RE•WORK 백서: AI의 처리에서 직면하는 도전, 성공, 발전 및 실패

RE-WORK는 전 세계에서 AI 및 딥러닝 이벤트를 주관하는 선도적인 기업으로, 딥러닝, 머신러닝, 다양한 산업에서의 AI, 컴퓨터 비전, 자율 주행 차량, 책임 있는 AI 등에 관한 주제를 다루는 정상회담과 워크샵을 조직합니다.

이들은 산업과 학계의 리더들을 한자리에 모으는 역할을 합니다.

RE•WORK의 최근 백서인 ‘AI의 처리에서 직면하는 도전, 성공, 발전 및 실패’에는 퍼듀 대학교, 라이어슨 대학교, GSI 테크놀로지, COTA Inc., Omdena 등에서 기고한 내용이 포함되어 있습니다.

백서는 여섯 개의 장으로 구성되어 있습니다:

• 제1장: 산업 및 비영리 분야에서 데이터의 한계

• 제2장: ElasticSearch, ANN 및 컴퓨터-인-메모리의 hội tụ

• 제3장: 데이터 가용성의 한계 및 발전

• 제4장: ML 및 AL에서 데이터의 장애물

• 제5장: 엔터프라이즈 AI에서 처리의 한계 – GPT-3는 궁극의 해결책인가?

• 제6장: 6G 무선 통신 네트워크에서 모든 것

첫 번째 장은 민간 및 비영리 조직에서 직면하는 가장 일반적인 데이터 도전 과제를 다루며, 가용성 및 비용, 개인 정보 보호 및 윤리, 데이터와 관련된 일반적인 한계를 자세히 설명합니다. 이 장은 텍스트, 비디오, 지리적 데이터에서 데이터의 한계를 보여주는 세 가지 사례 연구에 의존합니다. 즉, ‘NLP로 취약점을 해결하기’, ‘비상 대응을 위한 컴퓨터 비전’, ‘자율 주행을 위한 컴퓨터 비전 응용’입니다.

제1장은 Omdena의 리드 머신러닝 엔지니어인 Rosano de Oliveira Gomez, MIT의 박사 연구원인 Harini Suresh, Omdena의 ML 엔지니어인 Erim Afzal이 작성했습니다.

두 번째 장은 인-메모리 가속 처리와 함께 근사最近 이웃(ANN)을 사용하는 방법에 초점을 맞추고 있으며, 이로 인해 엘라스틱 서치 작업에서 실시간 응답을 제공합니다. 원래 텍스트용 검색 엔진이었던 엘라스틱 서치는現在 데이터베이스에 그림, 네트워크 아키텍처, 텍스트 문서, 제품 영수증 등의 문서를 포함할 수 있습니다. 이 장은 또한 Associative Processing Unit(APU)와 같은 시장의 새로운 기술을 다룹니다.

제2장은 GSI 테크놀로지의 마케팅 디렉터인 Mark Wright가 작성했습니다.

세 번째 장은 데이터 가용성의 한계와 장점을 다룹니다. 데이터 가용성이 무엇인지, 무엇이 아닌지 설명한 후, 데이터 호환성, 저장 장애, 서버/네트워크 장애, 비용, 데이터 품질 저하와 같은 한계를 다룹니다. 이 장은 마지막으로 고성능 데이터 처리 파이프라인 및 하이브리드 클라우드와 같은 솔루션을介绍합니다.

제3장은 퍼듀 대학교의 소프트웨어 엔지니어이자 ML 실무자인 Adebunmi Odefunso가 작성했습니다.

네 번째 장은 ML과 AI에서 다양한 장애물에 대해 다루며, 특히 얼굴 인식 시스템과 같은 문제가 많은 알고리즘과 모델에 초점을 맞추고 있습니다. 이 장은 이러한 알고리즘과 모델이 높은 오류율과 편향을 보여주었으며, 어떻게 이러한 편향을 완화하고 해석 가능성을 높일 수 있는지에 대해 설명합니다. 또한 데이터셋이 크고 다양해야 하는 이유를 설명합니다. 데이터 소스의 일관성 및 정확성과 같은 데이터의 다른 측면도 다룹니다.

제4장은 COTA Inc.의 전략 디렉터인 Shivam Mathura가 작성했습니다.

제5장은 최신 AI 모델인 GPT-3를 사용하여 엔터프라이즈에서 AI의 한계와 잠재력을 탐구합니다. 이 장의 목표는 “오늘의 한계는 내일의 성공”이라는 것을 인식하고, 계속적인 실험의 필요성을 강조하는 것입니다.

제5장은 라이어슨 대학교의 컴퓨터 과학 박사 과정인 Shaina Raza가 작성했습니다.

제6장은 6G 무선 통신 네트워크의 출현과 이러한 네트워크가 AI, 머신러닝, 기타 기술을 필요로 하는 방법에 대해 다룹니다. 또한 이러한 시스템이 이전에 없던 수준의 용량과 네트워크 접근성을 제공할 것임을 언급합니다. 이 장에서 다루는 다른 주제로는 Next-Generation Wireless Networks with AI and SDN, DARPA Spectrum Collaboration Challenge의 동기부여, Intelligent Radio Algorithms의 구현 등이 있습니다.

제6장은 플로리다 국제 대학교의 Kemal Akkaya, Arjuna Madanayake, Udara De Silva, Sravan Pulipati, 노스이스트 대학교의 Josep M. Jornet, Kaushik Chowdhury, Francesco Restuccia, Tommaso Melodia, 플로리다 대학교의 Soumyajit Mandal, John Shea, Pi Radio의 Aditya Dhananjay, Lemurian Labs의 Jay Dawani, Vassil Dimitrov 등 다수의 저자가 공동으로 작성했습니다.