2022년 10대 유망 AI 개발 트렌드

설문 조사에 따르면 오늘날 많은 기업이 인공 지능 솔루션을 적극적으로 채택하고 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 전적으로 AI로 운영되는 조직은 많지 않지만 AI 적용의 수와 수준은 지속적으로 증가하고 있습니다. 많은 사람들이 인공지능을 채택할 준비가 되어 있다는 사실은 인공지능의 미래와 인공지능이 앞으로 가져올 결과에 좋은 징조입니다.

AI 애플리케이션 채택이 증가하는 데는 다음과 같은 여러 가지 이유가 있습니다.

• 그들은 제품 개발을 보다 인간적인 방식으로 진행하기보다는 사용자 요구를 프로세스의 중심에 두기를 원합니다. .
• 데이터 기반 의사결정을 개선하고자 합니다.
• 고객 및 직원 경험을 향상하세요.
• 경쟁력을 키우고 강화하세요.

2022년 10가지 AI 트렌드는 다음과 같습니다.

자동화된 기계 학습 또는 AutoML— 반복 작업, 생성, 테스트 및 수정 프로세스도 자동화됩니다. 아주 기본적인 원자재부터 구현될 ML 모델 개발까지의 전체 과정을 다루고 있습니다. 향상된 데이터 라벨링 도구, 신경망 아키텍처의 자동 조정 등 이 분야에서는 많은 추세가 나타나고 있습니다. 이는 비용이 절감될 수 있으므로 AI 채택을 더 많이 장려할 수 있습니다. 그 후 다음 단계는 XOps 및 PlatformOP, MLOps, 데이터 작업과 같은 프로세스 개선이 될 가능성이 높습니다.

AI를 사용한 디자인- 텍스트에서 새로운 이미지를 만듭니다. 대량 생산이 가능한 혁신적인 디자인을 만들어 보세요.

다중 모드- 인공 지능이 성장하고 발전함에 따라 기계 학습 모델은 다중 모드를 지원할 수 있습니다. 여기에는 IoT 센서 데이터, 텍스트, 음성 및 비전이 포함됩니다. 이는 문서 이해와 같은 일반적인 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 이는 널리 사용될 수 있습니다. 이는 의료 분야, 특히 광학 문자 인식 및 머신 비전과 같은 다중 모드 기술을 포함하는 의료 진단에서 큰 이점이 될 수 있습니다.

Tiny ML– 이제 AI와 ML을 모든 크기의 다양한 기기에서 찾을 수 있습니다. Tiny ML은 현재 자동차, 냉장고, 유틸리티 계량기에 전력을 공급하는 마이크로컨트롤러 등에서 매우 인기가 높습니다. 소리, 몸짓, 생체신호, 환경적 요인에 대한 구체적인 분석이 가능합니다. Tiny ML의 보안 및 관리 솔루션을 더욱 효과적으로 만들기 위해서는 추가 개발이 필요합니다.

다목적 모델– 현재 AI 모델은 주어진 시간에 단일 목적을 위해 개발됩니다. 앞으로는 여러 작업을 수행할 수 있는 멀티 태스킹 모델이 가능해질 것입니다. 그때쯤이면 작업에 대한 보다 포괄적인 접근 방식 덕분에 AI 모델의 결과가 향상될 것입니다.

직원에게 더 나은 경험 제공— 인공 지능은 일반적으로 작업을 완료하는 데 더 많은 인력이 필요한 반복적인 작업을 제거하여 직원의 부담을 덜어줍니다. 이를 통해 자원을 보다 효율적으로 활용하고 인건비를 절감하며 비즈니스가 보다 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 도와줍니다.

민주적 AI— 오늘날 AI 도구를 사용하는 데 기술적 능력이 반드시 필요한 것은 아닙니다. 즉, 기술적인 지식이 없는 사람을 포함해 누구나 AI 도구를 사용하고 AI 모델을 만들 수 있다는 의미입니다. 이는 해당 분야 전문가가 AI 개발 프로세스에 더 많이 참여할 수 있어 출시 기간이 단축된다는 의미입니다.

책임 있는 AI—AI 개발은 엄격하게 규제됩니다. GDPR 및 CCPA 규정은 개인 및 개인 데이터가 기본적인 의사 결정에 사용되므로 AI 투명성을 보장합니다. AI 알고리즘을 개발한다는 것은 책임 있는 AI가 중요하다는 의미이기도 합니다.

Quantum ML— 양자 컴퓨팅을 사용하면 강력한 인공 지능과 기계 학습 모델이 가능해집니다. 이제 우리는 Microsoft, IBM, Amazon과 같은 클라우드 제공업체가 기업이 아직 발견되지 않은 문제에 대한 솔루션을 찾을 수 있도록 양자 컴퓨팅 리소스와 시뮬레이터를 제공하고 있음을 알게 되었습니다.

성숙한 디지털 트윈— 현실을 시뮬레이션하고 인간 행동을 복제하는 데 매우 인기가 있는 가상 모델입니다. 그들은 미래를 예측하고 다양한 답변이나 솔루션을 생각해 낼 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 디지털 트윈을 보다 전통적인 산업 모델 및 AI 기반 에이전트 기반 시뮬레이션과 결합하면 ESG 모델링, 스마트 시티, 약물 설계와 같은 다른 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.

의료용 AI의 예

최근 캐나다에서 한 연구 팀이 인공 지능 딥 러닝을 사용하여 선천적 결함을 식별할 수 있음을 입증할 수 있었던 연구가 진행되었습니다. 과학 저널 Plos One에 게재된 이 연구에서는 "딥 러닝 알고리즘이 임신 초기 초음파 초기에 낭포성 습도종과 같은 결함을 감지할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다"라고 보고했습니다.

이 상태는 배아의 머리 주위에 체액이 쌓이게 하므로 생명을 위협할 수 있습니다. 이 질환은 AI를 사용하지 않고도 출생 전에 진단할 수 있지만 연구에 따르면 초음파 검사를 통해 AI 모드는 93%의 확률로 상태를 식별하는 것으로 나타났습니다.

인공지능은 결과를 향상시키고 점점 더 많은 기업과 조직이 이에 투자하고 있습니다. 이제 인공 지능은 여러 기능에 걸쳐 사용되며 의사 결정을 개선하고 있습니다. 그러나 목표를 달성하기 위해서는 기술팀과 관련 주제 간의 협업이 필요합니다.

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