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와이즈넛 - 초거대AI 시대, 인과추론 기술로 민감한 사회 현상들의 원인 찾는다!
등록일	2023-06-13	조회수	2744	이름	홍보팀
- 식량, 바이오, 탄소배출권, 질병 등 전세계적으로 관심도 높은 사안들에 대한 원인 파악 및 분석 가능해져 대용량 데이터를 학습해 마치 인간처럼 종합적 추론이 가능한 초거대AI 개발 경쟁이 전세계적으로 뜨거운 지금, 인공지능(AI) 전문기업 와이즈넛이 자체 보유 중인 분석 기술을 이용하여 인과추론에 대한 기술 강화에 기여하고 있다. 올해 3차년도로, 와이즈넛은 과학기술정보통신부 주관 SW컴퓨팅산업원천기술개발 사업 중 정보통신기획평가원(IITP)에서 지원하는 ‘빅데이터 인과 분석을 위한 복잡계 기반 추론 인공지능(REX, Reasoning AI in Complex Systems) 개발 및 실증’ 과제의 공동연구개발을 진행하고 있다고 13일 밝혔다. 2024년까지 진행되는 본 과제는 빅데이터를 구성하는 여러 데이터 요소 간 인과관계를 추론하고, 이를 이용하여 특정 사건의 원인과 결과가 무엇인지 식별할 수 있는 기술 개발을 목표로 한다. 금번 3차년도 연구에서는 복잡계 이론에 근거하여 문제 및 해법 공간을 확장함으로써 데이터 부족 문제를 해결하고, 이 과정에서 확보된 빅데이터를 기초로 하여 데이터 인과추론의 실증을 수행한다. 와이즈넛은 본 과제에서 자체 보유한 비정형 빅데이터 클렌징 및 분석 기술을 적용하여 이번 인과추론 모델의 기본이 되는 베이스 모델 개발에 주력하는 핵심 영역을 담당하고 있다. 사전학습 언어모델을 고도화하여 비정형 데이터에서 원인(cause) 발굴을 위한 텍스트 데이터를 클렌징하고 기계학습에 필요한 텍스트 특징을 추출하여 각 개체명, 이벤트, 키워드 임베딩 모델을 구현 및 연관성을 분석하는 기술을 개발한다. 본 기술은 기존 머신러닝 기반의 예측 기술과 달리, △식량안보 및 스마트팜 △바이오 재료 △탄소배출권 및 자본시장 지표 △코로나와 같은 질병 확산 등 세계적 관심도가 높은 민감한 사회 현상들이 어떠한 원인으로 해당 현상과 결과가 나타났는지에 대한 요인을 분석하고 설명할 수 있어 빅데이터 분석을 통한 의사결정에 유의미하게 활용될 예정이다. 예를 들어, 농수산물 가격을 안정화하는 원인이 되는 요소가 무엇인지, 특정 지역에서 바이러스 감염자가 나오는 원인이나, 탄소배출권의 지표가 자본시장에서 변동하는 원인이 무엇인지 등 각종 시장 변동성이나 뉴스에 민감한 사회 현상의 인과 관계 추론이 가능해지는 것이다. 이번 연구를 통해 개발되는 인과추론 기술은 국내 최초 이전 추론 결과 피드백을 기반으로 토픽 및 관계를 재생성을 통해 데이터 관점에서 더욱 정확한 원인 파악이 가능할 것으로 기대를 모으고 있다. 또한, 복잡계 이론에 근거하여 문제 해결책을 제시할 수 있는 범주를 확장하고 추론할 수 있는 AI 기술이 개발될 것으로 예측된다. 와이즈넛 강용성 대표는, “와이즈넛은 문제가 되고 있는 Hallucination을 없애고 내부 문서를 안전하게 활용할 수 있는 자체 GPT기반 LM(언어모델)을 개발했고, 이를 이용한 인과추론 기술을 개선하여 강화해 나갈 계획이다”라며 “이번 인과추론 기술은 단순히 데이터를 수집 및 활용하는 것에서 더 나아가 실생활에 맞닿아 있는 각종 기술산업, 사회경제, 비즈니스, 생활 등에 적극적으로 활용되어 다양한 분석 기술의 기틀이 될 것으로 기대하고 있다”고 말했다.

