엔비디아(CEO 젠슨 황)가 2023년 주목해야 할 5가지의 엣지(Edge) AI의 트렌드를 발표했다.

2022년 한 해 동안 세계는 지속적인 변동을 겪었다. 그 중 일부 기술은 급속한 변화를 겪기도 했으며, 이와 대조적으로 답보 상태에 머무른 기술도 있었다. 공급망 문제와 인력난, 경제적 불확실성으로 인해 기업들은 신기술에 책정된 예산을 재평가해야 했다.

많은 조직에서 AI는 효율성 향상, 차별화, 자동화 및 비용 절감을 가져오는 많은 불확실성에 대한 일종의 해결책으로 간주되고 있다.

지금까지 AI는 대부분의 경우 클라우드에서만 배타적으로 작동했다. 그러나 점점 많은 다양한 데이터 스트림이 엣지의 센서에서 24시간 생성되기 시작했다. 이들은 실시간 추론을 필요로 하며, 보다 많은 AI가 엣지 컴퓨팅에 구축될 수 있도록 이끈다.

AI를 활용하면 공항, 상점, 병원 등의 장소에서 자동화와 효율성 제고, 나아가 비용 절감 효과까지 누릴 수 있다. 이로 인해 작년부터 엣지 AI의 채택에 가속도가 붙었다.

현재 당면한 문제가 내년에도 비슷하게 이어질 것으로 예상되는 상황에서, 2023년을 이끌 엣지 AI의 트렌드로 다음의 5가지 항목이 제시됐다.

높은 투자수익률(ROI)를 가진 AI 사용 사례에 집중

투자수익률은 기술 구매에서 언제나 중요한 요소이다. 하지만 기업들이 비용을 절감하고 경쟁 우위를 확보할 수 있는 새로운 방법을 모색함에 따라 AI 프로젝트가 더욱 보편화될 것으로 기대된다.

몇 년 전만 해도 AI는 ‘실험적'이라는 인식이 대부분이었다. 하지만 IBM의 연구에 따르면 오늘날 비즈니스에서 AI를 사용하는 기업은 전체의 35%, AI를 탐색하는 기업은 전체의 42%에 해당한다. 특히 엣지 AI의 활용 사례는 효율성 제고와 비용 절감에 도움이 될 수 있어 새로운 투자에 집중하는데 매력적이다.

예를 들어, 슈퍼마켓과 대형 매장은 도난이나 인간의 실수로 인한 손실을 줄이기 위해 무인 계산대에 도입되는 AI에 많은 투자를 하고 있다. 기업들은 98%의 정확도로 오류를 감지할 수 있는 솔루션을 통해 불과 몇 개월만에 투자수익률을 빠르게 확인할 수 있다.

AI 산업 검사 역시 즉각적으로 산업 현장에 재투입이 가능해 공장 라인의 감독 인력을 보강하는 데 도움이 된다. 합성 데이터로 부트스트랩(bootstrap)된 AI는 훨씬 빠른 속도로 결함을 감지할 수 있다. 또한 단순한 수작업으로 해결할 수 없는 다양한 문제들을 해결함으로써 거짓음성(False Negative) 혹은 양성(Positive) 탐지가 적은 더 많은 제품을 생산할 수 있다.

한층 성장한 인간과 기계의 협업

엣지 AI의 과거 사용 사례로 간주되는 지능형 기계와 자율 로봇의 사용이 점차 증가하고 있다. 당일 배송 수요를 충족시키기 위한 자동화된 유통 시설, 식료품점의 재고 현황을 모니터링하는 로봇, 생산 라인에서 인간과 함께 일하는 로봇 팔과 같은 지능형 기계가 더욱 보편화되고 있다.

가트너(Gartner)에 따르면 로봇 공학과 지능형 기계 사용은 10년 내로 크게 증가할 것으로 예상된다.

이와 같은 미래를 현실화하기 위해 2023년에 주목해야 할 분야는 무엇일까? 인간과 기계의 협업 지원이 그 중 하나이다. 자동화된 프로세스는 로봇이 수행하는 반복 가능한 동작과 내구성이라는 장점을 가지고 있다. 이를 활용하면 인간은 인류의 기술에 적합한 전문적이고 능숙한 작업을 수행할 수 있다. 2023년에는 인력 부족과 공급망 문제를 완화하기 위해 기업들이 인간과 기계의 협업 분야에 대한 투자를 늘릴 것으로 예상된다.

안전을 위한 AI 사용 사례

AI 기능 안전은 인간과 기계의 협업 트렌드와 관련돼 있다. AI 기능 안전이라는 개념은 자율주행차에서 처음으로 등장했으며, 갈수록 더 많은 기업들이 AI를 사용해 산업 환경에 능동적이고 유연한 안전 조치를 추가하고자 노력하고 있다.

