프랙탈과 데이터 수집은 RPA를 확장하는 AntWorks의 비밀 무기라고 Asheesh Mehra는 말합니다.

간단한 규칙에 따라 협력하는 개미, RPA 봇도 협력하지만 제어 시스템은 더 신중하다

개미는 지능이 있는 생물이 아니며 매우 간단한 규칙을 따르지만 정교한 터널과 먹이를 찾는 파티가 있는 개미 둥지는 엄청나게 복잡합니다. 여왕개미가 명령 센터에 앉아 명령을 내리는 것과 같습니다. 그녀는 물론 그렇지 않습니다. 대신 우리는 개미 둥지가 간단한 상호 작용으로 구축된 복잡한 시스템인 창발 시스템의 한 예라는 것을 알고 있습니다. RPA를 구성하는 소프트웨어 로봇은 단순하지 않습니다. 그러나 ANTstein으로 알려진 AntWorks RPA 시스템은 프랙탈 기반 알고리즘을 사용하고 데이터 수집을 적용하여 프랙탈과 RPA를 적용하여 무질서에서 질서를 만들려고 시도하며 여왕 개미와 유사한 것을 가지고 있습니다. RPA 비즈니스를 괴롭히는 문제, 즉 RPA 확장 문제를 해결한다고 주장합니다.

프랙탈 및 RPA

프랙탈이라는 단어를 생각해낸 사람은 거칠기의 예술에 관심이 있고 스스로를 프랙탈리스트라고 표현한 폴란드 수학자 베니오 만델브로트(Beniot Mandelbrot)입니다. 멀리서 해안선을 보면 일반적으로 험준한 모양, 후미와 만, 그리고 해변이 있을 수 있습니다. 그런 다음 확대하여 해안의 일부를 보십시오. 동일한 요철이 있는 반면, 비례적으로 더 작은 다른 만과 만이 나타납니다. 그런 다음 다시 확대하면 해안선이 동일하게 보이지 않을 수 있지만 원래 해안선과 유사하게 보일 것입니다. 프랙탈의 핵심은 자기 유사성입니다. Mandelbrot는 "거칠기 측정"이 가능한 방법을 연구했습니다.

데이터는 특히 구조화되지 않은 경우 매우 거칠 수 있습니다. 이것이 프랙탈을 사용하여 깨끗한 데이터를 생성하는 AntWorks 시스템의 핵심입니다. 프랙탈 엔진과 신경 엔진의 차이로 요약됩니다.

AntWorks의 공동 창립자이자 CEO인 Asheesh Mehra는 사과에 관한 비유를 들어 설명합니다. 그는 다음과 같이 말했습니다. 신경 엔진이 발생하는 사과를 인식할 수 있도록 색상과 형태를 지정합니다. 프랙탈은 기본적으로 패턴 인식에 관한 것이기 때문에 크기에 관계없이 하나의 사과에 대해서만 프랙탈 엔진을 훈련해야 합니다. 초대형 사과의 패턴이나 초대형 사과의 패턴이 그대로 유지되기 때문입니다.”

프랙탈은 RPA를 어떻게 지원하나요?

Mehra는 "프랙탈 과학"은 자기 유사성 및 뉴런 네트워크가 패턴에 대해 유사하지만 동일하지는 않은 신호를 전달한다는 전제를 기반으로 한다고 말했습니다. 프랙탈 과학은 보다 결정론적인 과학인 반면 신경은 보다 확률론적인 과학입니다. 프랙탈은 보다 결정론적인 과학이기 때문에 훈련을 위해 더 작은 대표 데이터 세트가 필요합니다. 훈련을 위해 더 작은 대표 데이터 세트가 필요하기 때문에 다운스트림 이점이 자동으로 누적됩니다. 더 얇은 인프라와 더 적은 컴퓨팅 성능이 필요하며 훨씬 더 쉽고 빠르게 구현할 수 있습니다.” 그는 이것이 "대규모 데이터 세트가 필요한 신경 엔진, 즉 더 큰 인프라, 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요하다는 것을 의미하므로 솔루션을 배포하는 데 비용과 시간이 증가하는 것과 대조됩니다.

"또한 신경은 엔진을 훈련할 수 있는 대규모 리소스 풀이 필요한 곳에서 매우 사람 의존적이라고 말하고 싶습니다." 반면 프랙탈은 사람이 덜 필요합니다.

