ARM, IoT에서의 머신러닝 파워를 명확히 설명

사물인터넷(IoT) 혁신의 속도가 가속화되면서 머신러닝(ML) 통합이 본격화되고 있습니다. 과거에는 엣지 디바이스 간의 연결이 주요 변화였다면, 이제는 클라우드와의 연결을 통해 데이터 처리 방식에 혁신을 가져오고 있습니다. 방대한 양의 데이터를 더욱 비용 효율적으로 처리할 수 있게 되었으며, 강력한 알고리즘은 데이터 해석 능력을 한 차원 높였습니다. 이러한 변화는 아마존 열대우림에서 불법 벌목을 감지하고 멸종 위기종의 조난 신호를 식별하며, 설비 고장을 사전에 감지해 공장 관리자에게 경고하는 시스템 구축으로 이어지고 있습니다. 불과 몇 년 사이에 일어난 일입니다. 지능형 시스템은 어떻게 IoT의 얼굴을 바꾸고 있을까요? 우리는 IoT 환경 전반에 걸쳐 강력한 변화를 목격하고 있습니다. 디바이스는 더 이상 데이터 해석을 위해 클라우드 컴퓨팅에만 의존하지 않습니다. 대신, 자체적으로 생성하는 데이터를 기반으로 자율적인 결정을 내릴 수 있는 지능형 시스템으로 진화하고 있습니다. 이러한 전환은 의사 결정 속도를 높이고, 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리함으로써 개인 정보 보호 및 보안을 강화할 것을 약속합니다. 예를 들어, 영상 애플리케이션을 살펴보겠습니다. 몇 년 전만 해도 가정용 보안 카메라의 패키지 배송 알림은 클라우드 스트리밍에 의존했습니다. 하지만 오늘날 많은 최신 가정용 보안 카메라는 통합된 머신러닝 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 발전은 데이터를 클라우드로 보내고 다시 받는 과정을 생략함으로써 지연 시간을 줄입니다. 또한, 사람의 집이나 소지품 이미지와 같은 개인 정보를 디바이스 자체에 안전하게 저장함으로써 개인 정보 보호를 강화합니다. 디바이스 내 컴퓨팅 성능과 머신러닝 기술의 발전 덕분에 이러한 시스템의 기능은 확장되고 있습니다. 예를 들어, 카메라가 낯선 사람이 문 앞에 나타났을 때만 이미지를 캡처하도록 프로그래밍될 수 있습니다. 아직도 IoT의 빠른 혁신 속도에 확신이 서지 않으신가요? 세계에서 가장 널리 사용되는 IoT 디바이스 중 하나인 Raspberry Pi에서 대규모 언어 모델(LLM)을 성공적으로 실행하고 자체 AI 챗봇 서버를 구축한 개발자들이 있습니다. 수십억 개의 매개변수로 구성된 LLM이 이제 Raspberry Pi에서 작동한다는 점은 주목할 만합니다. Tom’s Hardware에 이에 대한 단계별 가이드가 게시되었습니다. 하지만 이는 빙산의 일각에 불과합니다. 곧 향상된 컴퓨팅 기능을 갖춘 IoT 엣지 디바이스에 다양한 버전의 언어 및 트랜스포머 모델이 통합되는 것을 보게 될 것입니다. 이러한 발전은 이전에는 상상 속에서만 가능했던 새로운 가능성의 문을 열어줄 것입니다. 몇 가지 예를 들어보겠습니다. 머신러닝이 IoT를 변화시키는 3가지 방법 1. 보안 및 개인 정보 보호 강화 디지털 기술이 빠르게 발전하고 우리 삶의 필수적인 부분이 되면서 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려도 커지고 있습니다. 데이터 센터와 같은 대규모 해킹 사건부터 IoT 디바이스와 같은 소규모 사건까지, 거의 매주 새로운 해킹 사고 소식을 듣는 것 같습니다. 해커들이 아기 모니터에 접근했다는 보도가 나왔을 때 전 세계가 주목했습니다. 오늘날 많은 의료 기기는 생체 신호를 모니터링하고 건강 피드백을 제공합니다. 이러한 애플리케이션은 환자의 개인 정보를 보호하기 위한 강력한 보안 조치와 함께 발전해야 합니다. 머신러닝의 발전 덕분에 이러한 디바이스는 곧 디바이스 자체에서 데이터를 직접 분석하고, 패턴을 식별하며, 개인의 선호도와 목표에 따라 맞춤화할 수 있게 될 것입니다. 이는 평균 수명 증가로 이어질 수 있습니다. 2. 더 빠른 응답 시간으로 로컬 의사 결정 개선 지역 사회는 스마트 기술을 통해 상당한 변화를 경험하고 있습니다. 스마트 시티는 IoT 센서와 디바이스를 사용하여 실시간 데이터를 수집하고 정보에 입각한 의사 결정을 지원합니다. 머신러닝 알고리즘은 이 데이터를 분석하여 효과적인 의사 결정을 위한 실시간 인사이트를 제공합니다. 예를 들어, 스마트 교통 시스템은 ML을 활용하여 교통량을 모니터링하고, 사고를 감지하며, 대체 경로를 제공하고, 교통 패턴을 예측하고, 최적의 경로를 제안할 수 있습니다. 팬데믹 기간 동안 전 세계는 온라인 홈 딜리버리 서비스의 편리함에 의존했습니다. 