일본산업뉴스요약

Nikkei X-TECH_2021.1.7

신춘 디지털 대예측 2021, 밝은 미래를 가져다 줄 기술
'코로나19 대책 AI'의 진화
실시간 감염자 수 예측도 가능

2021년에는 다양한 ‘코로나19 대책 AI’가 등장한다. 감염 시뮬레이션 및 접근을 막는 ‘밀(密)’ 회피, 치료약 후보의 화합물 탐색 등의 분야에 대한 AI(인공지능) 활용이 급속도로 추진된다.

한 예로서 감염자 수 예측 AI를 살펴보겠다. 오사카(大阪)대학의 산업과학연구소 산업과학 AI센터의 교수인 사쿠라이(櫻井) 센터장은 시계열의 비선형의 미분방정식에 근거한 알고리즘인 ‘리얼타임 AI 기술’ 연구를 코로나19의 감염자 수 예측에 응용하고 있다. 벡터 해석을 텐서장에 대해 확장하는 '텐서 해석' 기법을 이용해 각 국가의 신규 감염자 수나 사망자 수, 중증 환자 수의 시계열 빅데이터를 바탕으로 중요한 특징이나 잠재적 경향을 추출하여 미래의 감염자 수를 예측한다.

이 기술은 “심층학습에 비해 10만배의 속도이며 10배의 정밀도로 감염자 수를 예측할 수 있다”라고 사쿠라이 센터장은 말한다. 리얼타임 AI 기술에서는 신규 감염자 수 등의 갱신 데이터를 입력하면 곧바로 예측 모델도 업데이트된다. 긴급사태 선언과 같은 시책이나 바이러스의 변이 등 상황의 변화에 즉시 대응할 수 있다고 한다.

기존 수법에서는, 예를 들면 4개월 분의 교사 데이터가 쌓인 다음에 학습 모델을 작성하는 등 많은 데이터나 학습 시간이 필요했다. “코로나19와 같은 미증유의 사태에는 스피드감이 요구된다” (사쿠라이 센터장).

-- 타국 감염자 수도 교사 데이터로 --
교사 데이터에는 일본뿐 아니라 미국, 프랑스 등 세계 각국의 데이터가 사용된다. 세계 각 국 혹은 일본 국내의 도(都)도(道)부(府)현(県)이나 시(市)정(町)촌(村) 등 복수 지역의 신규 감염자 수 변동에 대해서 공통되는 시계열 패턴과 국가·지역에 특유의 개별 패턴을 특징으로서 추출해 복수의 예측 모델로 이뤄진 ‘모델 데이터베이스’를 작성한다.

계속해서 각 국의 감염자 수에 관한 수 시간, 혹은 수 일의 가장 최근 데이터를 모델 검색·예측 모듈에 입력하면 모델 검색·예측 모듈이 방대한 양의 모델 데이터베이스와 조합해 곧바로 적절한 모델을 선택. 단기 혹은 장기의 감염자 수 예측을 출력한다. 현재는 7일 후까지 하루 단위로 예측치를 낼 수 있다고 한다.

타국의 감염자 수 추이도 교사 데이터에 추가함으로써, 예를 들면 일본 내의 ‘제 3차 유행’의 예측을 할 때, 이탈리아나 프랑스의 모델을 사용할 수 있는 패턴 등도 있다. “여러 국가나 시기의 모델이 별도의 국가나 시기의 예측에 도움이 된다” (사쿠라이 센터장). 입력 데이터를 바탕으로 AI가 자동으로 적절한 모델을 찾아내거나, 혹은 모델이 없으면 새로운 모델을 생성해 예측할 수 있다고 한다.

미국 구글도 2020년 11월에 후생노동성의 오픈 데이터 등을 이용한 ‘COVID-19 감염 예측(일본판)’의 제공을 시작했다. 향후 28일 간에 예측되는 코로나19의 사망자 수나 양성자 수 등을 도(都)도(道)부(府)현(県) 별로 표시한다. AI의 예측 결과를 기반으로 국가나 지자체가 정책을 결정하는 미래도 멀지 않았다.

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