Data Intelligence
Data Intelligence Lab에서는 복잡한 데이터를 추상화하고, 해석하고, 예측하고, 최적화하는 다양한 인공지능 연구를 수행하고 있습니다. 인공지능은 사람이 해석할 수 없는 수준의 복잡한 데이터로부터 핵심 요소가 되는 인사이트를 스스로 추출하고, 판단하기 어려운 의사결정을 도와주며, 데이터에 기반한 근거를 제시해 줄 수 있습니다. 바둑을 두거나 스타크래프트와 같은 게임을 하는 것을 포함하여 인간의 사고 능력, 판단 능력, 창작 능력에도 도전을 하고 있습니다. 이는 인공지능이 제조, 서비스, 물류 등 여러 분야의 비즈니스 문제를 해결하는 데 매우 큰 역할을 할 수 있음을 뜻하기도 합니다. 복잡한 과거 데이터를 활용하여 미래를 정확하게 예측할 수 있다면 업무 효율을 크게 높이거나 비용을 대폭 절감할 수 있기 때문에 향후 인공지능이 사회에 끼칠 영향은 무한히 크다고 볼 수 있습니다.
예를 들어, 제조 공정 과정에 있는 다양한 센서에서 수집된 방대한 양의 데이터는 인간이 직접 완전하게 이해하고 분석하기에는 시간과 비용의 한계가 있으며, 정확도도 낮은 경우가 많습니다. 과거 판매 데이터나 시장의 경제 데이터를 사람이 모두 정확하게 분석하여 수요나 판매를 예측하는 것도 사실상 불가능합니다. 하지만 컴퓨팅 자원의 발달과 딥러닝 기반 인공지능 기술의 발전은 이러한 데이터를 manifold 상에 잘 표현할 수 있도록 해 주었고, 이는 이상 감지나 미래예측 성능을 크게 높일 수 있는 기반이 되었습니다. 또한 과거 구매 이력을 바탕으로 그 사람의 성향을 스스로 예측하여 개인의 취향에 맞는 상품을 잘 추천해 줄 수도 있게 되었습니다.
인공지능은 사람이 수행하기 어려운 복잡한 최적화를 더욱 정확하게 해내기도 합니다. PCB 라우팅은 복잡한 배선들을 모두 연결해야 하는 어려운 문제이지만 인공지능은 스스로 다양하게 검토하여 가장 최적의 경로를 제안해 줍니다. Neural combinatorial optimization이나 Deep reinforcement learning과 같은 인공지능 알고리즘이 공장을 운영하거나, 구매를 하거나 물류를 운영함에 있어서도 가장 최적의 판단을 할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
또한, 딥러닝 기반의 Representation learning은 인공지능이 과거의 음악을 잘 이해할 수 있도록 해 주었고, Generative model은 그럴듯한 음악을 생성할 수 있게 해 주었습니다. 이러한 기술들은 인공지능이 작곡과 같은 창작 활동을 할 수 있도록 해 주었습니다.
Data Intelligence Lab은 우수한 동료 연구자들과 함께 도전적인 예측 및 최적화 인공지능 연구를 수행함으로써 비즈니스 의사결정을 함께할 수 있는 인공지능을 만들어가고자 합니다.