편집자 주: 아래 기사는 2016 스탠포드 AI4ALL(구 SAILORS) 동문인 조슬린 수(Jocelin Su) 학생의 엔비디아 GTC (GPU Technology Conference) 참관기입니다. AI4AL를 대표해 8명의 학생들이 지난 3월에 개최된 GTC의 활기찬 Speaker Session에 참석하고 핸즈온(Hands-on)프로그램을 체험함으로써 AI에 대한 열정을 키웠습니다.
햇빛에 반짝이는 산 호세 맥에너리 컨벤션 센터(San Jose McEnery Convention Center)로 점점 가까워졌습니다. 이곳은 엔비디아 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference, 이하 GTC) 2018이 개최된 곳인데요. 세계적인 GPU 제조사이자 AI 기업인 엔비디아가 개최한 GTC는 선도적인 테크 기업과 연구자들이 AI와 머신 러닝 분야의 최신 동향을 논의하는 국제적인 행사입니다.
건물 안에는 세련된 자율주행 자동차 두 대가 입구에서 방문객을 맞았습니다. 녹색과 흰색을 바탕으로 한 엔비디아 배너들이 실내를 장식하고 전세계에서 모인 전문가들이 활기를 더했습니다. 헬스케어, VR 등 AI 애플리케이션을 주제로 개최된 수백 회의 세션, 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 CEO의 기조연설, 기업 전시장, 프로그래밍 랩으로 구성된 4일간의 GTC는 기술에 관심 있는 참가자를 위한 활동과 행사로 분주했습니다.
저는 다른 AI4ALL 참가자 7명과 함께 GTC에 하루 동안 참여할 수 있는 기회를 얻었습니다. 우선 “VR, AR, 시뮬레이션, IoT의 결합을 통한 디지털 트윈 생성”을 주제로 한 록히드 마틴(Lockheed Martin)의 TALK에 참가했습니다. 제 예상과는 달리 디지털 트윈은 인간의 디지털 유사품이 아니라 물체나 환경의 가상 모델이었습니다. 선박, 비행기 내부 혹은 외계의 행성 등 다양한 모델을 경험할 수 있는데요. 이처럼 까다롭거나 위험한 곳의 경우, 사람들은 디지털 트윈과 상호작용을 통해 훨씬 안전하고 경제적으로 판단근거가 되는 정보를 얻을 수 있습니다. 또한, VR과 AR 기술을 활용한 버추얼 프로토타이핑(virtual prototyping)은 제품 디자인 개선과 생산 효율로 이어질 수 있습니다.
록히드 마틴 TALK에서 헬리콥터 AR 을 체험해 본 뒤에 이모지 안면 인식 시연회에 들렀습니다. 거기에서는 카메라 소프트웨어가 얼굴 표정을 구분해서 행복한 이모지, 슬픈 이모지, 화난 이모지, 역겨워 하는 이모지, 무표정한 이모지, 삐죽거리는 이모지를 생성합니다. 그 다음에 들른 곳은 치킨 모델 시연회였는데요. 2D 카메라 캡쳐 이미지를 기계로 스캐닝해서 3D 치킨 모델을 구성했습니다. 이 모델은 우리의 동작을 따라 하고, 황금알까지 낳는답니다!
그 다음에는 딥 러닝 기초부터 첨단 이미지 프로세싱에 이르기까지 자율 학습을 해봤습니다. 주피터(Jupyter) 노트북 강의를 통해 스타일 트랜스퍼(style transfer)부터 배워보았는데요. 스타일 트랜스퍼는 머신 러닝 라이브러리 토치(Torch)를 사용해 예술 작품의 스타일을 일반 이미지에 적용시킵니다. 그 다음에는 딥 러닝 소개와 동영상 속 사물 포착에 대한 강의를 들었습니다.
정오에는 GTC의 하이라이트인 점심 시간과 전시관이 기다리고 있었는데요. 엔비디아, 구글(Google), 페이스북(Facebook), IBM 등 대표적인 기업과 2백 개 이상의 스타트업이 참여해 VR 빌리지(VR Village), 로보틱스, 자율주행 자동차 등 시연회를 개최했습니다. 운송을 하기 위해 상자를 들어 올리는 로봇, 선반을 이동하며 식료품 주문을 처리하는 로봇, 엔비디아와 토요타(Toyota)의 자율주행 자동차, 거대한 자율주행 운송차량 그리고 자율주행 트랙터까지 만날 수 있었습니다.
전시관을 살펴 본 후 에펙티바(Affectiva)의 “승차 경험의 미래(The Future of the In-Car Experience)”의 프레젠테이션에 참석했습니다. 자율주행차가 빠르게 발전하면서 이들 자율주행차는 안전한 내비게이션, 정확한 경로 설정 기능뿐 아니라 승차 경험을 최적화하기 위해 탑승자의 감정을 포착할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 표정, 음성, 문맥을 해석하는 AI 가 반드시 필요한데요. 어펙티바의 이모션(Emotion) AI 솔루션은 CNN과 LSTM을 채택한 딥 러닝 모델을 사용하여 비디오로 캡쳐한 감정을 포착하고 미소, 하품, 재채기 같은 행동을 인식합니다.
세 번째이자 마지막으로 참석한 TALK는 옥스포트 테크놀로지스(Oxford Technologies)의 “GPU로 구현한 실시간 유전자 분석”이었습니다. DNA, RNA 분석을 실시간으로 실시하는 포켓형 제품에 대해 알아 볼 수 있었는데요. 이런 기기들은 나노포어(nanopore) 기반 염기서열 분석을 기반으로 하며 임상 진단, 감염 관찰 등 애플리케이션이 다양합니다. 현대 GPU 기술 사용은 시그널 프로세싱, 데이터, 분석 상의 문제를 해결하는데 도움을 주었습니다.
GTC에 참여함으로써 AI에 대해 더 많은 것을 배우고, 혁신 기술에 대한 인사이트를 얻고, 산업 환경을 직접 체험해 볼 수 있었습니다. 이런 기회를 마련해 준 AI4ALL와 초대해주신 엔비디아에 감사의 인사를 전합니다. GTC 참석자 중에 우리가 아마 유일한 십대 여고생들이었을 것 같은데요. GTC 참석자 대부분이 남성으로 여성과 남성의 비율이 균등하지 않았습니다. 이는 AI4ALL같은 단체에서도 관심을 가지는 사안입니다. 무엇보다도, 한 세대의 AI를 통해 미래에 엄청난 기회가 있음을 깨닫는 계기였습니다.