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인더스트리

[트릭's 뉴스레터] October 2020

안녕하세요, AITRICS 입니다 😊

지난 한 달동안 AITRICS와 인공지능 & 머신러닝 업계에 대한 소식을 정리하여 전달드립니다.

 

함께 확인해보시죠!

 

 

[AITRICS 소식

 

1) AI 전문기업 AITRICS, 응급상황 예측 솔루션 '바이탈케어' 및 신약개발 솔루션 '몰큐어' 선보여

인공지능 전문기업 AITRICS는 27일부터 29일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 ‘AI EXPO KOREA 2020(국제인공지능대전)에 참가해 자사 인공지능 기술을 기반으로 한 ‘병원 내 응급상황 예측 솔루션 바이탈케어(VitalCare)’와 ‘신약개발 솔루션 몰큐어(MoleCure; 예명)’를 선보인다. 

 

[업계 소식

 

1) [이슈분석]의료 데이터 시대, 본격 열리나

데이터3법 통과 후 의료 데이터 활용 기대감이 높아진다. 세계 주요국과 기업은 이미 의료 데이터를 기반으로 한 인공지능, 빅데이터 기술을 도입해 신약개발과 정밀의료 시대를 앞당긴다. 우리나라도 그동안 의료 데이터 축적에 적극적이었다. 개방과 활용 부분은 개인정보보호법 등에 가로막혀 원활히 이뤄지지 못했다. 데이터3법 시행 후 의료 데이터 활용 준비가 한창이다. 우리나라도 의료 데이터를 활용한 디지털 헬스케어 시대를 대비해야 한다는 목소리가 높아진다.

 

2) 제약 AI가 이끄는 신약 개발 혁명

지난 200년 동안 의료 기술의 발달로 인간의 기대수명은 획기적으로 늘어났다. 우리는 예전에 비하여 30~40년 더 젊은 건강 상태를 유지하는 시대가 곧 도래 할 것으로 본다. 이렇게 건강 수명이 획기적으로 연장되게 할 수 있는 기술이 인공지능 기술이다. 지난 5년 동안 의료 분야 인공지능 스타트업들은 576건에서 43억 달러 이상의 투자를 받아 모든 인공지능 산업에서 선두를 기록했다. 같은 기간 FDA는 사람의 생명을 살리고 비용을 절감할 수 잇다는 이유로 70건의 인공지능 보건 기구를 승인해줬다. 이렇듯 현재 의료분야에서 인공지능 발전 속도는 가속되고 있다.

 

3) AI 개발 효율성·생산성 높이는 ‘MLOps’ 주목

AI 개발에 필요한 ▲데이터 구축 ▲모델 개발 및 훈련 ▲모델 배포 등의 과정에 워크플로우가 매끄럽지 못하거나 파이프라인이 제대로 구축되지 않으면 비용이 증가하고 프로젝트가 지연될 확률이 높다. 때문에 AI 개발 효율성과 생산성을 개선시킬 수 있는 MLOps에 대한 시장 수요가 점차 커지고 있으며, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 앱 개발자 및 IT 운영자가 함께 이용가능한 플랫폼들도 개발되고 있다. 국내 AI 데이터 플랫폼 기업 슈퍼브에이아이는 머신러닝 개발에 필요한 데이터 처리 과정을 한번에 관리할 수 있는 올인원 플랫폼 ‘스위트’를 운영하고 있다. 데이터 구축, 가공, 관리, 분석 과정에서의 시각화와 자동화를 지원하고 반복되는 모델 훈련 단계까지 데이터를 매끄럽게 연결하는 것이 가능하다. 

4) ‘AI가 AI를 개발한다’… 자동화 머신러닝에 집중 투자하는 구글

인공지능(AI) 전성시대라는 말처럼 AI는 이미 우리 삶 곳곳에 녹아들고 있다. 이제는 정보기술(IT)과 관련이 적었던 기업들도 AI에 큰 관심을 기울이고 있다. 이런 추세가 두드러지면서 과거에는 미처 생각하지 못했던 분야에도 AI를 적용하려는 시도가 등장하고 있다. AI를 모르면 미래 경쟁에서 도태될 것이라는 주장도 힘을 얻고 있다. AI가 만들 수 있는 무궁무진한 혁신 가능성을 전망하는 의견도 많지만 실제 이를 달성하기 위해서는 더욱 높은 수준의 AI 기술이 필요하다는 지적도 적지 않다. 특히 무엇보다 비전문가도 쉽게 AI를 사용해야 한다는 주장도 큰 주목을 받고 있다. 

 

5) 자연어처리 기술, 사람 수준 뛰어넘었다

사람과 소통할 수 있게 하는 기술을 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)라고 한다. ‘자연어처리의 상업용 응용(Commercial Application of Natural Language Processing)’이라는 논문에 따르면, NLP 연구 분야는 5가지로 나눌 수 있다. 첫 번째 분야는 자연어 이해 부분이다. 이는 사람의 언어를 이해하는 기술을 말한다. 두 번째는 자연어 생성이다. 기계의 작문 기술로 이해할 수 있다. 세 번째는 음성인식기술이 있다. 네 번째는 기계번역(MT, Machine Translation)이다. 마지막은 오타 검열이다. 이처럼 NLP 적용 분야는 방대하다. 

 

6) The state of AI in 2020: Biology and healthcare’s AI moment, ethics, predictions, and graph neural networks

The State of AI Report 2020 is a comprehensive report on all things AI. Picking up from where we left off in summarizing key findings, we continue the conversation with authors Nathan Benaich and Ian Hogarth. Benaich is the founder of Air Street Capital and RAAIS, and Hogarth is an AI angel investor and a UCL IIPP visiting professor. Key themes we covered so far were AI democratization, industrialization, and the way to artificial general intelligence. We continue with healthcare and biology's AI moment, research and application breakthroughs, AI ethics, and predictions.

 

7) How Can Startups Make Machine Learning Models Production-Ready?

Today, every technology startup needs to embrace AI and machine learning models to stay relevant in their business. Machine learning (ML), if implemented well, can have a direct impact on a company’s ability to succeed and raise the next round of funding. However, the path to implementing ML solutions comes with some specific hurdles for start-ups. Let’s discuss the top considerations for getting ML models production-ready and the best approaches for a startup.

 

8) For healthcare, AI is what the doctor ordered

Artificial Intelligence is more than just a buzzword. From unlocking your smartphone using face recognition and personalised feeds on your social media accounts to the customer service chatbot on your travel or food delivery app that just offered you a refund, AI is becoming ubiquitous in our daily lives. This AI adoption is now on the upswing among businesses across industries. Aware of its transformational power, the healthcare industry — physicians, payers, insurers, pharma companies — are looking at leveraging AI technologies.