기계 학습에 대한 혁신적인 접근 방식인 AI 연합 학습 을 통해 데이터가 사용자 장치를 떠나지 않고도 여러 장치의 데이터를 학습할 수 있습니다. 이 분산형 방법은 개인 정보 보호를 강화하고 대기 시간을 줄이며, 다양한 데이터 소스를 활용합니다. AI 연합 학습이 사용되는 몇 가지 영역에 살펴봅니다.
- 보건 의료
헬스케어 분야의 연합 학습은 환자의 개인정보를 보호하면서 강력한 AI 모델 개발을 지원하여 환자 치료를 혁신할 수 있습니다. 병원과 의료기관은 실제 데이터를 공유하지 않고도 민감한 건강 데이터에 대해 AI 모델을 훈련하기 위해 협력할 수 있습니다.
예: AI 모델은 암과 같은 질병을 감지하기 위한 진단 도구를 개선하기 위해 여러 병원의 영상 데이터를 학습할 수 있습니다. 각 병원은 환자 데이터를 유지하며, 집계된 모델은 더 광범위한 데이터 세트의 이점을 활용하여 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다.
- 자율주행차
자율 차량을 위한 연합 학습을 통해 자동차 제조업체와 기술 회사는 사용자 개인 정보를 침해하지 않고 수많은 차량의 데이터를 집계하여 자율 주행 차량의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
예: 자율주행차의 센서와 카메라에서 얻은 데이터는 더 나은 탐색 및 장애물 감지를 위해 AI 모델을 훈련하는 데 사용될 수 있습니다. 각 차량은 데이터를 로컬로 처리하고 모델 업데이트만 공유하므로 위치 정보와 같은 민감한 데이터는 비공개로 유지됩니다.
- 스마트 시티
스마트 시티 및 연합 학습은 교통 센서, 대중 교통 시스템, 환경 모니터 등 다양한 소스의 데이터를 활용하여 도시 인프라와 서비스를 최적화할 수 있습니다.
예: 교통 관리 시스템은 연합 학습을 사용하여 모든 차량 데이터를 중앙 집중식으로 수집하지 않고도 교통 패턴을 분석하고 신호 타이밍을 최적화할 수 있습니다. 이는 혼잡을 줄이고 도시 전체의 교통 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
- 금융 서비스
금융 서비스의 연합 학습은 고객 데이터를 안전하게 유지하면서 여러 금융 기관의 통찰력을 결합하여 사기 탐지, 위험 평가 및 맞춤형 금융 조언을 강화합니다.
예: 은행은 여러 기관의 거래 데이터를 학습하여 사기 거래를 탐지하도록 연합 AI 모델을 교육할 수 있습니다. 각 은행의 데이터는 안전하고 기밀로 유지되지만 집단 모델은 의심스러운 활동을 식별하는 데 더욱 능숙해집니다.
- 자연어 처리(NLP)
NLP를 위한 연합 학습은 전 세계 사용자의 다양한 언어 데이터를 활용하여 번역, 감정 분석, 대화형 AI와 같은 작업을 위한 언어 모델을 개선할 수 있습니다.
예: 언어 번역 앱은 연합 학습을 사용하여 다양한 지역의 사용자 입력을 기반으로 모델을 개선하여 개인 정보를 침해하지 않으면서 정확성과 상황에 대한 이해를 향상시킬 수 있습니다.
- IoT 장치를 위한 엣지 컴퓨팅
IoT의 연합 학습은 원시 데이터를 공유하지 않고도 서로 학습할 수 있도록 함으로써 사물 인터넷(IoT) 장치의 기능을 향상시킬 수 있습니다.
예: 온도 조절기, 보안 카메라, 음성 비서와 같은 스마트 홈 기기는 연합 학습을 사용하여 집 전체의 사용 패턴에 따라 성능을 향상할 수 있습니다. 이 분산 학습은 개인 데이터가 집 안에 유지되도록 보장합니다.
- 공동 연구
공동 연구를 위한 연합 학습을 통해 학술 및 연구 기관은 민감한 데이터를 공유하지 않고도 AI 프로젝트에 협력할 수 있습니다.
예: 기후 모델링을 연구하는 연구원은 연합 학습을 사용하여 다양한 지역 및 조직의 데이터에 대한 AI 모델을 훈련할 수 있습니다. 이러한 협업 접근 방식을 통해 데이터 개인정보 보호를 유지하면서 보다 포괄적인 모델을 사용할 수 있습니다.
연합 학습의 이점
향상된 개인 정보 보호: 민감한 데이터가 로컬 장치에 남아 있어 데이터 침해 위험이 줄어듭니다.
지연 시간 단축: 로컬 데이터 처리를 통해 모델 교육 및 업데이트에 필요한 시간이 단축됩니다.
다양한 데이터 소스: 여러 데이터 소스에서 통찰력을 집계하면 모델 견고성과 일반화가 향상됩니다.
규정 준수: 연합 학습은 데이터 전송을 최소화하여 GDPR과 같은 개인 정보 보호 규정을 준수합니다.
도전과 앞으로의 방향
연합 학습은 수많은 이점을 제공하지만 다음과 같은 과제도 제시합니다.
통신 오버헤드: 모델 업데이트 전송은 리소스 집약적일 수 있습니다.
모델 집계: 다양한 소스의 업데이트를 결합하려면 정교한 알고리즘이 필요합니다.
보안: 모델 업데이트의 무결성과 보안을 보장하는 것이 중요합니다.
연합 학습의 향후 발전은 이러한 과제를 해결하여 다양한 영역에 걸쳐 AI 애플리케이션을 위한 더욱 강력한 도구가 될 것입니다.
결론
연합 학습은 AI 모델 학습 방식의 패러다임 변화를 나타내며 개인 정보 보호, 효율성 및 협업에 상당한 이점을 제공합니다. 개인화된 콘텐츠 추천 이상의 연합 학습을 적용하면 의료부터 금융까지 다양한 산업에서 민감한 데이터를 보호하는 동시에 AI의 힘을 활용할 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 연합 학습은 계속해서 새로운 가능성을 열어 혁신을 주도하고 여러 부문에 걸쳐 결과를 개선할 것입니다.
#아이스테이징의 공간 컴퓨팅 AI 사례
# 아이스테이징 아시아의 공간웹(Spatial Web)서비스는?
아이스테이징 서비스는 VR / META / AR / AI / DATA 를 한번에 사용해 원하는 서비스를 만들어낼 수 있는 클라우드 소프트웨어 서비스 입니다.
SaaS 형태로, 계정을 구독하면 고객 스스로 편집해서 사용가능하며, 커스터마이징 서비스도 제공합니다.
리테일 기업 ( Louis Vuitton / Dior ), 부동산 기업 ( REMAX / AECOM ), 전시 ( CES / TOYOTA 전시관 ) , 산업 ( SAMSUNG / Mercedes-Benz ) 등 글로벌 10만 기업 고객이 이미 사용하고 있는 안정성 높은 서비스입니다.
# 아이스테이징 아시아 홈페이지 : https://istagingasia.co.kr
# 문의: https://istagingasia.com/contact/
#프로젝트별 사례를 보고싶다면?
*리테일
https://istagingasia.com/project/retail/
*부동산
https://istagingasia.com/project/real-estate/
*산업
https://istagingasia.com/project/industry/
*교육
https://istagingasia.com/project/education/
*전시
https://istagingasia.com/project/exhibition/
*뮤지엄&갤러리
https://istagingasia.com/project/museum-gallery/
*엑스포
https://istagingasia.com/project/expo/
*투어
https://istagingasia.com/project/tour/
