배 단위로 빨라지고, 새로운 인사이트의 도출과 과학적 발견이 가능해집니다.
박학다식한 AI 에이전트: AI 에이전트가 자연어 명령과 대규모 강화 학습(scale reinforcement)을 바탕으로 오픈엔드 업무를 해결합니다. 이와 동시에 활용하는 기초 모델(방대한 양의 미분류 데이터로 훈련한 대형 AI 모델)은 에이전트들이 모든 유형의 요청을 분석하고, 시간이 경과하면서는 새로운 유형의 질문에도 적응할 수 있게 지원합니다.
마누비르 다스(MANUVIR DAS)
엔터프라이즈 컴퓨팅 부문 부사장
AI 접근성 강화하는 소프트웨어: 오랫동안 기업들은 AI의 연구와 개발을 위해 클라우드 컴퓨팅과 하이브리드 아키텍처 사이에서 선택을 해야 했습니다. 개발자의 생산성을 억제하고 혁신을 늦추는 관행이었죠. 2023년의 기업들은 소프트웨어로 모든 인프라 유형 전반의 AI 파이프라인을 통합하고, AI 실무자들에게 하나로 연결된 환경을 제공할 것입니다. 이에 힘입어 프로젝트의 규모나 복잡성에 구애받지 않고 전략적 목표와 비용 사이의 균형을 맞추는 한편, 개발의 유연성을 보장할 무궁무진한 기능에 접근할 수 있게 됩니다.
엔터프라이즈 애플리케이션 혁신하는 생성형 AI: 수많은 논의의 중심에 있었던 생성형 AI가 2023년에는 현실이 됩니다. 대규모 언어 모델과 추천 시스템을 혁신해 이미지 생성뿐 아니라 지능적 질의응답과 콘텐츠 제작, 더 나아가 발견까지 가속할 프로덕션 애플리케이션으로 바꿔 놓을 소프트웨어가 등장하면서 진정한 의미의 생성형 AI를 위한 토대가 드디어 갖춰졌기 때문입니다. 이처럼 새로운 창조의 시대는 고객 맞춤형 서비스의 대대적인 발전을 촉진하고, 새로운 비즈니스 모델을 견인하며, 헬스케어의 돌파구를 마련할 것으로 기대를 모읍니다.
킴벌리 파월(KIMBERLY POWELL)
헬스케어 부문 부사장
생물학의 정보과학화: 대규모 언어 모델의 혁신, 그리고 문자 시퀀스로 생물학을 설명하는 행운의 능력 덕분에 연구자들은 화학과 생물학에 적용할 차원이 다른 AI 모델을 훈련할 수 있게 됐습니다. 이처럼 새로운 AI 모델의 기능을 신약 개발에 활용하면 분자와 단백질의 특성과 상호작용을 컴퓨터로 생성, 표현, 예측할 수 있습니다. 잠재적 치료법을 찾아 무한대의 영역을 탐구하는 우리의 능력 또한 강화되겠죠.
서저리 4.0(Surgery 4.0)의 시대: 비행 시뮬레이터는 조종 훈련과 신형 항공기 제어 연구를 지원합니다. 이와 유사한 테크놀로지가 이제 외과의와 수술용 로봇 장비 제조업체에서도 활용됩니다. 수술실 환경부터 의료 로봇, 환자 해부에 이르기까지 전규모의 시뮬레이션이 가능한 디지털 트윈이 환자 맞춤형 수술 리허설, AI 기반 인간/기계의 인터랙션 설계에서 새로운 지평을 열고 있습니다. 기나긴 수련 기간만이 숙련된 외과의를 배출하는 유일한 방법은 아니겠죠. 앞으로는 로봇의 도움을 받아 실제 환자를 대상으로 첫 수술을 진행함과 동시에 수술 전문가가 될 수 있을 겁니다.