따라서 프랙탈 기반 RPA는 확장하기가 더 쉽습니다. 적어도 Mehra가 말한 요지입니다.

이것이 프랙탈과 RPA의 이면에 있는 아이디어입니다.

데이터 수집

Mehra는 네 가지 유형의 데이터가 있다고 제안합니다. "정형, 비정형, 이미지 및 추론된 데이터가 있습니다." 그는 AntWorks의 배경이 4가지 데이터 유형을 모두 읽을 수 있는 데이터 수집 엔진을 만드는 것이라고 말했습니다.

하지만 다른 RPA 회사들도 데이터 수집을 고려하고 있지 않습니까?

Mehra는 이것이 최근의 발전이라고 인정하지만, 예를 들어 올해 초에 발표된 Blue Prism의 해독기입니다.

Mehra는 AntWorks가 RPA 파티에 늦었지만 나중에 합류함으로써 레거시로 인한 부담이 없었고 결과적으로 AntWorks의 데이터 수집 도구가 선두를 달리고 있다고 주장합니다. 실제로 AntWorks는 스스로를 RPA 회사라기보다는 지능형 자동화 비즈니스라고 설명합니다.

Netflix가 Blockbusters에 한 것처럼 AntWorks가 기존 RPA 회사에 할 일을 의미합니까? 그럴 가능성은 거의 없지만 프랙탈과 데이터 수집에 초점을 맞춘 덕분에 10억 달러가 훨씬 넘는 자금을 조달한 소수의 회사가 지배하는 시장의 일부를 개척할 수 있을 것입니다.

RPA는 반창고입니까?

비평가들은 RPA가 결국에는 더 통합된 소프트웨어로 극복될 문제에 대한 단기적 수정이라고 주장합니다.

이것은 RPA 회사들이 당연히 동의하지 않는 요금입니다. 그들의 변호는 RPA가 진화하고 있다는 것입니다. 실제로 많은 사람들이 RPA라는 약어 사용을 중단하고 대신 지능형 자동화를 말하고 있습니다. 예를 들어, 최근 Blue Prism의 의장인 Jason Kingdon은 Information Age에 다음과 같이 말했습니다. 9명에서 50명 사이의 작업입니다.”

Mehra는 RPA가 지능적인 자동화가 됨으로써 고착 석고가 아닌 돌연변이를 일으킬 수 있다고 제안합니다. "RPA는 점착 테이프입니다. 지능적 자동화는 못을 사용하는 것입니다. 블루택이나 접착테이프로 그림을 붙이면 일정 시간 동안 유지되다가 어느 순간 넘어집니다. 못을 사용하면 그 그림은 지진이나 그런 일이 닥칠 때까지 영원히 남아있을 것입니다.”

이게 개미와 무슨 상관이야?

마지막으로 이것은 우리를 개미, 특히 여왕개미 또는 AntWorks가 여왕 봇이라고 부르는 것으로 안내합니다.

Mehra는 다음과 같이 설명합니다. “여왕 봇은 지속적으로 개미 봇을 모니터링하고 있습니다. Queen 봇은 특정 봇 중 하나가 실패했음을 확인하면 해당 봇의 작업을 다른 데스크톱에 할당합니다."

Queen Bot 접근 방식은 지능형 인력 관리라는 것을 가능하게 합니다. 예를 들어, 보험 회사의 경우 3개의 봇이 있을 수 있습니다. 하나는 청구, 하나는 급여, 다른 하나는 미지급금입니다. 클레임 작업을 하는 봇이 작업 부하로 어려움을 겪고 있지만 나머지 2개는 당일 작업이 완료된 경우 퀸 봇은 작업량이 부족한 봇 2개를 할당하여 첫 번째 봇을 지원할 수 있습니다.

꼭 개미집 같지는 않습니다. 여왕개미는 명령을 내리지 않고, 마스터플랜도 없으며, 다른 개미를 따라가는 것과 같이 기본적으로 내장된 간단한 규칙에 따라 각 개미가 질서를 만듭니다. 그러나 개미가 둥지를 틀고 여왕 개미가 통제하고 일꾼이 그녀의 명령을 따르는 은유로 본다면, 이는 AntWorks와 ANTstein 제품이 의미하는 바에 대한 근사치인 것 같습니다.