"데이터 없이도 학습하는 AI.. 에너지의 클라우드화.."

KISTI 양혜영 박사, 10개의 미래유망기술 예측
정부·기업들의 미래 대비하고 방향 제시에 적용

인공지능. 게티이미지 제공

[파이낸셜뉴스] 가까운 미래에는 인공지능(AI)이 데이터 없이도 스스로 학습하고, 에너지를 클라우드화 해 사용한다. 이는 새롭게 예측된 미래유망기술들이다. 이는 정부나 기업들이 뉴노멀 시대에 미래를 대비하고 합리적 가치판단을 위해 방향을 제시할 수 있다.

한국과학기술정보연구원(KISTI) 미래기술분석센터 양혜영 박사는 12일 "빅데이터를 현미경으로 자세히 들여다보듯 미세한 신호들을 잡아내 미래유망기술을 이끌어냈다"고 말했다.

이렇게 선정된 미래유망기술은 총 10개로 딥러닝 그 다음, 기생 컴퓨팅, 플랫폼기반 커뮤니티, 에너지클라우드, 유연한 기업, 새로운 탄소물질, 인류와 지구의 공생, 온오프 정신건강, DNA에서 RNA로 확대, 위드코로나 등이다.

양혜영 박사는 최근 3년간 국제 논문 데이터에 N그램(N-gram) 알고리즘을 적용했다. 양 박사는 기존 수십년간의 데이터를 망원경으로 찾는듯한 분석방법으로는 코로나19 펜데믹 같은 '블랙스완'을 예측하기란 쉽지 않다고 설명했다.

가장 먼저 언급한 '딥러닝 그 다음'은 진짜같은 가짜 데이터를 만들어내는 시대다. 가짜를 너무 정교하게 만들어 가짜와 진짜 데이터 구분이 어려워진다는 것. 또한 AI는 데이터 없이도 학습을 하는 단계로 진화하고 있다. 양 박사는 "머지않아 한 분야에서 학습된 AI가 다른 분야에서 응용력을 발휘하게 될 것"이라고 전망했다.

다음은 '기생 컴퓨팅'이다. 거대한 네트워크에 침입해 가상자산을 채굴하는 일종의 랜섬웨어다. 유럽의 수도관리시스템이나 스타벅스 무선네트워크에 침입한 적이 있다. 양혜영 박사는 "전기차는 움직이는 컴퓨터로 거대한 네트워크를 이룰텐데 이 또한 크립토채킹의 타깃이 되고 있다"고 경고했다. 이렇게 사이버공간상의 안전과 보안이 중요해지다보니 최근에는 사이버 보험시장이 크게 확대되고 있다.

이와함께 '에너지 클라우드' 또한 중요한 포커스 영역이다. 클라우드의 가장 큰 특징으로 사용자가 실제 장비가 무엇인지, 어디에 있는지 알 필요없이 그저 사용만 하면 되는 것이다.

거대한 발전시설에서 에너지를 대량 생산하는 시대와 다르게 다양한 곳에서 다양한 방식으로 에너지를 생산하는 시대로 접어들고 있다. 이는 에너지의 생산과 소비에 있어 시공간의 불일치가 발생하게 된다. 양혜영 박사는 "이 문제를 해결하기 위해 어디에서든 생산된 에너지를 어디로든 전송하고, 다양한 저장 방식으로 발전하게 될 것"이라고 전망했다. 또한 "한편으로는 에너지의 생산과 전송이 모두 네트워크로 연결된 클라우드로 안으로 들어가 기생 컴퓨팅에서 말했던 것처럼 전력망 보안감시 문제도 함께 대두될 것"이라고 말했다.

양 박사는 10개의 미래유망기술 외에도 주목할만한 시그널들이 있다고 언급했다. 모바일 디지털 헬스케어와 관련된 키워드들과 인공장기인 오가노이드, 최적 알고리즘 연구인 메타휴리스틱, 차세대배터리 그리고 암호경제와 스테이블 코인 등이다.