미국 켄터키의 홍수와 캘리포니아의 산불 같은 재해를 AI로 해결하려는 다방면의 노력이 계속되고 있습니다.
샌프란시스코에 기반한 스타트업 마스터풀 AI(Masterful AI)의 공동 창립자 겸 CEO인 톰 리커트(Tom Rikert) 또한 재해 위험의 관리를 돕는 전문가입니다.
전미보험위원협회(National Association of Insurance Commissioners)의 추산에 따르면, 2019년에 자연 재해로 인한 손실액은 미국 한곳에서만 무려 2320억 달러에 달합니다. 이 같은 손실에 직면한 전세계의 규제 당국은 은행과 기업에 선제적 대응을 요구하고 있죠.
유럽중앙은행은 2020년 말에 발간한 지침서에서 “각 기관이 전략과 사업에 있어 정보에 입각한 결정을 내리기 위해서는 기후와 환경 위험의 영향성을 이해해야 한다”고 강조하기도 했습니다.
데이터를 인사이트로 바꾸는 AI
여기서 좋은 소식은 위성과 드론의 일일 피드에서 페타바이트 단위의 지형공간(geospatial) 이미지에 액세스해 재해 위험을 감지, 평가할 수 있다는 것입니다.
리커트는 “인간이 모든 데이터를 일일이 검토할 수 없다 보니 패턴을 찾아주는 컴퓨터 비전이 필요하고, 이에 따라 재해 위험의 관리에서도 AI가 필수 요소로 자리잡았다”고 설명합니다.
마스터풀 AI는 준 지도(semi-supervised) 방식의 머신 러닝을 활용하므로 기업들은 AI 모델의 훈련에 사용할 아주 극소수의 이미지만 수동으로 레이블링하면 됩니다. 이 스타트업은 또한 실행 가능한 인사이트를 선별하는 모델의 훈련 자동화 소프트웨어도 제공합니다.
더욱 유연하고 정확한 모델
최근에 마스터풀 AI의 툴을 도입한 애널리틱스 기업은 손상되거나 녹슬어 자연 산화를 야기할 수 있는 변압기들을 감지, 분류했습니다. 이는 공익 사업에 대단히 중요한 인사이트라고 할 수 있죠.
이 소프트웨어는 AI 모델의 오류율을 절반 넘게 줄였고, 새로운 모델의 구축에 소요되는 시간도 3분의2까지 단축했습니다. 마스터풀은 레이블이 없는 대량의 데이터를 훈련에 효율적으로 활용할 수 있으므로, 모델들이 보다 광범위한 배경 지형 전반에서 더 많은 유형의 부품 결함을 감지할 수 있게 됐습니다.
리커트는 이 같은 결과를 “이 분야에서는 굉장한 투자 수익”이라고 평가하는데요. 그는 MIT에서 머신 러닝 석사, 하버드대학교에서 경영학 석사를 취득한 바 있습니다.
날로 증가하는 수요와 도메인
마스터풀 AI는 재난과 공해, 토지 이용 계획을 평가하는 기업들과 함께해 왔습니다. 보험사를 도와 허리케인이나 우박 같은 재해의 사후 손실 평가를 개선하는 등의 작업을 하죠.
리커트는 “데이터와 모델의 정확도를 개선하고 적용 도메인을 넓히려는 고객들의 수요가 아주 많다”고 귀띔합니다.
마스터풀 AI는 NVIDIA GPU들을 혼합해 PC에서 모델을 구축하고 검증한 뒤, 클라우드의 NVIDIA A100 Tensor Core GPU로 가장 큰 벤치마크들을 실행합니다. 마스터풀 AI의 고객들도 같은 방식으로 로컬 환경과 클라우드에서 해당 툴을 사용합니다.
노트북에서 클라우드로
리커트는 “NVIDIA AI는 이동이 무척 간편합니다. 로컬 개발에서 클라우드 배포로 전환이 쉽습니다. 이를 달성하는 플랫폼은 사실 일부에 불과합니다”라고 설명합니다.
마스터풀 AI는 또한 NVIDIA GPU에 패킹된 메모리의 사용을 극대화해 훈련을 가속합니다.
“우리의 업무에는 NVIDIA GPU가 반드시 필요합니다. 우리의 모델을 CPU에서 훈련하는 건 현실적으로 불가능하며, NVIDIA GPU는 다른 액셀러레이터에 비해 운영자 지원과 성능, 가격이 최적으로 조합돼 있습니다.”
간극을 메우는 합성 데이터
마스터풀 AI는 NVIDIA Inception의 회원사입니다. NVIDIA Inception은 스타트업들이 새로운 테크놀로지와 전문 지식, 투자자에게 액세스할 수 있도록 무료로 지원하는 글로벌 프로그램이죠. 이를 활용해 리커트의 개발팀은 AI 훈련 개선을 위한 합성 데이터 생성에 Omniverse Replicator를 시험할 계획입니다.
합성 데이터를 사용해 실세계 데이터세트를 확장하는 경우가 늘고 있습니다. 합성 데이터는 실세계 데이터가 부족한 엣지의 활용 사례와 여건에서 AI 성능을 개선할 수 있는 방법이죠.
“우리는 고객이 사용하는 합성 데이터와 레이블이 있는/없는 데이터의 조합을 최적화해 AI 모델의 품질을 개선할 가능성을 엿보고 있습니다.”
리스크 모델의 방대한 생태계
NVIDIA는 기성 소프트웨어 벤더와 더불어 Inception의 회원사들이 개발한 재해 위험 제품을 지원합니다.
가령 캐나다 토론토의 리스크씽킹.AI(Riskthinking.AI)는 AI로 증강한 확률 모델을 사용해 기후 변화가 재정에 끼치는 영향의 추정치를 생성합니다. 또한 샌프란시스코의 헤비.AI(Heavy.ai)는 GPU 가속 애널리틱스와 가상화 툴을 제공해 대규모의 지형공간/시계열 데이터세트에 숨겨진 가능성과 위험을 식별하도록 돕습니다.
록히드 마틴(Lockheed Martin)은 NVIDIA AI로 산불과 싸우는 미국 기관들을 지원합니다. UN위성센터(UN Satellite Centre)는 NVIDIA와 협업을 통해 기후 위험을 관리하고, 홍수 대응법과 관련해 데이터 사이언티스트들을 교육하죠.
액센츄어(Accenture)와 딜로이트(Deloitte), 언스트 앤드 영(Ernst & Young) 등의 글로벌 솔루션 통합업체도 NVIDIA의 가속 재해 위험 제품을 제공합니다.
이처럼 광범위한 생태계가 기후 변화로 악화되는 일련의 재난들에 맞서 싸우고 있습니다.
리커트는 이렇게 설명합니다. “안타깝게도 재난의 발생 빈도가 날로 증가하는 상황에서 우리는 고객사나 파트너사와의 협업 경험을 활용해 다른 사용자들의 모델 개발 자동화와 신속한 인사이트 도출을 돕고 있습니다.”
금융 서비스를 위한 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 플랫폼에 대해서도 자세히 알아보세요.