대니 샤피로(DANNY SHAPIRO)
자동차 부문 부사장
메타버스에서 자율주행 자동차 훈련하기: 자율주행 차량을 개발하는 250여 곳 이상의 자가용/트럭 제조사와 스타트업, 운송업체, 모빌리티 서비스 제공업자는 우리 시대 AI의 가장 까다로운 문제에 직면해 있습니다. 도로상의 테스트만으로는 자율주행 자동차가 다뤄야 할 모든 시나리오를 경험할 수 없으므로, 2023년에는 관련 업계 다수가 가상 세계의 도움을 구하게 될 것으로 보입니다.
가상 차량군은 배포에 앞서 신기능을 훈련하고 테스트한 데이터를 생성해 도로 주행으로 수집되는 데이터를 보완합니다. 고충실도의 시뮬레이션을 통해 사실상 무한대에 해당하는 시나리오와 환경에서 자율주행을 실행할 수 있죠. 또한 차량 생산용 디지털 트윈의 지속적 배포를 바탕으로 제조 효율성 개선, 운영 간소화, 작업자의 어고노믹스(ergonomics)와 안전 강화를 꾀할 수 있습니다.
클라우드로의 이동: 2023년에는 운송업 부문의 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 서비스형 인프라(IaaS) 제품이 늘어날 것입니다. 개발자들은 포괄적인 클라우드 서비스 제품군에 액세스해 메타버스 애플리케이션을 어디서든 설계, 배포, 경험할 수 있게 되겠죠. 자율주행 자동차 개발 시뮬레이션과 차내 경험, 클라우드 게이밍, 온라인 또는 전시장을 통해 제공되는 자동차 컨피규레이터(configurator) 등을 3D 워크플로우로 설계하는 협업이 이뤄질 것으로 예상됩니다.
차내 컨시어지: 대화형 AI와 자연어 처리, 동작 감지와 아바타 애니메이션의 발전상이 디지털 어시스턴트의 형태로 차세대 차량에도 적용되고 있습니다. 이 AI 컨시어지는 자연어 이해를 활용해 예약, 차량 제어 액세스, 경고 등의 작업을 수행합니다. 내부 카메라와 심층 신경망, 멀티 모달 인터랙션으로 운전자가 도로에 집중하고 있는지, 또한 주행이 완료되고 뒤에 남겨진 승객이나 애완동물이 없는지 확인하기도 합니다.
레브 레바레디안(REV LEBAREDIAN)
Omniverse와 시뮬레이션 테크놀로지 부문 부사장
메타버스 범용 번역기(Universal Translator): HTML이 2D 웹의 표준어로 통하듯, USD(Universal Scene Description)는 3D 웹의 가장 강력하고 개방적인 확장성 언어가 될 것입니다. 메타버스의 가상 세계를 설명하는 3D 표준으로서 USD는 기업과 소비자가 다양한 툴과 뷰어, 브라우저를 활용해 서로 다른 3D 세계 사이를 더없이 원활하고 일관되게 오갈 수 있게 해줍니다.
디지털 트윈과 리얼리티 벤딩(Reality Bending): 재화와 서비스, 장소의 실제적 디지털 트윈들이 한 차원 진화하면서 실세계 대응물보다 더 큰 이익을 제공할 전망입니다. 가령 당장은 디자인 테스트를 진행하는 중이고, 패턴 제조에 돌입하기까지는 아직 한참이 남은 운동화를 게이밍 기업과 제휴해 가상으로 대량 판매하는 상황을 그려보세요. 또한 낭비를 줄이고, 운영의 효율을 높이며, 정확도를 개선하는 방식으로도 이익을 창출할 수 있습니다.
로니 바시타(RONNIE VASISHTA)
통신 부문 수석 부사장
5G 네트워크와 AR/VR 무선화: 여러 기업이 하드웨어와 소프트웨어 개발을 위해 클라우드로 이동하고, 5G 네트워크의 전세계적 보급이 촉진됨에 따라 엣지 디자인과 협업도 증가할 것입니다. 자동차 디자이너의 경우, 증강 현실 헤드셋을 착용하고 무선 네트워크를 통해 보는 것과 동일한 콘텐츠를 전세계의 동료들에게 스트리밍해 공동 수정 단계를 가속하고, 혁신적인 솔루션을 기록적인 속도로 개발할 수 있습니다. 5G는 또한 진열대 재고 보충, 바닥 청소, 피자 배달, 상품 선택과 포장 등 다양한 업무 영역에서 커넥티드 로봇의 배포를 앞당깁니다.
