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와이즈넛, AI 기술로 특정 사회현상에 대한 인과관계 추론한다
등록일	2024-10-24	조회수	261	이름	홍보팀
- 복잡계 기반 추론 인공지능 과제 4차년도 수행 완료 인공지능(AI) 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘빅데이터 인과 분석을 위한 복잡계 기반 추론 인공지능(REX, Reasoning AI in Complex Systems) 개발 및 실증’ 연구를 성공적으로 마쳤다고 24일 밝혔다. 올해까지 총 4년에 걸쳐 수행 완료된 본 연구는 빅데이터를 구성하는 여러 복잡한 데이터 요소 간 인과관계를 추론하고, 이를 이용하여 특정 사건의 원인과 결과가 무엇인지 식별할 수 있는 인과추론 알고리즘 시스템 및 기술 개발을 목표로 추진됐다. 이는 의료, 제조, 금융 등 특정 도메인에 맞게 사전 학습된 LLM에 여러 요소를 고려해 추가 학습하는 파인튜닝(Fine-tuning, 미세 조정) 기술을 통해, 해당 도메인에서 일어날 수 있는 이벤트의 인과관계를 더 정확하게 추론할 수 있는 플랫폼 기술이다. 와이즈넛은 이번 4차년도 사업에서 각종 지표가 자본시장 변동에 어떤 영향을 미치는지 인과추론 및 상관성을 분석하는 실증을 진행해 특정 산업의 뉴스와 공공 데이터를 발굴 및 분석하는 등, 추가학습을 통한 언어 모델 성능을 향상시키고 정확도 개선에 주력했다. 또한, LLM이 학습한 관계 가중치를 직관화하고 데이터 요소간 관계를 나타내는 시각화 기술을 개발해 활용성을 높였다. 본 연구는 기존 머신러닝 기반의 예측 기술이 특정 사건의 결과를 설명할 방법이 없어 의사결정에 활용하기 어려웠던 문제와 여러 종류의 데이터에 지식들이 단편화 되어 존재하는 현상을 해결할 수 있어, 다양한 사회 영역에서 일어나는 일에 대한 인과관계 추론이 더욱 정확해질 예정이다. 예를 들어, ‘농수산물 가격을 안정화 하는 원인이 되는 요소가 무엇인가?, ‘특정 지역에서 감염자가 나오는 원인은?’, ‘탄소배출권 지표가 자본시장에서 변동하는 원인은?’ 등에 대해 정확한 데이터를 기반으로 한 원인과 결과를 규명할 수 있게 되는 것이다. 아울러, 일반 사용자 누구나 전문가 수준의 분석력을 가질 수 있게 될 전망이다. 이는 신속한 분석의 기틀이 되고 인공지능 기술을 효율적으로 다룰 수 있어 각종 기술 융합 시장의 외연이 확장될 것으로 기대를 모으고 있다. 와이즈넛 강용성 대표는 “이번 인과추론 기술은 각종 기술산업, 사회경제, 비즈니스 등 일상에 영향을 주는 전 분야에서 의사결정에 활용하고 더 나아가 향후 국가 전략 설정의 방향성을 제시하는 최우선 지표 중 하나로 자리매김할 핵심 기술로서 기대되고 있다”라며, “앞으로도 와이즈넛은 LLM(거대언어모델)을 활용한 각종 인공지능 기술을 통해 각종 사회 현상과 문제 해결의 기준을 제시하고, 더욱 정확도 높은 AI 기술을 구사할 수 있도록 연구 개발에 매진할 것”이라고 전했다.

와이즈넛, AI 기술로 특정 사회현상에 대한 인과관계 추론한다

등록일

2024-10-24

조회수

261

이름

홍보팀

- 복잡계 기반 추론 인공지능 과제 4차년도 수행 완료

인공지능(AI) 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘빅데이터 인과 분석을 위한 복잡계 기반 추론 인공지능(REX, Reasoning AI in Complex Systems) 개발 및 실증’ 연구를 성공적으로 마쳤다고 24일 밝혔다.

올해까지 총 4년에 걸쳐 수행 완료된 본 연구는 빅데이터를 구성하는 여러 복잡한 데이터 요소 간 인과관계를 추론하고, 이를 이용하여 특정 사건의 원인과 결과가 무엇인지 식별할 수 있는 인과추론 알고리즘 시스템 및 기술 개발을 목표로 추진됐다.

이는 의료, 제조, 금융 등 특정 도메인에 맞게 사전 학습된 LLM에 여러 요소를 고려해 추가 학습하는 파인튜닝(Fine-tuning, 미세 조정) 기술을 통해, 해당 도메인에서 일어날 수 있는 이벤트의 인과관계를 더 정확하게 추론할 수 있는 플랫폼 기술이다.

와이즈넛은 이번 4차년도 사업에서 각종 지표가 자본시장 변동에 어떤 영향을 미치는지 인과추론 및 상관성을 분석하는 실증을 진행해 특정 산업의 뉴스와 공공 데이터를 발굴 및 분석하는 등, 추가학습을 통한 언어 모델 성능을 향상시키고 정확도 개선에 주력했다. 또한, LLM이 학습한 관계 가중치를 직관화하고 데이터 요소간 관계를 나타내는 시각화 기술을 개발해 활용성을 높였다.

본 연구는 기존 머신러닝 기반의 예측 기술이 특정 사건의 결과를 설명할 방법이 없어 의사결정에 활용하기 어려웠던 문제와 여러 종류의 데이터에 지식들이 단편화 되어 존재하는 현상을 해결할 수 있어, 다양한 사회 영역에서 일어나는 일에 대한 인과관계 추론이 더욱 정확해질 예정이다.

예를 들어, ‘농수산물 가격을 안정화 하는 원인이 되는 요소가 무엇인가?, ‘특정 지역에서 감염자가 나오는 원인은?’, ‘탄소배출권 지표가 자본시장에서 변동하는 원인은?’ 등에 대해 정확한 데이터를 기반으로 한 원인과 결과를 규명할 수 있게 되는 것이다.

아울러, 일반 사용자 누구나 전문가 수준의 분석력을 가질 수 있게 될 전망이다. 이는 신속한 분석의 기틀이 되고 인공지능 기술을 효율적으로 다룰 수 있어 각종 기술 융합 시장의 외연이 확장될 것으로 기대를 모으고 있다.

와이즈넛 강용성 대표는 “이번 인과추론 기술은 각종 기술산업, 사회경제, 비즈니스 등 일상에 영향을 주는 전 분야에서 의사결정에 활용하고 더 나아가 향후 국가 전략 설정의 방향성을 제시하는 최우선 지표 중 하나로 자리매김할 핵심 기술로서 기대되고 있다”라며, “앞으로도 와이즈넛은 LLM(거대언어모델)을 활용한 각종 인공지능 기술을 통해 각종 사회 현상과 문제 해결의 기준을 제시하고, 더욱 정확도 높은 AI 기술을 구사할 수 있도록 연구 개발에 매진할 것”이라고 전했다.

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