통합 AI 컴퓨팅: 보다 스마트한 미래 개발

통합 인공 지능 컴퓨팅 시스템으로의 전환은 모든 유형의 산업을 파괴하고 심지어 새로운 시장을 창출하는 혁명을 주도하고 있습니다.

모든 소프트웨어 애플리케이션은 통합 AI로 기능을 강화할 수 있습니다. 비즈니스 프로세스 자동화부터 비즈니스 통찰력 및 사기 거래 발견까지 그 혜택은 엄청납니다.

인공 지능 모델과 그 서비스는 모든 사람이 이용할 수 있습니다. 따라서 이 게시물에서는 AI 통합이 귀사의 비즈니스 또는 컴퓨터 애플리케이션에 어떤 의미를 갖는지, 그리고 귀사도 어떻게 더 스마트한 미래를 개발할 수 있는지 살펴보겠습니다.

차례 숨기기

AI의 약속

자료

결론

AI 없는 컴퓨팅

전통적인 컴퓨터는 인간이 혼자 할 수 있는 것보다 훨씬 빠른 속도로 계산을 쉽게 수행할 수 있으며, 이것이 컴퓨터가 강력한 이유입니다. 1MHz 컴퓨터는 초당 약 1만 개의 산술 연산을 수행할 수 있으며, 완료하는 데 두 사이클 이상이 필요한 경우도 있습니다. 1GHz 컴퓨터는 초당 1억 개의 연산을 수행할 수 있으며, 여러 CPU가 있는 컴퓨터는 코어 수에 따라 이 기능을 곱합니다.

이런 방식으로 문제를 해결하려면 당면한 문제에 대한 이해와 해결책을 찾기 위한 소프트웨어 개발이 필요합니다. 모든 가능한 시나리오를 관리하는 서브루틴과 예상치 못한 시나리오를 위한 기본 루틴이 있어야 했습니다.

소프트웨어 개발에 대한 이러한 접근 방식은 괜찮고 종종 작업을 완료하는 데 효율적입니다. 하지만 개발자가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일의 범위를 제한합니다. 예를 들어, 이를 사용하여 검정(16.8x0)에서 흰색(000000xFFFFFF)에 이르는 약 0만 개의 XNUMX진수 배경색 차이를 빠르게 식별할 수 있고 비교적 적은 리소스를 소모하지만, XNUMX명이나 XNUMX명의 얼굴을 구별하는 데 동일한 방법론을 적용하는 것은 어려울 것입니다.

다시 말해, 컴퓨터에서 문제를 해결하는 이러한 전통적인 접근 방식은 하나 또는 몇 가지 요인이 관련될 때 잘 작동합니다. 하지만 순식간에 수백 또는 수천 개의 다른 요인을 프로그래밍 방식으로 고려해야 하는 경우 새로운 모델과 개발 접근 방식이 필요하게 됩니다. 그리고 그것이 바로 인공 지능이 제공하는 것입니다.

AI의 약속

통합 AI 컴퓨팅은 기존 컴퓨터의 원시 처리 능력과 AI 알고리즘의 지능적 인지 능력을 결합합니다. 이 새롭고 더 스마트한 시스템을 통해 컴퓨터는 인간이 수동 또는 프로그래밍 방식으로 꿈꿀 수 있는 것보다 훨씬 쉽고 빠르게 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다.

AI 모델은 방대한 양의 데이터를 통해 필요한 만큼 많은 요소를 쉽게 비교할 수 있게 해줍니다. 데이터에서 패턴을 효율적으로 식별하고 분류하는 것이 쉬워져 인간과 같은 지능으로 더 정보에 입각한 의사 결정이 가능해집니다.

대부분의 데이터 식별 및 분류 작업을 AI에 맡기면 개발자는 더 큰 그림에 집중하고, 개발 시간을 단축하며, AI의 도움 없이는 불가능했을 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

산업 전반에 걸친 애플리케이션

거의 모든 산업에서 작업을 관리하기 위해 AI를 컴퓨팅 시스템에 통합할 수 있습니다. 다음은 인기 있는 시장과 용도 중 일부입니다.