와이즈넛 - 초거대AI 시대, 인과추론 기술로 민감한 사회 현상들의 원인 찾는다!

등록일

2023-06-13

조회수

2744

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홍보팀

- 식량, 바이오, 탄소배출권, 질병 등 전세계적으로 관심도 높은 사안들에 대한 원인 파악 및 분석 가능해져

대용량 데이터를 학습해 마치 인간처럼 종합적 추론이 가능한 초거대AI 개발 경쟁이 전세계적으로 뜨거운 지금, 인공지능(AI) 전문기업 와이즈넛이 자체 보유 중인 분석 기술을 이용하여 인과추론에 대한 기술 강화에 기여하고 있다.

올해 3차년도로, 와이즈넛은 과학기술정보통신부 주관 SW컴퓨팅산업원천기술개발 사업 중 정보통신기획평가원(IITP)에서 지원하는 ‘빅데이터 인과 분석을 위한 복잡계 기반 추론 인공지능(REX, Reasoning AI in Complex Systems) 개발 및 실증’ 과제의 공동연구개발을 진행하고 있다고 13일 밝혔다.

2024년까지 진행되는 본 과제는 빅데이터를 구성하는 여러 데이터 요소 간 인과관계를 추론하고, 이를 이용하여 특정 사건의 원인과 결과가 무엇인지 식별할 수 있는 기술 개발을 목표로 한다.

금번 3차년도 연구에서는 복잡계 이론에 근거하여 문제 및 해법 공간을 확장함으로써 데이터 부족 문제를 해결하고, 이 과정에서 확보된 빅데이터를 기초로 하여 데이터 인과추론의 실증을 수행한다.

와이즈넛은 본 과제에서 자체 보유한 비정형 빅데이터 클렌징 및 분석 기술을 적용하여 이번 인과추론 모델의 기본이 되는 베이스 모델 개발에 주력하는 핵심 영역을 담당하고 있다. 사전학습 언어모델을 고도화하여 비정형 데이터에서 원인(cause) 발굴을 위한 텍스트 데이터를 클렌징하고 기계학습에 필요한 텍스트 특징을 추출하여 각 개체명, 이벤트, 키워드 임베딩 모델을 구현 및 연관성을 분석하는 기술을 개발한다.

본 기술은 기존 머신러닝 기반의 예측 기술과 달리, △식량안보 및 스마트팜 △바이오 재료 △탄소배출권 및 자본시장 지표 △코로나와 같은 질병 확산 등 세계적 관심도가 높은 민감한 사회 현상들이 어떠한 원인으로 해당 현상과 결과가 나타났는지에 대한 요인을 분석하고 설명할 수 있어 빅데이터 분석을 통한 의사결정에 유의미하게 활용될 예정이다.

예를 들어, 농수산물 가격을 안정화하는 원인이 되는 요소가 무엇인지, 특정 지역에서 바이러스 감염자가 나오는 원인이나, 탄소배출권의 지표가 자본시장에서 변동하는 원인이 무엇인지 등 각종 시장 변동성이나 뉴스에 민감한 사회 현상의 인과 관계 추론이 가능해지는 것이다.

이번 연구를 통해 개발되는 인과추론 기술은 국내 최초 이전 추론 결과 피드백을 기반으로 토픽 및 관계를 재생성을 통해 데이터 관점에서 더욱 정확한 원인 파악이 가능할 것으로 기대를 모으고 있다. 또한, 복잡계 이론에 근거하여 문제 해결책을 제시할 수 있는 범주를 확장하고 추론할 수 있는 AI 기술이 개발될 것으로 예측된다.

와이즈넛 강용성 대표는, “와이즈넛은 문제가 되고 있는 Hallucination을 없애고 내부 문서를 안전하게 활용할 수 있는 자체 GPT기반 LM(언어모델)을 개발했고, 이를 이용한 인과추론 기술을 개선하여 강화해 나갈 계획이다”라며 “이번 인과추론 기술은 단순히 데이터를 수집 및 활용하는 것에서 더 나아가 실생활에 맞닿아 있는 각종 기술산업, 사회경제, 비즈니스, 생활 등에 적극적으로 활용되어 다양한 분석 기술의 기틀이 될 것으로 기대하고 있다”고 말했다.

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