• 라지 랭귀지 모델(LLM)에서 라지 멀티모델 모델(LMM)으로 확장될 것으로 예상됩니다.
• LMM은 언어 뿐 아니라 시각, 청각 정보 등 다양한 데이터를 학습하여 활용 영역을 넓힐 것으로 보입니다.
• 온디바이스 AI의 출현:
• 클라우드 기반 AI의 단점 (개인 정보 보호, 속도, 비용)을 해결하기 위해 온디바이스 AI가 등장했습니다.
• 삼성전자 8K TV의 4K 영상 업스케일링 예시를 통해 온디바이스 AI의 장점을 설명합니다.
• AI 에이전트 시장의 경쟁 심화:
• 퍼스널 AI 에이전트 시장에서 새로운 생태계 구축 (챗GPT) vs 기존 생태계 활용 (애플, 구글, 마이크로소프트) 경쟁 구도가 예상됩니다.
• 기업들은 AI 에이전트를 통해 서비스 접근 권한을 어떻게 관리할지 고민해야 합니다.
• 임베디드 AI의 중요성 증대:
• 기업들은 AI 기술 트렌드를 이해하고 자사 상품, 마케팅, 업무 생산성 향상에 적용해야 합니다.
• 제조 기업의 온디바이스 AI 활용 예시를 통해 기업의 전략적 접근 필요성을 강조합니다.
해결 방안:
• LLM 고도화 및 다변화:
• 기업은 자체적인 데이터를 활용하여 특화된 LLM을 개발하고 경쟁력을 확보해야 합니다.
• LLM의 윤리적 문제, 편향 문제 등을 해결하기 위한 노력이 필요합니다.
• 오픈소스 LLM 활용 및 커뮤니티 참여를 통해 기술 발전에 기여해야 합니다.
• LLM 모델 경량화 및 최적화를 통해 다양한 디바이스에서 활용 가능하도록 해야 합니다.
• 지속적인 LLM 성능 평가 및 개선을 통해 사용자 경험을 향상해야 합니다.
• LMM 확장:
• 다양한 데이터 형식 (텍스트, 이미지, 음성 등)을 통합적으로 처리할 수 있는 모델 개발이 필요합니다.
• 멀티모달 데이터 처리 기술을 활용하여 새로운 서비스 및 애플리케이션을 개발해야 합니다.
• LMM 모델의 크기와 복잡성을 줄여 효율성을 높이는 연구가 필요합니다.
• LMM 모델 해석 가능성을 높여 사용자 신뢰도를 향상해야 합니다.
• 개인 정보 보호 및 데이터 보안에 대한 우려를 해결해야 합니다.
• 온디바이스 AI 출현:
• 저전력, 고성능 AI 칩 개발을 통해 온디바이스 AI 성능을 향상해야 합니다.
• 엣지 컴퓨팅 기술을 활용하여 데이터 처리 속도를 높이고 지연 시간을 줄여야 합니다.
• 온디바이스 AI 모델 경량화 및 최적화 연구를 통해 다양한 기기에 적용해야 합니다.
• 데이터 보안 및 개인 정보 보호 기술을 강화하여 사용자 신뢰도를 높여야 합니다.
• 클라우드 AI와 온디바이스 AI의 연동을 통해 효율적인 시스템 구축해야 합니다.
• AI 에이전트 시장 경쟁 심화:
• 사용자 맞춤형 AI 에이전트 개발을 통해 차별화된 서비스를 제공해야 합니다.
• 다양한 서비스와 연동 가능한 개방형 AI 에이전트 플랫폼 구축해야 합니다.
• AI 에이전트의 보안 취약점을 해결하고 안전한 서비스 제공해야 합니다.
• AI 에이전트의 투명성과 책임성을 확보하여 사용자의 신뢰를 얻어야 합니다.
• AI 에이전트 사용에 대한 윤리적 가이드라인을 마련해야 합니다.
• 임베디드 AI 중요성 증대:
• 임베디드 AI 기술을 활용하여 제품 및 서비스의 가치를 높여야 합니다.
• AI 전문 인력 양성 및 확보를 통해 기술 경쟁력을 강화해야 합니다.
• AI 기술 도입에 대한 투자를 확대하고 적극적으로 활용해야 합니다.
• AI 기술 관련 법적 규제 및 윤리적 문제에 대한 대비책을 마련해야 합니다.
• 산업 생태계 조성 및 협력을 통해 AI 기술 발전을 촉진해야 합니다.
Embedded AI (임베디드 AI)
Embedded AI refers to the integration of artificial intelligence (AI) capabilities directly into devices and systems, typically those with limited computing resources and internet connectivity. These devices, often referred to as "edge devices," can operate independently, performing tasks such as data analysis, decision-making, and control in real-time without relying on cloud connections. This localized processing offers advantages like reduced latency, increased privacy, and enhanced reliability, making it suitable for various applications across different industries.
임베디드 AI는 인공지능(AI) 기능을 제한적인 컴퓨팅 리소스와 인터넷 연결을 가진 기기 및 시스템에 직접 통합하는 것을 의미합니다. 이러한 기기는 종종 "엣지 디바이스"라고 불리며, 클라우드 연결에 의존하지 않고 실시간으로 데이터 분석, 의사 결정 및 제어와 같은 작업을 독립적으로 수행할 수 있습니다.
주요 특징:
• 제한된 리소스: 임베디드 AI는 저전력, 저메모리 환경에서 작동하도록 설계되어 스마트폰, 웨어러블 기기, IoT 센서, 산업용 로봇 등에 적합합니다.
• 엣지 컴퓨팅: 데이터 처리가 기기 자체에서 이루어지므로 클라우드로 데이터를 전송할 필요가 없어 지연 시간을 줄이고 대역폭 사용량을 최소화합니다.
• 실시간 처리: 즉각적인 응답이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 예를 들어 자율 주행 차량에서 실시간으로 장애물을 감지하고 반응해야 하는 경우 유용합니다.
• 보안 및 개인 정보 보호: 데이터가 기기 외부로 전송되지 않으므로 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 강화할 수 있습니다.
• 오프라인 작동: 인터넷 연결 없이도 작동 가능하여 연결이 불안정하거나 제한적인 환경에서도 안정적인 성능을 제공합니다.
활용 예시:
• 스마트폰: 음성 인식, 이미지 분류, 얼굴 인식 등
• 웨어러블 기기: 건강 상태 모니터링, 운동 추적, 수면 패턴 분석 등
• IoT 센서: 스마트 홈 제어, 환경 모니터링, 산업 자동화 등
• 자율 주행 차량: 주변 환경 인식, 경로 계획, 안전 운전 지원 등
• 의료 기기: 질병 진단, 환자 모니터링, 치료 지원 등
• 산업용 로봇: 제품 검사, 자동화된 조립, 예측 유지보수 등
장점:
• 빠른 응답 속도: 엣지에서 처리하기 때문에 지연 시간이 단축됩니다.
• 향상된 개인 정보 보호: 데이터가 기기에 남아있어 개인 정보를 보호합니다.
• 낮은 대역폭 요구 사항: 클라우드 의존도를 줄여 네트워크 비용을 절감합니다.
• 향상된 안정성: 인터넷 연결 없이도 작동 가능합니다.
임베디드 AI는 다양한 분야에서 혁신을 이끌어 낼 수 있는 잠재력을 가진 기술입니다. 엣지 디바이스의 기능을 향상시켜 사용자 경험을 개선하고 새로운 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원합니다.
