AI가 사물인터넷 혁명을 가속화하는 방법

IDC에 따르면 전 세계 인터넷 연결 기기 및 센서 수는 2016년 110억 개에서 2025년 무려 800억 개로 증가할 전망입니다. TechMahindra의 IoT 프로젝트 매니저인 Tushar Bhatnagar는 이 폭발적 증가가 전례 없는 데이터 볼륨을 생성해 헬스케어, 제조, 도시 계획, 자율 이동성 전반에 혁신적 인사이트를 제공할 것이라고 설명합니다.

올바르게 활용될 때 이 데이터는 임상의에게 실시간 의사결정 지원을 제공하고, 공장의 운영 효율을 높이며, 예측 정비를 가능하게 하고, 교통 체증이나 환경 위험을 예측하는 스마트 시티 인프라를 구동할 수 있습니다.

그러나 엄청난 볼륨은 여러 장애물도 제시합니다:

• 이종 데이터 스트림의 관리, 분석, 실행 가능한 인사이트 추출.
• 분석의 신속성과 정확성 보장.
• 중앙집중식 분석과 엣지 처리 요구 간의 균형.
• 개인화 니즈와 데이터 프라이버시 규정의 조화.
• 진화하는 위협에 대한 강력한 보안 유지.

인공지능(AI)은 이러한 과제에 대한 전략적 솔루션을 제공하며, 세 가지 핵심 차원에서 IoT의 영향을 증폭시킵니다:

1. 예측 인텔리전스 – AI 모델은 장비 고장이나 수요 급증을 예측해 선제적 유지보수와 자원 할당을 가능하게 합니다.
2. 처방 분석 – AI 탑재 고급 센서는 자율주행차의 위험 회피 경로 안내나 철도 운영자에게 궤도 이상 알림 등 구체적 행동을 권고할 수 있습니다.
3. 적응형 자가 최적화 – 지속적인 데이터 피드는 AI 시스템이 최적의 반응을 자율적으로 학습하도록 합니다. 실시간으로 인슐린 투여를 조절하는 혈당 모니터링 웨어러블이 대표적 사례입니다.

제 견해로는 IoT와 AI는 떼려야 뗄 수 없는 파트너입니다. 각각이 서로의 진화를 촉진합니다. IoT는 AI가 실행 가능한 지식으로 정제하는 데이터 기반을 제공하고, AI는 그 데이터를 대규모로 해석하는 데 필요한 지능을 제공하며, 궁극적으로 자율적이고 자기학습적인 시스템을 가능하게 합니다.

이제 조직이 AI로 자사 IoT 생태계의 잠재력을 온전히 개방할 때입니다.

— Tushar Bhatnagar, IoT 프로젝트 매니저, TechMahindra