클라우드의 RAN: 수십억 달러에 달하는 투자에 대한 수익을 보다 빨리 창출하려는 네트워크 운영자들은 소프트웨어 정의형 가상 무선 액세스 네트워크 5G를 출시해 시간과 비용을 아낍니다. 이제는 맞춤형 L1 액셀러레이터에서 L2와 RIC, 빔포밍(Beamforming), FH 등 100% 소프트웨어 정의형에 풀스택, 5G 베이스밴드 가속으로 전환을 꾀하고 있죠. 이러한 변화는 RAN과 AI 워크로드 간에 멀티 테넌시(multi-tenancy)를 지원해 RAN 시스템의 활용성을 개선합니다.
밥 페트(BOB PETTE)
프로페셔널 비주얼라이제이션 부문 부사장
시뮬레이션을 통한 산업 혁명: 이제 실제 세계에 구축되는 모든 것은 물리 법칙을 따르는 가상 세계에서 먼저 시뮬레이션될 겁니다. 공장과 도시에서 크게는 지구까지, 대규모 환경을 아우르는 디지털 트윈과 산업 메타버스는 디지털 혁신 이니셔티브의 결정적 요소가 될 예정입니다. 이 같은 사례는 이미 많습니다. 지멘스(Siemens)는 산업 자동화를 새로운 수준으로 끌어올리고 있습니다. BMW는 작업 현장 전체를 시뮬레이션해 제조 공정을 최적으로 계획합니다. 록히드 마틴(Lockheed Martin)은 산불 시뮬레이션을 바탕으로 리소스를 배치할 장소와 시기를 예측합니다. DNEG와 소니 픽처스(SONY Pictures), WPP 등은 전세계에 분산시킨 예술 부서의 크리에이터와 아티스트, 디자이너가 장면의 반복 작업을 가상 환경에서 실시간으로 진행하도록 지원해 생산성을 높입니다.
엔터프라이즈 IT 아키텍처의 재고: 많은 기업들이 하이브리드 방식의 근무라는 과제를 해결하고자 기업 문화와 테크놀로지를 서둘러 조정했듯, 새해에는 자사 전체의 IT 인프라를 새롭게 설계하는 작업이 활발해질 것으로 보입니다. 이 과정에서 기업들은 증가를 거듭하는 애플리케이션과 복잡한 데이터세트의 수요를 책임질 강력한 클라이언트 디바이스를 찾게 됩니다. 또한 유연성을 확보하고자 클라우드로 이동을 꾀해 기하 급수적인 확장을 달성합니다. 분산형 컴퓨팅 소프트웨어 플랫폼은 전세계에 흩어져 있는 인력이 그 어느 때보다도 이질적인 업무 환경에서 원활히 협업하며 생산성을 유지하게 해줍니다.
복잡한 AI 모델을 개발, 훈련하려면 데이터센터와 데스크톱에 강력한 컴퓨팅 인프라가 필요합니다. 자사 워크플로우에 AI를 원활히 도입하고 양질의 제품과 서비스를 보다 신속히 제공하려는 기업들은 산업의 다양한 활용 사례에 맞춰 엄선된 AI 소프트웨어 스택에 주목할 것입니다.
아지타 마틴(AZITA MARTIN)
소매와 소비자 패키지 그룹, 퀵 서비스 레스토랑의 AI 부문 부사장
손실 대응: 오프라인 매장을 운영하는 소매상들은 절도를 지칭하는 업계 용어인 ‘손실(shrinkage)’로 골치를 앓습니다. 특히 요즘은 비대면 방식의 계산을 위해 AI 기반 서비스를 도입하는 사례가 늘고 있는데요. 컴퓨터 비전과 매장 분석 데이터를 정교하게 결합하는 소프트웨어를 통해 소비자의 입력 사항과 실제 구매 내역이 일치하는지 확인하는 방법에 관심이 집중되고 있습니다. 스마트한 자가 추적(self-tracking) 테크놀로지의 도입은 완전 자동화 매장 환경의 개발을 지원하고, 인력 부족과 손실의 해결에 일조합니다.
