AIㆍML

아크릴, 고성능 인공지능 구축 가능한 ‘조나단 연합 학습’ 기능 공개

편집부 | ITWorld 2022.09.27
인공지능(AI) 전문 기업 아크릴은 멀티 GPU를 기반으로 한 통합 인공지능 개발 플랫폼 ‘조나단 플라이트베이스(Jonathan Flightbase)’의 연합 학습(Federated Learning) 기능을 개발 완료했다고 밝혔다. 
 
ⓒ 아크릴

연합 학습 기능의 핵심은 기관들의 데이터 자산의 이동 없이 인공지능 학습 과정에 이용하는 것이었다. 아크릴이 개발한 연합 학습 기능은 분산된 각 기관에서 독립적으로 학습된 인공지능 학습 결과들을 최적의 비율로 합성한다. 아크릴은 이 과정에서 조나단 플라이트베이스의 독자적인 ‘최적 파라미터 검색(OHPS, Optimal Hyper-Parameter Search)’ 기술을 적용해 최고 성능의 인공지능 모델이 자동적으로 합성될 수 있도록 지원했다고 설명했다. 

고유한 데이터를 보유한 다수의 기관에서 공통적으로 사용될 하나의 인공지능 개발 시, 중앙의 개발 서버로 각 기관들의 데이터를 이동해 통합하는 과정이 수행된다. 그러나, 연합 학습 기능을 활용하는 경우, 각 기관에서 보유한 데이터를 각자 학습한 뒤, 학습된 인공지능의 정보만을 중앙 서버로 전송하게 된다. 

중앙 서버로 전송된 각 기관의 인공지능 정보는 하나의 고성능 인공지능으로 합성되는데, 이 기술은 민감한 원천 데이터의 반출이 불가능하거나 반출 조건이 까다로운 의료 분야, 금융 분야 등에서 인공지능 기술 도입 시에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 보인다. 민감한 개인정보를 포함하는 의료 데이터를 다른 병원과 공유하는 것은 현실적으로 쉽지 않은 일이기 때문이다

이처럼 다수의 의료기관이 협력해 인공지능을 개발하는 경우, 보건 의료 데이터들을 비식별화 처리해 중앙으로 전송하는 현재의 개발 방법은, 이번 아크릴에서 발표한 연합 학습 기능이 포함된 인공지능 플랫폼을 활용해 획기적인 진보가 이뤄질 것으로 업체 측은 기대하고 있다. 
 
ⓒ 아크릴

아크릴의 ‘조나단 플라이트베이스-연합 학습 기능’은 다수의 기관이 공통의 인공지능을 데이터 공유 없이 구축할 수 있는 환경을 제공한다. 연합 학습 진행은 4단계로 구성된다. 

1단계는 준비된 데이터로 각 기관 내부에서 인공지능 학습을 진행하고, 2단계는 기관내 데이터로 학습한 인공지능만을 중앙으로 전송하며, 데이터는 각 기관 내부에 유지한다. 3단계는 각 기관에서 수집된 인공지능들을 합성해 하나의 통합 인공지능을 생성한 후 각 기관에 통합 인공지능을 전송하고, 4단계는 새로운 데이터가 준비되면 첫번째 단계부터 다시 모든 과정을 반복하며, 추가적인 학습을 주기적으로 진행하여 고성능 인공지능을 확보한다. 

아크릴의 연합 학습 기능은 이 모든 단계를 자동화해 진행한다. 학습한 데이터의 통계적인 정보를 제공해 각 기관 간 데이터의 패턴이 상이한 현상에 대해 대응할 수 있다. 또한, 각 기관 내 서버와 중앙 서버의 연합 학습 진행 상태를 한눈에 파악할 수 있도록 시각화된 대시보드도 제공한다. 
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