AI 분야에서 세계적인 권위자인 앤드류 응 박사는 이달 초 자신의 트위터를 통해 이런 기술 흐름이 AI 산업에 큰 영향을 줄 것이라고 예고했다. 그는 “AI 연산이 클라우드에서 엣지로 전환되고 있는 현상은 흥미로운 테크 트렌드로, (이런 변화가) 소비자 IoT를 촉진시킬 것이며 새로운 승자와 패자를 만들어 낼 것”이라고 말했다.

​

예컨대 스마트 스피커에 머신러닝 모델이 탑재돼, 음성 인식에 컴퓨팅 파워를 덜 써도 된다면 사용자의 질문에 보다 빠르게 답변을 내놓을 수 있다. 또 CCTV는 인터넷이 연결돼 있지 않아도, 침입자의 얼굴을 탐지해 낼 수 있다.

​

'네트워크를 통한 데이터 전송에 들어가는 비용이 싸니까 서버와 기기 사이를 왔다갔다 하면 되는데 왜 굳이 기기에 머신러닝 모델을 탑재(임베디드) 해야 할까'라는 의문이 들기도 한다.

​

지난달 7일 네이버 AI 컨퍼런스 ‘콜로키움’에서 김정희 네이버랩스 수석연구원은 이런 물음에 대해 이렇게 답했다. “네이버 랩스는 자율주행차, M1로봇(실내 3D정밀 지도제작을 위해 개발한 로봇), 증강현실(AR) 분야에 대한 연구를 많이 하고 있다. 이를테면 자율차가 달리면서 통신을 통해 카메라에서 받은 이미지를 서버와 주고 받고 있는데 통신이 끊긴다고 사고가 나면 안 되지 않느냐. 자율차 비전(이미지 인식)처리는 임베디드로 가려고 하고 있고 따라서 좀 더 효율적인 딥런닝이 필요하다.”

​

■구글과 페이스북의 심상치 않은 움직임

​

구글과 페이스북은 이미 경쟁적으로 새로운 도전에 뛰어들었다. 구글은 ‘텐서플로 라이트’, 페이스북은 ‘카페투’(Caffe2)라는 새로운

머신러닝 프레임워크를 선보였다. 기존 프레임워크와 동일하게 첨단 기술을 온전히 사용하면서도...생략(기사계속보기)