AI로 공급망 최적화: 더없이 치밀한 소매업체와 전자상거래 기업조차 지난 2년 동안에는 수요와 공급의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪었습니다. COVID-19 대유행기에 소비자들은 홈쇼핑에 집중했다가, 규제가 해제된 뒤에는 다시 오프라인 매장으로 몰려들었죠. 인플레이션이 덮치면서는 구매 행태를 또다시 바꿔 공급망 관리자들을 난감하게 했습니다. 이런 상황에서 AI는 빈번하고 정확한 예측을 통해 적절한 시기에 적절한 제품을 적절한 매장에 배치하게 해줍니다. 또한 소매업체들은 경로 최적화 소프트웨어와 시뮬레이션 테크놀로지로 비즈니스의 기회와 함정을 보다 전체론적인 관점에서 평가할 수 있게 될 겁니다.
말콤 드마요(MALCOLM DEMAYO)
금융 서비스 부문 부사장
리스크 관리 개선: 기업들이 효율성을 높일 가속 컴퓨팅 등의 기회를 모색할 전망입니다. 파생 상품 거래의 리스크 평가에 사용되는 시뮬레이션 기법은 연산 집약적이며, 데이터센터 공간과 전력, 쿨링을 대량으로 소비하는 경우가 많습니다. 기존 컴퓨터에서 밤새 실행되던 작업이 가속 컴퓨팅에서는 점심 시간 이내, 혹은 그보다 빠르게 완료될 수 있습니다. 시세에 대한 높은 민감도는 리스크 관리 상태와 더불어 투자자에게 제공하는 가치의 개선으로 이어집니다.
클라우드 퍼스트 금융 서비스: 은행들의 주요 과제로 떠오른 문제의 하나가 바로 ‘기민한 대응’입니다. 새롭게 등장한 금융 기관들과 경쟁이 치열해지는 상황에서 은행들은 다른 부문에서의 경험으로 기대치가 높아진 고객을 만족시키고, 기존의 인프라가 안기는 부담을 극복하고자 클라우드 퍼스트(cloud-first) AI 접근 방식에 관심을 갖게 될 겁니다. 그러나 운영 탄력성(자체 시스템이 대유행 등의 충격을 흡수, 극복할 수 있는 정도를 뜻하는 업계 용어)이 중시되고 고도의 규제가 이뤄지는 산업이기도 한 만큼, 개방적이고 강력한 이동식 하이브리드 솔루션도 필요합니다. 이는 결국 시기 적절하게 이용이 가능한 지원 계약을 구매하는 방식으로 연결될 것입니다.
찰리 보일(CHARLIE BOYLE)
DGX 시스템 부문 부사장
에너지 효율적 컴퓨팅으로 비용 효율 높이는 AI: 2023에는 병렬 처리가 불가능해 효율이 떨어지는 x86 기반의 전통적 컴퓨팅 아키텍처가 가속 컴퓨팅 솔루션에 자리를 내줄 전망입니다. 이를 통해 언어 모델과 추천 시스템 등의 구축에 필요한 컴퓨팅 성능과 규모, 효율성이 확보됩니다.
경제적 어려움 속에서 기업들은 목표 달성에 기여하면서 IT 비용을 절감하고 효율은 높여줄 AI 솔루션을 모색하게 됩니다. 소프트웨어를 바탕으로 인프라 전반의 워크플로우를 통합하는 새 플랫폼들은 소유 총비용(TCO)과 탄소 배출량을 줄이고, 혁신적 AI 프로젝트의 투자 수익을 높여 컴퓨팅 성능의 혁신을 이룩하는 한편, 낭비적이고 낡은 아키텍처를 대체할 것입니다.
