컴퓨터가 데이터를 학습해서 나름의 입출력 구조를 갖춘 인공지능의 한 형태

컴퓨터가 데이터를 학습해서 나름의 ‘입력-출력’ 구조를 갖춘 것을 말한다. 인공지능을 구현하는 방법 중 하나는 규칙 기반(Explicit Programming)이고 다른 하나가 머신 러닝(Machine Learning)이다. 방대한 데이터를 학습해 규칙을 찾으면 그 규칙에 따라 새로 입력 받은 데이터에 답을 내놓는 방식이다. 정말 간단한 예로 아버지와 아들의 키(height) 데이터를 학습해서 <아들의 키 = 아버지의 키 * 1.05 + 2>의 규칙을 찾았다고 하자. 아버지의 키가 172cm일 때 아들은 키가 182.6cm가 될 거라고 예상하는 게 머신러닝이다. 딥 러닝(Deep Learning)과 알파고를 구현한 강화학습도 모두 머신러닝의 일부다. 스펨 메시지 분류와 유튜브ㆍ넷플릭스의 추천 시스템을 비롯해 4차 산업혁명 핵심인 자율주행자동차, 음원ㆍ이미지 생성 등에 활발히 응용되고 있다. 최근에는 데이터 과학자가 필요 없는 자동 머신러닝(Auto-ML) 알고리즘을 개발하려는 연구도 활발히 진행되고 있다.

코로나19가 확산일로에 접어들자 전세계 연구자들이 치료제 개발이나 감염자 역학조사에 머신러닝 기술을 응용하고 있다. 앞서 캐나다의 블루닷이 AI 알고리즘으로 100개 데이터셋을 분석해 코로나19 발병 사실을 세계보건기구(WHO)보다 먼저 감지한 바 있다. 구글 딥마인드의 알파폴드(AlphaFold), 중국 검색포털 바이두의 리니어폴드(LinearFold)는 바이러스의 단백질 구조를 예측해서 의료업계와 공유하고 있다. 국내에서는 인공지능 신약개발기업 디어젠이 딥러닝 기반 약물-단백질 상호작용 예측 알고리즘으로 코로나19 치료 효과를 예측했다.

 

 

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