초차원 연산 초차원 컴퓨팅 딥러닝 이상의 AI 학습법
딥러닝보다 15배 빠른 AI 학습법인 초차원 연산을 실용화 했다는 내용의 기사입니다. 국내 기업인 코가로보틱스와 대구경북과학기술원 DGIST의 연구팀이 새로운 AI 학습 방식인 초차원 연산(HDC)과 실용화 실험 결과에 대해 발표하였습니다.
딥러닝의 단점을 극복한 발전된 학습 방식으로서 다양한 분야에 확대 적용 가능하기 때문에 미래 사회에서 큰 역할을 할 것으로 기대되는 기술입니다. 따라서 이번 글에서는 HDC의 개념과 경제적 가치에 대해 알아보겠습니다.
Contents
초차원 컴퓨팅 HDC의 개념
초차원 연산 초차원 컴퓨팅(Hyperdimensional Computing)은 AI를 구현하기 위한 방법 중 하나입니다. 수천 개의 숫자들로 표현될 수 있는 벡터를 초차원 벡터(하이퍼 벡터)라고 하는데, HDC는 정보를 초차원 벡터로 표현합니다.
일반적인 컴퓨터와 비교해보자면, 일반 컴퓨터는 0과 1만을 사용하여 정보를 처리하며 한 번에 하나의 작업만 처리할 수 있습니다. 반면 초차원 연산은 0과 1뿐만 아니라 다른 값도 동시에 처리할 수 있습니다. 즉 여러 차원의 공간에서 정보를 처리한다고 이해하면 될 것 같습니다. 이러한 다차원적 작업을 통해 복잡한 계산을 빠르게 처리할 수 있는 것입니다.
초차원 컴퓨팅 HDC의 효과
현재 딥러닝으로 AI를 학습시키는데는 많은 데이터와 복잡한 연산이 요구됩니다. 이로 인해 고가의 그래픽처리장치(GPU)가 필수적으로 활용되며 전력 소모량이 커 비용적인 부담이 있는 상황입니다.
하지만 HDC기술은 수천 개의 벡터를 사용해 데이터를 처리하고, 이 벡터들의 간단한 결합으로 빠르게 결과를 도출할 수 있습니다. 딥러닝에 비해 작은 메모리와 계산이 필요한데, 30분의 1 수준의 컴퓨팅 자원과 20분의 1의 전력이 사용되어 경제성을 갖췄다고 할 수 있습니다. 뿐만 아니라 속도도 15배 빠르게 처리가 가능합니다.
초차원 컴퓨팅 HDC 관련 산업
-로봇 산업: 코가로보틱스 연구팀은 HDC 기술을 활용해 로봇이 360도 방향의 거리를 측정하고 그 데이터를 바탕으로 모터를 제어하는 모델을 개발하였습니다. 또한 로봇이 스스로 보상을 얻기 위해 목표를 달성하도록 강화 학습을 진행한 결과 효과적으로 장애물을 회피하고 사람을 따라 자유적으로 움직이는 등 성공적인 결과를 보였습니다.
-금융 산업: HDC 기술을 이용하여 대규모 거래 분석, 시장 동향 분석, 포트폴리오 최적화 등과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 해외 금융사 중 JP모건은 데이터 분석용 AI 서비스에서 한 걸음 더 발전된 금융자문 서비스 ‘IndexGPT’를 준비중에 있습니다.
이러한 산업들 외에도 AI가 활용 될 수 있는 빅데이터 분석, 인공지능 분야, 자율주행 자동차, 의료 진단 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것입니다.
미래 가치와 투자
상기한 특성을 통해 알 수 있듯이 초차원 컴퓨팅은 높은 경제성을 가지며 AI 기술이 필요한 다양한 분야에서 수요가 예상됩니다. 때문에 많은 기업과 기관에서 연구와 투자를 지속하고 있는 것입니다. HDC 기술이 상용화된다면 기존 산업의 발전뿐만 아니라 새로운 산업의 탄생을 불러올 수도 있을 것 같습니다. 이처럼 큰 성장성이 예상되기에 초기에 기술력 있는 기업을 선별하여 투자한다면 좋은 선택이 될 수도 있겠습니다.
이 글은 투자 권유 목적으로 작성된 글이 아닙니다. 투자는 항상 신중하게 하시길 바랍니다.