2022년 핵심 에지 AI 트렌드

1956년 대학에서 연구 분야로 추가된 이래 인공지능은 낙관과 비관 시기를 동등하게 겪어왔습니다. 오늘날 우리가 대단한 낙관기를 목격하고 있음은 의심 여지 없습니다.

데이터 사이언티스트는 전 세계 구직 순위 3위. 사실 스페인 에지 컴퓨팅 현황 최근 연구에서 데이터 사이언티스트가 기하급수적 성장 중인 시장에서 스페인 기업이 가장 원하는 전문가 1위였으며, 2025년 1900억 달러 시장 예상.

AI가 산업에서 이토록 두드러져 단일 기술로 말하기보다 다양한 산업에 다른 용도로 쓰이는 여러 분지로 말하는 게 타당합니다.

가장 성숙하고 생산 단계에 가까운 트렌드들은 일상에서 확인 가능합니다. 예: 점점 인간 같아지는 챗봇과 대화하는 자연어 처리, 실시간 비디오 처리 자동화하는 머신 이미징, 더 나은 검색 결과 이끄는 시맨틱 검색.

다른 극단엔 최소 10년 안엔 안 나올 미래적 것들 있습니다. 흥미로운 예: AI TRISM(신뢰, 위험, 보안 관리) 기술로 AI 모델 규제해 보안·프라이버시 공격에 더 탄력적으로 만들고, 트랜스포머로 AI 모델을 문맥에 맞게 적응시켜 번역기, 자동 문서 생성, 생물학적 시퀀스 분석 등 앱 개선에 큰 영향.

두 극단 사이엔 배포부터 시장 성숙까지 2~5년 걸리는 다른 이네이블링 기술들, 'AI 근미래'라 부를 수 있는 것들 있습니다. 이중 인간 중심 AI, 생성형 AI, AI 오케스트레이션·자동화, 그리고 성숙도 곡선에서 다른 모두를 선도하는 AI 온 더 에지, 즉 '에지 AI' 있습니다. 2021년 에지 AI가 근미래에 성숙할 기술이 됐습니다.

에지 AI와 산업 세계의 분산 지능 혁명

에지 AI 또는 AI 온 더 에지는 데이터 소스와 매우 가까운 기기(IoT 기기, 에지 기기)에서 인공지능 알고리즘 실행 능력으로 요약됩니다.

이 기술은 압도적 통계로 기하급수적 성장 중: 산업 조직 60% 이상이 효율적 혁신 돕는 클라우드 인프라 없음.

에지 AI 프로젝트에 확대경 대면 2022~2023년 목격할 가장 파괴적 트렌드는 뭘까요?

톱 5 요약:

1. 중요 산업이 주요 동력: SCADA에서 에지 AI로

바바라 IoT(Barbara IoT)에서 에지 AI 최전선 산업들에서 반복 패턴 발견: 모두 많은 중요 분산 자산 다룸. 즉 기술 파편화, 확장성, 사이버보안 큰 도전 직면 산업들. 에지에서 AI 알고리즘 실행으로 최소화 가능. 이 산업들이 아주 야심차고 변혁적 유스케이스 개발할 거라 예측.

80년대부터 쓰인 SCADA 시스템이 데이터 수집·처리 측면에서 비슷한 목적. 하지만 SCADA 시스템은 상호운용성, 개방성, 보안에 대한 점점 더 까다로운 요구에 대응하려 더 현대 기술로 보완 필요. 여기서 에지 AI 도움: 이 시스템들 가치 곱하기.

2. 씬 에지가 시크 에지 보완

에지 AI에서 '에지' 의미에 대해 다양한 해석. 전통적으로 에지는 사용자 가장 가까운 네트워크 사업자 인프라로 식별. 예: 5G 네트워크 말할 때 '멀티액세스 에지 컴퓨팅'이라 불리는 다수 노드 롤아웃하는 사업자들, 업클로즈 데이터 처리용. 이 노드들은 클라우드 서비스 호스팅용 데이터센터에 있는 것과 매우 유사한 서버에 설치돼 복잡한 AI 알고리즘 처리 높은 잠재력·역량 가짐. 일부 분석가들이 '시크(Thick)' 에지라 부르는 것.

하지만 최근 다른 유형 에지 노드 개발 시작: 센서·스위치 직접 연결된 것들, 게이트웨이나 컨센트레이터 같은 저전력 기기 설치 시 더 단순 AI 알고리즘 실행, 실시간에 가까운 더 짧은 응답 시간. 이 새 에지 유형, '씬(Thin)' 에지가 원격 지역이나 고보안·데이터 격리 요구 큰 규모 프로젝트 빠르고 유연하게 다루게 함.

3. 에지 메시: 분산 인공지능 위한 새 패러다임

에지 AI는 전통적으로 대용량 데이터로 훈련된 의사결정 모델 기반. 모델(수학 공식 시리즈)이 에지 노드에 설치. 거기서 각 노드 수신 데이터와 설치된 모델 기반으로 자체 결정.

새 패러다임 '에지 메시'로 노드 결정이 다른 노드 결정에 조건부로 영향을 주듯 격자 네트워크처럼 작동 가능. 스마트 교통 시스템이 이 새 아키텍처 힘 이해 좋은 예.

에지 노드가 센서 감지 차량·보행자 수 고려해 AI 알고리즘으로 신호등 시간 결정. 하지만 이 결정이 근처 거리 다른 노드들 결정으로 완벽히 보완될 수 있음.

에지 메시 목표: 다양한 노드 간 지능 분산으로 기존 아키텍처보다 더 나은 성능, 응답 시간, 내결함성 제공.

4. MLOps 활용한 수명주기 관리 중요성 증대

산업이 더 분산된 노드와 더 복잡한 훈련 알고리즘으로 에지 AI 롤아웃 향해 가면서, 훈련된 이 모델들과 실행 기기들 수명주기 유지 능력이 이 기술 미래 핵심.

이 의미에서 데브옵스(DevOps) 철학으로 AI 알고리즘 개발·롤아웃·유지보수하는 프로젝트·기업들 강화될 것.

이 작업 방식 MLOps, 머신러닝과 데브옵스 결합.

정확히 뭐냐면: 장비·개발 환경 지속 통합, 테스트, 운영으로 에지 AI 모델 개발·테스트·구현 시간 단축 목표.

5. 에지 AI로 주권적 데이터 교환 가능

가치 사슬 내 많은 이해관계자 있는 산업 부문에서 프로세스 개선 위해 데이터 공유 필수적임은 의심 여지 없음.

근미래 전력망 모델 스마트 그리드(Smart Grid) 보자. 더 나은 서비스 주고받으려면 공급자가 프로슈머, 운영자, 배전사, 집계자 등 다수 이해관계자 정보 분석·처리 필수. 투명하고 민첩한 데이터 교환 없으면 2050년 필요 그리드 최적화 불가능.

에지 AI로 온-센트럴라이즈드(비중앙집중) 데이터 처리 가능, 현재 산업 직면한 데이터 보안, 프라이버시, 주권 장애물 일부 극복 도움.