역사적으로 기능 안전은 산업 환경에서 바이너리 방식으로 적용돼 왔으며, 주로 사건이 발생할 때 장비가 손상을 입히는 것을 즉시 방지하는 안전 기능의 일차적인 역할을 했다. 반면에 AI는 상황 인식과 함께 사건 발생을 예측한다. 이를 통해 AI가 미래의 잠재적 안전 사건에 대한 경고를 사전에 전송해 사건이 발생하기 전에 방지할 수 있다. 따라서 산업 환경에서 안전 사고 및 관련 다운타임을 크게 줄일 수 있다.

2023년에는 안전에 AI 사용을 규정한 새로운 기능 안전기준이 나올 것으로 예상된다. 새로운 기준은 공장, 창고, 농업용 사례 등에서부터 조기 채택될 것이다. AI 안전 채택을 위해 최우선적으로 작업자 자세 감지, 낙하물 방지, 개인 보호 장비 감지 등 작업자 안전 개선에 초점을 맞출 예정이다.

IT업계, 엣지 사이버보안에 집중

사이버 공격은 2021년에만 50% 증가했으며, 그 이후로도 계속해서 증가하며 IT 조직의 최우선 관심사가 되고 있다. 특히 엣지 컴퓨팅은 AI 활용 사례와 결합될 경우 기존 데이터 센터와 방화벽 외부에 더 넓은 공격 표면을 만들어 많은 조직의 사이버 보안 위험을 높일 수 있다.

제조, 에너지 및 운송과 같은 산업에서 엣지 AI를 적용하기 위해서는 IT 팀이 기존 운영 기술(Operational technology)팀이 관리하던 환경으로 보안 설치 공간을 확장해야 한다. 운영 기술 팀은 일반적으로 외부와의 네트워크 연결이 없는 에어 갭 시스템에 의존하며 운영 효율성에 중점을 둔다. 엣지 AI 활용 사례는 이러한 제한을 타파한다. 따라서 IT팀은 엄격한 보안 기준을 유지하면서 클라우드 연결을 활성화해야 한다.

전 세계 수십억 개의 장치와 센서가 모두 인터넷에 연결돼 있다. 따라서 IT팀은 직접적인 공격으로부터 엣지 장치를 보호하면서 동시에 네트워크 및 클라우드 보안도 고려해야 한다. 2023년에는 AI가 사이버 보안에 적용될 것으로 예상된다. IoT 네트워크에서 생성된 로그 데이터는 이제 의심스러운 동작을 플래그하고 보안 팀에 조치를 통보할 수 있는 지능형 보안 모델을 통해 공급될 수 있다.

엣지에 디지털 트윈을 연결

디지털 트윈이라는 용어는 완벽하게 동기화되고 물리적으로 정확한 실제 자산, 프로세스 또는 환경의 가상 표현을 뜻한다. 지난해 엔비디아는 지멘스(Siemens)와 협력해 산업용 메타버스 사용 사례를 지원함으로써 고객이 산업 자동화 기술 채택을 가속화할 수 있도록 했다. BMW, 로우스(Lowe's), 펩시코(PepsiCo) 및 헤비.AI(Heavy.AI) 와 같은 제조, 소매, 소비자 패키지 상품 및 통신 회사에 이르는 선도적인 기업들도 생산 환경을 시뮬레이션하고 최적화할 수 있는 작동 가능한 디지털 트윈을 구축하기 시작했다.

디지털 트윈을 물리적 세계와 엣지 컴퓨팅에 연결해주는 것은 IoT 센서와 데이터의 폭발적인 증가이다. 2023년에는 물리적 환경의 실시간 데이터를 가상 시뮬레이션에 점점 더 많이 연결하게 될 것이다. 이들은 과거의 데이터 기반 시뮬레이션에서 벗어나 라이브 디지털 환경으로 이동해 진정한 디지털 트윈을 이룰 것이다.

조직은 물리적 환경의 실시간 데이터를 디지털 트윈과 연결함으로써 환경에 대해 실시간으로 통찰할 수 있으며, 이를 통해 보다 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있다. 아직 초기 단계이지만 내년 에코시스템 공급업체와 고객 채택 분야에서 큰 성장이 예상된다.

엣지 AI의 해

2023년 경제 환경은 여전히 불확실하지만, 엣지 AI는 자동화와 효율성을 추구하는 조직에게 확실한 투자 영역이 될 것이다. 작년 트렌드 중 다수가 판매 촉진, 비용 절감, 고객 만족도 증대 및 운영 효율성 향상에 도움이 되는 이니셔티브에 새로운 초점을 맞추면서 계속해서 가속화되고 있다.

여기에서 엣지 AI와 현재 환경에서 이를 구현할 수 있도록 하는 엔비디아의 지원에 대해 자세히 알아볼 수 있다.