데이비드 레버(DAVID REBER)
정보 보안 최고 책임자
새로운 사이버 에셋이 될 데이터 사이언스: 그 어느 때보다도 정교해진 사이버 위협들을 기존의 전문가들로는 더는 효과적으로 방어할 수 없습니다. 사이버 공격과 방어의 속도와 복잡성이 인간의 능력치를 사실상 넘어섰기 때문이죠. 이제 데이터 사이언티스트와 분석가들이 AI를 활용해 데이터 일체를 객관적으로 들여다보고 위협을 발견하게 됩니다. AI와 인간의 능력을 병용하는 데이터 사이언스 기법은 앞으로 발생할 침해에 맞서 광범위한 공간에서 문제를 찾고 신속히 대응할 수 있는 방안입니다.
맞춤형 AI 사이버 보안: 추천 시스템이 전세계 소비자에게 서비스를 제공하듯, AI 사이버 보안 시스템 또한 비즈니스의 전 영역에 도입될 것입니다. 식별 정보에 기반한 공격이 증가함에 따라 각 기업의 보안 담당 센터에서는 맞춤형 솔루션의 마련이 가장 시급한 과제로 부상합니다. 사이버 보안은 모두에게 중요한 문제이므로 투명성이 강화되고, 다양한 유형의 사이버 보안 아키텍처가 공유되는 현상이 나타날 겁니다. 또한 AI 대중화 덕분에 누구나 솔루션에 기여할 수 있게 됩니다. 결과적으로는 관련 생태계가 집단적으로 방어하며 위협에 대응하는 방식으로 옮겨갈 것입니다.
카리 브리스키(KARI BRISKI)
AI와 HPC 소프트웨어 부문 부사장
대규모 언어 모델 애플리케이션의 부상: 대규모 언어 모델의 연구가 새롭고 실용적인 애플리케이션으로 이어질 전망입니다. 언어와 텍스트, 심지어는 이미지들까지 유용한 인사이트로 변환시켜 기업의 경영진과 예술가 등, 다양한 집단에 속한 모두가 사용할 수 있게 됩니다. 언어 모델의 커스터마이징 기능에 대한 요구도 크게 늘어납니다. 영어를 넘어선 각종 언어와 방언, 카탈로그 설명 생성에서 의료 기록 요약에 이르기까지 다양한 비즈니스 영역으로 대규모 언어 모델의 전문성이 확대될 것입니다.
비정형 데이터 활용: 대규모 언어 모델과 구조화된 데이터가 사진, 소리 녹음, 트위터 메시지 등의 영역으로 확대됩니다. 이에 힘입어 헬스케어 혁신, 과학 발전, 고객 참여 개선, 자율주행 운송의 진보에 기여할 패턴과 실마리를 발견할 것으로 기대됩니다. 2023년에는 비정형 데이터를 추가적으로 활용해 특정 시스템이 훈련을 진행한 건강 기록의 합성 프로필을 생성하는 등의 신경망을 개발할 수 있게 될 것입니다. 앞으로는 이러한 유형의 비지도 학습(unsupervised machine learning)이 지도 학습 못지않게 중요해질 것으로 예상됩니다.
새로운 콜센터: 2023년에는 콜센터에 주목하세요. 더욱 손쉬운 구현이 가능한 음성 AI 워크플로우가 도입되면서 모델 아키텍처의 수정, 독점 데이터를 활용한 미세 조정, 파이프라인의 커스터마이징 등 고객 인터랙션 파이프라인의 모든 단계에 유연성이 강화됩니다. 음성 AI 워크플로우의 접근성이 확대돼 더 다양한 기업에 도입되고, 문제 해결에 소요되는 시간을 줄여 콜센터의 생산성을 크게 높입니다. 또한 AI는 상담원이 방대한 지식 기반에서 적절한 정보를 적시에 찾아내도록 지원해 고객의 대기 시간을 최소화합니다.
