일본산업뉴스요약

2020년 AI 예측 (3)
경이로운 AI의 연산력, 9주 간 57억년 분 계산
실적•수요, 미래도 예측

‘엉뚱하네’. NEC의 연구자인 이와사키(岩崎) 씨는 2018년, 신소재 탐색을 위해 AI가 제안한 원소의 조합을 보고 이렇게 느꼈다고 한다. 합금 재료의 자력(磁力)은 철과 코발트에서 가장 강해 진다는 것이 정설이었다. 하지만 AI는 여기에 2종류의 다른 원소를 추가하는 것을 제안했다.

이를 검증해 본 결과, AI가 제시한 합성이 기존 소재보다도 강해 질 가능성이 나왔다. 최종적인 결과는 앞으로 지켜 봐야겠지만, 이와사키 연구원은 “사람은 도저히 생각지도 못할 조합이다”라며 놀라워했다.

AI의 역할은 100조 개에 달하는 소재 조합을 검증하는 것이다. 사람이 계산할 경우 약 57억년으로, 지구의 역사보다도 긴 시간이 걸린다. NEC는 모든 것을 조사하지 않아도 되는 효율적인 방법을 채택. AI가 자력을 가진 소재를 찾는데 걸린 시간은 겨우 9주였다. 연구자는 찾아낸 결과를 확인하기만 하면 되었다.

소재 개발에서는 AI가 이끌어 낸 조합을 물리학 방정식과 조합한다. 법칙의 발견도 AI의 강점이다. 행성 운동에 관한 ‘케플러법칙(Kepler’s laws)’은 지금까지 방대한 관측 기록을 바탕으로 발견되었지만 앞으로는 과학자가 아닌 ‘AI가 발견한 법칙’이 나오게 될 가능성이 있다.

궁극의 계산 종착점은 미래 예측이다. AI를 이용한 빅데이터 분석의 진전으로 기존과 같은 정성적(定性的)인 정보에 기반한 미래 예측과는 다른 예측 방법이 최근에 주목 받고 있다.

미쓰비시UFJ은행 등이 출자한 데이터 분석 스타트업 기업, 제노데이터랩(Xenodata Lab, 도쿄)은 뉴스가 기업 실적에 미치는 영향을 예측하는 서비스 ‘제노브레인(XenoBrain)’을 전개하고 있다. 한 뉴스가 기업 실적을 좌우하는지를 마이너스 100에서 플러스 100의 범위에서 점수로 표시한다. “소재 가격의 향후 트렌드도 예측한다”라고 말하는 세키(関) 사장. 앞으로는 조사회사의 애널리스트의 지식도 분석에 도입할 계획이라고 한다.

아마존닷컴 산하로 클라우드를 운영하는 아마존웹서비스(AWS)도 기계학습을 이용해 시계열 데이터에서 상품 및 서비스의 수요를 예측하는 ‘아마존 포케스트(Amazon Forecast)’라는 서비스를 제공하고 있다.

예를 들어 교육 서비스업체 아이데미(도쿄)는 고객이 인터넷 상에서 아이데미의 연습 서비스를 이용하는 회수를 예측하는데 아마존 포케스트를 이용하고 있다. “서버 부담 등을 고려해 필요한 정보를 싼 가격에 얻을 수 있다”(아이데미).

AI의 분석 능력은 앞으로 한 층 더 높아질 전망이다. 2019년 10월, 구글이 발표한 양자컴퓨터는 최첨단 슈퍼컴퓨터로 1만년 걸리는 문제를 3분 20초 만에 풀어냈다. 실현된다면 양자컴퓨터는 복잡한 계산을 한번에 고속으로 해결할 수 있다. 이를 통해 AI는 더욱 방대한 데이터를 단시간에 학습할 수 있는 가능성이 있다.

앞으로 중요한 것은 연산력의 활용이다. 도쿄대학의 아마리(甘利) 명예교수는 “AI는 빅데이터에서 법칙을 이끌어내는 것은 잘하지만, 그 의미를 해석하기는 어렵다”라고 지적한다. AI로 무엇을 하고 싶은가라고 하는 ‘활용력’이 기업과 사람들에게 더욱 요구될 것이다.

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