- 챗봇 너머의 미래를 만드는 화웨이, 업계 혁신에 미치는 AI의 영향력에 집중

 

AI 시대에 발맞춰 새로운 산업 기회와 기술 발전을 주도하고 있는 화웨이가 최근 열린 2023 화웨이 개발자 콘퍼런스(Huawei Developer Conference 2023)에서 ‘판구 모델 3.0(Pangu Model 3.0)’과 어센드 AI(Ascend AI) 클라우드 서비스를 발표했다.

 

기조연설에 나선 장 핑안(Zhang Ping’an) 화웨이 상무이사 겸 화웨이 클라우드 대표는 “이러한 혁신은 업계 고객 및 파트너의 역량을 강화하고, 다양한 분야에서 변혁적인 성장을 위한 AI의 잠재력을 실현하는 것을 목표로 한다”고 강조했다.

 

판구 모델 3.0은 사전 학습된 모델 시스템으로, 시나리오 별 요구사항을 충족하고 여러 산업 분야에 걸쳐 복잡한 문제를 해결하도록 신속하게 조정할 수 있다. 판구 3.0은 대규모 데이터 세트 및 머신 러닝 알고리즘을 활용해 기상 예보, 신약 개발, 열차 내 결함 식별, 광산 등 다양한 분야에서 AI의 산업적 활용을 획기적으로 변화시킬 것으로 예상된다.

 

화웨이 클라우드 장 핑안 대표는 “화웨이 클라우드 판구 모델은 모든 산업 분야에 속한 모든 구성원에게 지능형 비서를 제공하며 생산성 및 효율성 향상을 지원한다. 화웨이 클라우드는 ‘산업을 위한 AI(AI for Industries)’라는 비전 아래, 판구 모델을 사용해 모든 산업을 AI로 재편할 것”이라고 밝혔다.

 

화웨이는 오는 18일 산둥에너지그룹(Shandong Energy Group)과 ‘판구 광산 모델(Pangu Mining Model)’의 첫 상용 사례를 공동 발표할 예정이다. 판구 광산 모델은 안전성, 효율성, 생산성을 향상시키는 획기적인 솔루션으로, 본질적인 위험과 많은 인력 요구 그리고 중대한 기술 및 안전 문제를 안고 있는 기존 채굴 작업에 강화된 디지털 기술을 구현함으로써 업계의 혁신적인 변화를 이끌고 있다.

 

판구 광산 모델은 모델 사전 학습을 위해 방대한 양의 데이터를 가져옴으로써 석탄 채굴 작업 내 1,000개 이상의 하위 시나리오를 포괄하는 비지도 자가 학습을 가능케한다. 또한, 굴착 및 굴진부터 기계, 운송, 통신에 이르기까지 수많은 탄광 시나리오에서 AI 애플리케이션을 간소화한다.

 

탄광의 운송 시스템 결함은 석탄 생산량 감소 및 재정적 손해를 초래하는 중대한 문제이다. 이를 해결하기 위해 화웨이의 판구 광산 모델은 AI 기반 지능형 모니터링 시스템을 통합해, 최대 98%의 뛰어난 적중률로 대형 석탄 블록과 앵커(anchors) 등 운송 시스템의 예외 상황을 정확하게 식별한다.

 

철도 산업 또한 화웨이의 AI 발전으로 막대한 혜택을 누리는 분야 중 하나다. 판구 철도 모델(Pangu Railway Model)의 구현은 화물 열차의 안전성과 효율성을 크게 향상시키고 있다. 이전의 열차 화물 감지 시스템(TFDS) 내 결함 식별 프로세스는 노동 집약적이고 비효율적이며 많은 비용이 소요됐다. 하지만 판구 철도 모델의 도입으로 프로세스가 혁신되어, 99.99% 이상의 주요 결함 탐지율과 98%를 넘는 일반 결함 탐지율로 442가지 유형의 결함을 정확하게 식별할 수 있게 됐다.

 

이 같은 사례는 산업 애플리케이션에서 AI의 혁신적인 힘을 보여준다. 기업은 화웨이의 판구3.0과 어센드 AI 클라우드 서비스 기능을 활용해 새로운 차원의 안전과 효율성 및 생산성을 확보하고, 각 산업에서 상당한 성장과 경쟁 우위를 선점할 수 있다. 혁신과 첨단 AI솔루션 개발에 대한 화웨이의 노력은 고객에게 최첨단 솔루션을 제공하겠다는 의지를 반영한다.

 

저명한 과학 저널 네이처(Nature)는 지난 5일 화웨이 클라우드의 혁신적인 ‘판구 웨더 AI 모델(Pangu Weather AI Model)’에 대한 논문을 게재했다. 이번 논문은 화웨이 판구 웨더 모델 팀이 43년간의 데이터를 활용해 딥러닝 기반의 정밀하고 정확한 전 세계 AI 기상 예보 시스템을 개발한 방법에 대해 설명하고 있다.

 

화웨이 클라우드의 판구 웨더(Pangu-Weather)는 최초의 AI 예측 모델로, 기존의 수치 기반 예보 방식보다 20% 더 높은 정확도를 보여주는 동시에 예측 속도를 10,000배 향상시켜 전 세계 날씨 예측 시간을 수 초 수준으로 단축 시킨 것이 특징이다. 또한, 핵심 요소와 일반적인 시간대에 초점을 맞춰 더욱 정밀한 기상 예보를 제공한다. 일례로 판구-웨더는 지난 5월에 발생한 태풍 마와르를 비롯해 최근 발생한 태풍의 궤적과 상륙 시간을 정확하게 예측하며 뛰어난 역량을 입증한 바 있다.

 

화웨이 클라우드 AI부문 수석 연구원이자 IEEE 펠로우 및 국제 유라시아 과학 아카데미 학자를 겸하고 있는 티안 치 박사(Dr. Tian Qi)는 “AI 모델은 방대한 데이터에서 대기 진화에 대한 통계적 법칙을 찾아낼 수 있다. 현재 판구-웨더도 예보 시스템 작업을 대부분 마무리하고, 대기 상태의 진화 예측에 주력하고 있다”고 설명하고, “화웨이 클라우드의 궁극적인 목표는 AI 기술을 활용해 차세대 기상 예보 프레임워크를 구축하며, 기존 예보 시스템을 강화하는 것”이라고 밝혔다.

 

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