AI ¹ßÀü°ú ÇÔ²² »ç¿ëÀÚ °³ÀÎÁ¤º¸ ħÇØ ¹®Á¦°¡ ½É°¢ÇØÁö°í ÀÖ´Â °¡¿îµ¥, À̸¦ ÇØ°áÇÒ ¿¬ÇÕÇнÀ Çٽɱâ¼úÀÌ µîÀåÇß´Ù.
IT ±â¾÷µéÀÌ ÁÖ¸ñÇÏ´Â ±â±â ³»(On-Device) AI ÇнÀ¿¡ µµ¿òÀÌ µÉ Àü¸ÁÀÌ´Ù.
UNIST(ÃÑÀå ¹ÚÁ¾·¡) ÀΰøÁö´É´ëÇпø À±¼ºÈ¯ ±³¼öÆÀÀº °³ÀÎÁ¤º¸¸¦ º¸È£Çϸ鼵µ AI ¼º´ÉÀ» ³ôÀÏ ¼ö ÀÖ´Â FedGF(Federated Learning for Global Flatness) ±â¼úÀ» °³¹ßÇß´Ù. »ç¿ëÀÚ µ¥ÀÌÅÍ À¯Ãâ ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇÒ °ÍÀ¸·Î ±â´ëµÈ´Ù.
![newhub_2024080109365971923_1722472619.jpg](//cdn2.ppomppu.co.kr/zboard/data3/hub_news2/2024/0801/newhub_2024080109365971923_1722472619.jpg) ¿¬±¸ÆÀÀº ´Ù¾çÇÑ »ç¿ëÀÚ µ¥ÀÌÅÍ ºÐÆ÷ »óȲ¿¡¼µµ ÀÏ°üµÇ°Ô ³ôÀº ¼º´ÉÀ» ³»´Â ¹æ¹ýÀ» °³¹ßÇß´Ù. ±âÁ¸ ±â¼úÀº »ç¿ëÀÚ µ¥ÀÌÅÍ ºÐÆ÷¿Í À¯»çÇÑ È¯°æ¿¡¼¸¸ ¿ì¼öÇÑ ¼º´ÉÀ» º¸¿´Áö¸¸, ´Ù¸¥ ȯ°æ¿¡¼´Â ¼º´ÉÀÌ ³·¾Ò´Ù.
¿¬ÇÕÇнÀÀº »ç¿ëÀÚ ±â±â¿¡¼ µö·¯´× ¸ðµ¨À» ÇнÀÇØ °³ÀÎÁ¤º¸¸¦ º¸È£ÇÏÁö¸¸, µ¥ÀÌÅÍ Â÷ÀÌ·Î ¼º´É¿¡ ÇÑ°è°¡ ÀÖ´Ù. FedGF´Â µ¥ÀÌÅ͸¦ Áß¾Ó ¼¹ö·Î º¸³»Áö ¾Ê°í, °¢ ±â±â¿¡¼ ÇнÀµÈ ¸ðµ¨À» ÅëÇØ ÃÖÀûÈµÈ ¸ðµ¨À» ¸¸µé¾î ³ôÀº Á¤È®µµ¸¦ º¸¿´´Ù.
FedGF´Â È¿À²¼ºµµ ¶Ù¾î³µ´Ù. ±âÁ¸ ¹æ¹ýº¸´Ù ÀûÀº Åë½ÅÀÚ¿øÀ¸·Î ¿ÏÀüÇÑ ÇнÀÀÌ °¡´ÉÇÏ´Ù. Wi-Fi¿Í °°Àº ¹«¼±Åë½ÅÀ» »ç¿ëÇÏ´Â ¸ð¹ÙÀÏ ÀåÄ¡µé¿¡ ƯÈ÷ À¯¸®ÇÏ´Ù.
![newhub_2024080109381071926_1722472690.png](//cdn2.ppomppu.co.kr/zboard/data3/hub_news2/2024/0801/newhub_2024080109381071926_1722472690.png) À±¼ºÈ¯ ±³¼ö´Â ¡°¿¬ÇÕÇнÀ ±â¼úÀº AI °³ÀÎÁ¤º¸ ħÇØ ¹®Á¦ ÇØ°áÀÇ ÇÙ½ÉÀûÀÎ ¹ßÆÇÀÌ µÉ °ÍÀÌ´Ù¡±¸ç, ¡°IT ºòÅ×Å© ±â¾÷µéÀÇ °³ÀÎÁ¤º¸ ¹®Á¦¿Í ºÐ»ê µ¥ÀÌÅÍ ÀÌÁú¼º ±Øº¹¿¡ Å« µµ¿òÀÌ µÉ °Í¡±À̶ó°í ¸»Çß´Ù.
Á¦1 ÀúÀÚ ÀÌÅÂȯ ¿¬±¸¿øÀº ¡°FedGF ±â¼ú·Î ±â¾÷Àº °³ÀÎÁ¤º¸ ħÇØ ¾øÀÌ ³ôÀº ¼º´ÉÀÇ AI ¸ðµ¨À» ¾òÀ» ¼ö ÀÖ¾î, IT, ÀÇ·á, ÀÚÀ²ÁÖÇà µî ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡ ÁÖ¿ä ¿ªÇÒÀ» ÇÒ °Í¡±À̶ó°í µ¡ºÙ¿´´Ù.
¿¬±¸ °á°ú´Â ¼¼°èÀû ±¹Á¦Çмú´ëȸ ICML(International Conference on Machine Learning)¿¡ 7¿ù 20ÀÏ ¿Â¶óÀÎ °ÔÀçµÆ´Ù. ¿¬±¸´Â °úÇбâ¼úÁ¤º¸Åë½ÅºÎ Áö¿ø Á¤º¸º¸È£ ±¹Á¦°øµ¿¿¬±¸¿Í Á¤º¸Åë½Å¹æ¼ÛÇõ½ÅÀÎÀç¾ç¼º»ç¾÷À» ÅëÇØ ¼öÇàµÆ´Ù.
¿µ³²ÃëÀ纻ºÎ ±èö¿ì ±âÀÚ sooro97@asiae.co.kr <¨ÏÅõÀÚ°¡¸¦ À§ÇÑ °æÁ¦ÄÜÅÙÃ÷ Ç÷§Æû, ¾Æ½Ã¾Æ°æÁ¦ ¹«´ÜÀüÀç ¹èÆ÷±ÝÁö> |