핀테크: 일반 시장 데이터 분석부터 사기 탐지, 포트폴리오 관리, 알고리즘 거래까지 금융 시장에서 AI 지원은 계속해서 성장하고 있습니다.
의료: AI는 MRI 및 X-레이와 같은 스캔 분석에도 적용되어 이상 및 질병 탐지에 사용됩니다. 나아가 연구자들은 AI 모델을 동등하게 활용하여 신약 발견을 가속화할 수 있습니다.
로보틱스: 제조에서 자율 주행 자동차, 개인 관리, 웹 로봇에 이르기까지 AI는 로봇 산업에 혁명을 일으키고 있으며 점점 더 복잡한 작업을 수행하기가 더 쉬워지고 있습니다. AI는 컴퓨터 비전, 현지화 및 매핑, 계획 및 제어, 객체 감지, 불확실한 상황에서 즉흥적으로 대처하는 능력을 향상시키고 있습니다.
소매: 소매 분야에서 AI 기술이 적용되는 분야는 개인화된 제품 추천부터 인구 통계 분석, 고객 서비스, 재고 관리, 수요 예측, 가격 최적화, 사기 감지까지 매우 다양합니다.
보안: AI 모델은 대량의 데이터를 신속하게 분석할 수 있는 능력을 갖추고 있어 사기 및 보안 침해 탐지 시스템의 이상적인 구성 요소가 됩니다.
농업: 정밀 농업과 농업 기술 분야에서는 인공 지능에 대한 의존도가 점점 더 높아지고 있으며, 이를 통해 식량 재배 비용은 줄이고 수확량과 이익은 늘리고 있습니다.

통합 AI 컴퓨팅의 과제

통합 AI 컴퓨팅은 많은 약속을 제공하지만, 다른 대부분 기술과 마찬가지로 과제도 따릅니다. 주요 과제는 다음과 같습니다.

모델 가용성: 당연히 필요한 작업을 수행하는 기존 AI 모델이 있어야 합니다. 그렇지 않으면 필요에 맞게 모델을 만들거나 기존 모델을 수정해야 합니다.
알고리즘 편향: 알고리즘 편향 문제는 항상 있을 것이고, 이는 다른 사람이 훈련한 모델을 사용할 때 종종 발생합니다. 훈련 데이터는 AI의 마음을 망칠 수 있습니다. 말하자면요.
데이터 품질: 쓰레기 입력과 쓰레기 출력은 AI 운영에도 적용됩니다. 시스템에 품질이 낮은 데이터를 공급하면 기적을 기대하지 마세요. 모델에 들어가는 모든 데이터를 정리하고 준비하는 것은 항상 여러분에게 달려 있습니다.
하드웨어 비용: 예를 들어 API를 통해 AI 서비스를 사용하지 않는 한, 유능한 모델을 실행하려면 적절한 하드웨어 설치가 필요합니다. 온라인 서비스도 여전히 요금을 청구합니다.

임베디드 대 클라우드 대 에지 AI

AI 모델을 선택할 때 고려해야 할 중요한 문제 중 하나는 전달입니다. 소프트웨어 코드에 모델을 내장하거나 클라우드에서 실행하거나 엣지에서 실행할 수 있습니다. 이러한 접근 방식에는 각각 장단점이 있으므로 자세히 살펴보겠습니다.

임베디드 AI: 소프트웨어 코드에 AI를 내장한다는 것은 모델을 실행하는 데 필요한 모든 것이 소프트웨어를 실행하는 동일한 컴퓨터에서 물리적으로 사용 가능하다는 것을 의미합니다. 이 접근 방식에는 높은 보안 애플리케이션이나 오프라인에서 독립적으로 작동해야 하는 시스템과 같은 장점이 있습니다. 단점은 큰 모델을 실행하려면 GPU를 포함하여 많은 메모리와 처리 능력이 필요할 수 있다는 것입니다.
클라우드 호스팅 AI: AI 모델을 클라우드에 호스팅하는 것도 좋은 선택입니다. 어쨌든 대부분의 AI 서비스는 클라우드에 호스팅되므로 선택은 귀하에게 달려 있습니다. 이점으로는 비용 절감과 확장성이 포함되고 단점으로는 지연 시간과 보안 문제가 포함될 수 있습니다.
에지 호스팅 AI: 시간에 민감한 애플리케이션의 경우, 클라우드 호스팅 모델을 에지에서 추가로 사용할 수 있도록 할 수 있습니다. 클라우드 에지는 대기 시간을 줄이기 위해 사용자 위치에 더 가까운 서비스를 제공하는 데이터 센터입니다. 에지 위치의 가용성은 클라우드 공급자에 따라 다르므로, 비교 쇼핑이 필요할 수 있습니다.

AI 통합을 위한 초기 고려 사항

소프트웨어에 인공지능을 통합하기 전에, 여러분과 다른 사람들이 사용하기를 좋아할 고품질 제품을 설계하는 데 도움이 되는 몇 가지 초기 고려 사항을 해야 합니다. 다음은 이러한 주요 고려 사항 중 일부입니다.

