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인공지능(AI), 일본의 전략 (상)
  • 카테고리AI/ 로봇·드론/ VR
  • 기사일자 2016.07.25
  • 신문사 일본경제신문
  • 게재면 13면
  • 작성자이원규
  • 날짜2016-08-01 22:50:05
  • 조회수811

인공지능(AI), 일본의 전략 (상)
심층학습 현장에 응용 --- 물류·공장에 도입을 목표로

산업분야의 세력도를 일변시킬 가능성이 있다고 지적되는 인공지능(AI)을 둘러싼 국제경쟁의 구도가 명확하게 되어 왔다. 당면의 초점은, AI 사상최대의 비약이라고 하는 심층학습(딥러닝)기술을 각 산업현장에 얼마나 빠르게 응용 가능할까이다. 장기적으로는, 심층학습을 넘어서는 AI기술을 일본이 손에 넣을 수 있느냐가 과제이다. 일본의 취해야 할 전략을 검증한다.


6월 30일~7월 3일에 독일 라이프치히에서 미 아마존닷컴이 물류의 자동화 기술을 겨루는「아마존 픽킹챌린지」가 열렸다. 동경대학 발 AI벤처, Prefered Networks (PFN)은 로봇팔로 상품을 정확히 꺼내서 정리하는 종목에서 16개 팀 중에서 2위를 차지했다.

-- 화상인식에서 성과 --  
우승한 네덜란드 델프공과대학과는 동 득점으로 최초의 상품을 꺼내기 까지의  시간차로 수위를 놓친 것으로, 미 유력대학 팀과 미쓰비시전기 등의 팀을 상회하였다. 경기의 열쇠를 쥔 것은 화상인식능력이었다.「준비기간 3개월에 세계의 강호들과 어깨를 나란히 하는 결과를 냈다」고 하는 PFN이 사용한 것이 심층학습이라고 불리는 기술. 뇌를 모방한 신경회로망에 몇 층이고 중첩시킨 프로그램으로 대량의 데이터를 학습시키고, 능력을 높였다.

심층학습은 세계 톱크래스의 바둥기사를 이겼던 미 구글의 바둑소프트웨어「알파고」에 사용되어 주목을 받았지만, 비즈니스에 본격적인 이용은 이제부터다. 일찍부터 이 기술에 주목하여 우수한 엔지니어를 갖고 있는 PFN은, 세계로부터 주목 받는 존재이다. 동사가 자신 있어하는 것은, 심층학습의 효과를 비약적으로 높이는 방법이다. 산업용로봇이나 제조장치, 자동차 등 네트워크에 연결되는 개별의 기계를 연대·협조시킨다.

NTT,도요타자동차, Funuc, 파나소닉 이라는 일본을 대표하는 기업과 계속하여 제휴. Funuc과는 신업용로봇이 난잡하게 적재되어 있는 부품을 잘 꺼내는 기술을, 도요타와는 새로운 개념의 자동운전시스템에 의한「부딪치지 않는 자동차」등의 성과를 냈다.

PFN은 7월에 디엔에이(DeNA)와 공동출자회사를 설립했다. 갈고 닦아온 기술을 자연대화시스템이나 헬스케어 등에 응용한다. DeNA의 모리야스 사장은「심층학습의 가능성은 대단히 크다. 기존의 사업영역에 AI를 적용함과 함께, 성공 예를 솔루션으로서 외부에 제공한다」고 말한다. Fujitsu나 NEC 등도, AI기술을 사용한 공장의 합리화 지원사업 등을 계속하여 강화하고 있다.

모노즈쿠리(제조) 등에 강한 AI벤처는 이외에도 있다. 동경공업대학 발 Cross Compass Intelligence(동경)이다. 동사에는 매월과 같이 심층학습에 대한 상담이 쇄도하고 있어,「항상 5건 정도의 협력안건을 진행시키고 있다」고 사토 사장은 이야기 한다.

-- 기계 이상을 검지 --   
실적도 있다. 대형 반도체회사인 르네사스 엘레트로닉스와는, 심층학습을 응용하는 것으로 기계이상의 예지를 검지하고, 불량품이나 고장을 방지하는 기술을 개발했다. 이제까지의 베테랑 종업원의 경험과 감에 의존했던 작업을 AI가 맡는다.

급속하게 시작된  심층학습의 개발 니즈. 그것에 대응 가능한 인재는 부족하다. Cross Compass는 심층학습의 프로그램과 학습용 데이터를 거래하는 시스템을, 연내에 만들려고 준비 중이다.「개발작업의 중복을 줄이고 심층학습의 비즈니스 실장의 속도를 올린다」(사토 씨)

AI개발동향을 잘 아는 마쓰오 동경대학 특임교수는「심층학습기술을 개별의 현장에 얼마나 빠르게 실장 가능할 것인가가 승부. 공장을 시작으로 현장력이 강한 일본기업에게 승기는 있다」고 말한다. 단, 제조현장 등에 심층학습을 응용하는 움직임은 국내에 그치지 않는다. 구글은 최근, 박스에 들어 있는 복수 종류의 물품을 로봇 팔이 식별하여 꺼내는 기술을 공개했다.

PFN의 니시카와 사장은「지고 싶지 않다」고 자신감을 보인다. 한편, 미쓰비시 종합연구소 부총괄실장은「당초는 현장의 지견을 살려서 이길 수 있으나, 구글 등이 손대고 있는 범용 AI의 압도적인 성능에 먹혀들 우려도 있다」고 신중한 견해를 보인다. 

      -- 끝 --   

 

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