케빈 다이어링(KEVIN DEIERLING)
네트워킹 부문 수석 부사장
위기에 처한 무어의 법칙: CPU 디자인이 물리 법칙을 거스르고, 무어의 법칙(마이크로칩의 트랜지스터 개수가 2년마다 약 두 배로 늘어나 보다 빠르고 효율적인 프로세싱이 가능해진다는 가정)을 따르는 데 어려움이 늘면서 가속 컴퓨팅으로 눈을 돌리는 기업이 늘어납니다. 확장이 가능한 데이터센터에서 CPU와 GPU, DPU 등의 맞춤형 조합을 사용하면 혁신을 가속하면서 클라우드 지향적이고 에너지 효율적인 미래를 만들 수 있죠.
새로운 컴퓨팅 플랫폼으로서의 네트워크: 개인용 컴퓨터가 소프트웨어와 하드웨어, 스토리지를 결합해 누구나 사용 가능한 생산성 창출용 툴이 됐듯, 클라우드 또한 AI의 새로운 컴퓨팅 툴로 빠르게 자리잡고 있습니다. 이 클라우드를 가능케 하는 게 바로 네트워크입니다. 기업들은 서드 파티 소프트웨어나 자체 소프트웨어를 활용해 온프레미스 환경과 클라우드 모두에서 실행되는 AI 애플리케이션과 서비스를 개발할 겁니다. 필요한 경우에 클라우드 서비스 운영자를 통해 필요한 용량을 구입하고, 다양한 워크로드에 맞춰 CPU와 GPU, DPU, 지능형 스위치로 컴퓨팅과 스토리지, 네트워크를 최적화합니다. 클라우드 서비스 제공자들이 제로 트러스트 보안을 앞다퉈 채택하고 있으므로, 앞으로는 클라우드도 온프레미스 솔루션만큼 안전한 컴퓨팅을 제공할 수 있게 됩니다.
디푸 탈라(DEEPU TALLA)
임베디드와 엣지 컴퓨팅 부문 부사장
로봇의 대규모 증가: 클라우드의 GPU에서 로봇 인스턴스 수백만 개를 병렬로 시뮬레이션하는 기능이 극사실적인 렌더링, 정확한 물리 모델링과 결합하면서 가상 세계에서 훈련하는 로봇의 수가 크게 증가합니다. 생성형 AI 기법은 고도로 사실적인 3D 시뮬레이션 시나리오를 더욱 쉽게 만들어내도록 돕고, 보다 유능한 로봇의 개발에 필요한 시뮬레이션과 합성 데이터의 도입을 가속할 겁니다.
지평의 확대: 로봇 대부분은 인간의 활동이 없는 제한된 환경으로 운영 범위가 국한됩니다. 엣지 컴퓨팅과 AI의 발전은 로봇이 멀티 모달 인식을 통해 주변 환경의 의미론적 이해를 개선할 수 있게 해줍니다. 이에 힘입어 상점과 병원, 호텔 등의 공공장소와 재개발 부지에서 기능하는 로봇의 도입이 증가할 것으로 예상됩니다.
마크 스피엘러(MARC SPIELER)
에너지 부문 수석 디렉터
AI 기반 전력망: 분산형 에너지 리소스가 전례 없는 수준으로 추가되면서 전력망이 복잡해지고 있습니다. 이에 대응하는 차원에서 전력 공급 기업들은 엣지 AI로 운영 효율을 높이고 기능 안전성을 강화하며, 부하와 요구 예측의 정확도를 개선하고 태양력이나 풍력 같은 재생 에너지와의 연결 시간을 가속할 예정입니다. 엣지의 AI는 전력망의 탄력성을 높이는 한편, 낭비되는 에너지와 관련 비용을 줄입니다.
악천후 예보의 정확도 개선: AI와 물리학의 조합은 푸리에 뉴럴 오퍼레이터(Fourier Neural Operator)라 불리는 기법을 사용해 세계의 기상 상황을 보다 훌륭히 예측해냅니다. 포캐스트네트(FourCastNet) 시스템은 허리케인의 정확한 경로를 예상할 수 있으며, 날씨 변화에 맞춰 사전 기상 예측을 수행하고 실시간 업데이트를 제공합니다. 이 정보를 바탕으로 에너지 기업들은 재생 에너지와 관련한 지출을 보다 효과적으로 계획하고, 발전 용량을 예측하며, 악천후에 대비할 수 있게 될 전망입니다.