한편, 스마트 로봇과 센서는 창고 전반에서 새로운 주문을 위한 패키지를 식별하고 최적의 배송을 준비하는 데 사용되었습니다. 곧 ML 기반 IoT 디바이스가 드론을 통해 외딴 가구에 패키지를 배송함으로써 라스트 마일 배송 문제를 해결할 것으로 예상됩니다. 3. 운영 효율성 최적화 글로벌 GDP에 기여하는 산업 공장조차도 IoT 디바이스의 운영 효율성을 향상시키기 위해 머신러닝 기술을 채택함으로써 수년간 더 스마트해졌습니다. 산업 자동화의 핵심 측면인 예측 유지보수는 ML을 사용하여 장비 성능을 모니터링하고 잠재적인 문제를 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 생산성을 높이며 유지보수 비용을 절감합니다. Amazon Alexa 및 Google Nest와 같은 스마트 홈 디바이스는 개인의 요구에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공하여 홈 관리를 변화시켰습니다. 예를 들어, 스마트 조명 시스템은 사용자 선호도를 학습하고 적응할 수 있습니다. IoT 디바이스의 ML은 사용자 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 사용자 행동에 따라 열과 조명을 최적화하여 에너지 소비를 줄이는 데 도움이 됩니다. ML을 IoT에 통합할 때의 과제 그러나 극복하기 위해 집단적인 노력이 필요한 몇 가지 과제가 있습니다. 한 가지 주요 문제는 모델 개발에 여러 프레임워크를 사용한다는 점이며, 이는 종종 다양한 하드웨어 디바이스와 호환되어야 합니다. 이는 확장성을 저해할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 Arm은 TOSA(Tensor Operator Set Architecture)라는 새로운 표준화된 연산자를 개발하여 디바이스가 수십억 개의 디바이스에서 개발된 미래 모델을 실행할 수 있도록 하고 있습니다. Arm은 또한 Arm의 CPU 및 특수 ML 가속기에서 작동하는 오픈 소스 머신러닝 컴파일러 프레임워크인 TVM(Tensor Virtual Machine)을 지원합니다. 또 다른 과제는 데이터 드리프트로, IoT 디바이스가 증가함에 따라 더욱 널리 퍼지고 있습니다. 데이터 드리프트는 디바이스 마모 또는 환경 변화와 같은 요인으로 인해 IoT 디바이스에서 생성되는 데이터가 시간이 지남에 따라 변경될 때 발생합니다. 이는 모델의 통계적 속성이나 분포를 변경하고 애플리케이션에 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 적절한 설계를 통해 IoT 디바이스는 이러한 드리프트를 감지하고 분류하여 시스템의 신뢰성, 성능 및 안전성을 보장할 수 있습니다. 머신러닝은 IoT를 혁신하고 활기찬 생태계를 창출하고 있습니다. 기업들은 AutoML과 같은 도구, IoT 디바이스용 특정 모델, 그리고 이러한 모델을 다양한 프레임워크 간에 번역하여 IoT 디바이스에서 실행할 수 있도록 하는 도구를 발명하고 있습니다. Arm은 IoT에서 확장성 문제를 어떻게 극복하고 있습니까? Arm은 IoT 디바이스에서 머신러닝 배포를 위한 번성하는 생태계를 육성하기 위해 다양한 파트너와 협력하고 있습니다. 여기에는 자동 머신러닝, 모델 제공업체, 엔드투엔드 솔루션 배포 등을 위한 파트너가 포함됩니다. 미래에는 모든 IoT 디바이스가 어떤 형태의 ML 기술을 실행할 것으로 예상됩니다. 그렇기 때문에 Arm은 광범위한 ML 디바이스를 지원하고 있습니다. 이는 Cortex-M CPU에서 실행되는 작은 센서부터 Cortex-A CPU와 GPU를 포함한 맞춤형 ML 가속기를 사용하는 더 복잡한 시스템에 이르기까지 다양하며, 더 많은 디바이스가 곧 출시될 예정입니다. ML을 IoT에 통합하는 것은 산업과 우리 일상생활을 변화시키고 있습니다. 이 강력한 조합은 빠른 성장을 주도하고 기업이 IoT 디바이스에 특화된 AutoML 도구와 쉬운 배포를 위한 프레임워크를 개발하는 역동적인 생태계를 형성하고 있습니다. 또 다른 핵심 측면은 ML 알고리즘을 실행하는 방대한 수의 IoT 디바이스를 모니터링하는 것입니다. 이를 통해 데이터 드리프트를 감지하고 이를 사용하여 모델을 유지 및 재배포하여 정확도와 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. ML과 IoT는 함께 세상을 재편하고 다양한 분야에서 전례 없는 가능성을 열어줄 것입니다.