시간을 아껴주는 인터페이스: 유용성과 사용 편의성은 대부분 제품의 가치를 결정하는 두 가지 요소입니다. 그리고 소프트웨어의 경우 이는 종종 사용자 인터페이스에 의해 결정됩니다. 사용자는 텍스트, 채팅, 음성 또는 시각적 수단을 통해 AI에 액세스할 것인가? AI 요청은 자동으로 처리되는가 아니면 사용자가 모든 것을 수동으로 해야 하는가?
모델 유형: AI 모델은 100개나 있으며 각각 강점과 약점이 있습니다. 일부는 이미지용으로 설계되었고, 다른 일부는 쓰기용으로 설계되었습니다. 무엇을 만들고 있으며 어떤 모델이 그 필요를 가장 잘 충족시킬까요? 그러한 모델이 이미 사용 가능합니까? 아니면 새로운 모델을 개발해야 합니까?
최적화: 원하는 대로 정확하게 작동하도록 가져가서 미세 조정할 수 있는 오픈소스 AI 모델이 많이 있습니다. 얼마나 많은 최적화와 미세 조정이 필요할까요?
보안 및 데이터 개인정보 보호: 민감한 정보를 다루게 되나요 아니면 애플리케이션의 보안 요구 사항이 최소인가요? 사용자 정보와 안전한 저장은 어때요?
확장성: 애플리케이션을 확장해야 하며 AI 모델도 이에 맞춰 확장할 수 있나요?

소프트웨어에 AI를 통합하는 방법

AI 모델이나 그 기능을 소프트웨어 애플리케이션에 통합하는 데는 몇 가지 단계가 있으며, 이 과정에 대한 일반적인 개요는 다음과 같습니다.

사용 사례 식별: AI가 모든 것을 대신해 줄 수는 없습니다. 머신 인텔리전스를 적용하면 큰 도움이 될 프로세스, 작업 또는 서브루틴을 구체적으로 정의해야 합니다. 먼저 이를 식별하고 AI를 사용하여 이를 달성하는 방법을 결정해야 합니다.
AI 기술 선택: 다음으로, 다음을 선택해야 합니다. AI 기술 또는 현재 작업에 가장 적합한 모델입니다. 신경망, 검색 및 순위 접근 방식, 베이즈 분류기, 명명된 엔터티 인식 등이 될 수 있습니다. 대규모 언어 모델또는 생성 적 적자 네트워크 귀하의 문제를 가장 잘 해결할 수 있는 방법입니다.
모델 선택 : 기술을 정했으면 다음 단계는 해당 기술을 사용하는 모델을 찾는 것입니다. 이 모델을 사용하면 직접 통합하거나 쉽게 미세 조정하여 필요한 결과를 얻을 수 있습니다. 다음은 좋은 LLM 목록입니다. 시작하기 위해. 적절한 모델을 찾지 못하면 처음부터 만들어야 할 수도 있다는 점을 명심하세요.
데이터 수집 및 준비: 기본 모델을 미세 조정하거나 처음부터 구축하려면 데이터가 필요합니다. 따라서 데이터 수집 및 준비도 중요합니다.
소프트웨어 통합: 이 단계는 API 명령을 사용하여 클라우드 호스팅 AI 모델을 쿼리하거나 전체 모델을 애플리케이션에 직접 임베드하는 것을 포함할 수 있습니다. 선택은 귀하의 몫입니다.
사용자 인터페이스: 도구의 가치는 사용 편의성에 크게 좌우됩니다. 이는 과장할 수 없습니다. 애플리케이션의 AI 기능은 가능한 한 사용하기 쉽기를 원합니다. 사용하기 지나치게 복잡한 강력한 애플리케이션은 가치가 없습니다. 따라서 UI는 단순하게 유지하고 프로그램은 직관적으로 유지하세요.
테스트 및 검증: 개발 후 프로그램을 테스트하고 모든 것이 제대로 작동하는지 확인하세요.
배포: 작업에 만족하면 프로덕션 모드로 전환하고 앱을 릴리스하세요. 여전히 성과를 모니터링하고 개선할 부분을 찾아야 합니다.
반복하고 개선하세요: 애플리케이션의 성능, 사용자 피드백, 새로운 시장 현실을 정기적으로 검토하여 개선이 필요한 부분을 파악합니다. 그런 다음 완료하고 앱을 업데이트합니다.