Arm TechCon 2019: 놓치면 안 될 다섯 가지 AI 세션

인공지능(AI)은 우리 삶을 근본적으로 변화시키고 있습니다. AI와 그 하위 분야인 머신러닝(ML)은 소비자들이 기술과 상호작용하는 방식을 재정의할 뿐만 아니라, 시스템 설계에 대한 완전히 새로운 접근 방식을 제시합니다. 이미 수십억 명의 사람들이 AI를 일상생활에서 활용하고 있습니다. 스트리밍 서비스의 영상 및 음악 추천, 건강 및 웰니스 앱의 사용자 경험 향상, 스마트 스피커의 음성 인식 기능 등이 모두 AI와 ML 알고리즘에 기반합니다.

이러한 AI 솔루션들은 전통적인 방식과는 매우 다른 방식으로 개발됩니다. 기존의 코드는 개발자가 컴퓨터에게 특정 상황에서 무엇을 해야 하는지 명확하게 지시하는 방식으로 순차적으로 작성됩니다. 반면, ML은 스스로 학습하고 실행하는 프레임워크를 통해 생성된 모델 형태로 배포됩니다. 마치 갓 태어난 아기처럼, ML 모델은 그 결과물을 예측하기 어렵다는 특징을 가집니다.

이러한 기능은 이미 광범위하게 활용되고 있으며, 하드웨어 환경 또한 AI의 특정 스타일에 맞춰 발전하고 있습니다. 수십억 대의 스마트폰이 ML 알고리즘을 사용하고 있으며, 현재 AI/ML 시스템의 40% 이상이 CPU를 주요 실행 엔진으로 활용하고 있습니다. 하지만 이러한 환경은 빠르게 변화하고 있으며, AI 시스템에 대한 최신 연구, 사고방식 및 설계 접근 방식을 파악하는 것이 중요합니다.

이러한 흐름 속에서 Arm TechCon 2019는 AI 및 ML 분야의 최신 동향을 파악할 수 있는 중요한 행사입니다. 오는 10월 8일부터 10일까지 샌호세 컨벤션 센터에서 개최되는 이 행사에서는 AI 및 ML에 대한 심도 깊은 기술 프로그램이 진행될 예정입니다. 특히 주목할 만한 다섯 가지 세션을 소개합니다.

엣지에서의 비전: 객체 탐지 최적화

개발자들은 산업, 자동차, 소비자 시장에서 객체 탐지를 최적화하기 위해 엣지 및 엔드포인트에서 머신러닝을 활용하고 있습니다. 딥러닝 신경망은 객체 탐지의 적용 범위와 사용성을 크게 확장하고 있습니다. Arm 수석 제품 관리자인 Ravi Mahatme는 Arm Neural Processing Unit(NPU)에서 엣지 객체 탐지를 구현하는 기술과 NPU와 CPU에서의 객체 탐지 성능을 비교 분석할 예정입니다.

세션명: Vision At the Edge: Object Detection using Deep Neural Networks on Arm NPU

일시: 10월 8일 화요일, 오전 11시 30분

장소: Executive Ballroom 210A

디바이스부터 클라우드까지: 분산 ML 애플리케이션 구축

컴퓨팅 효율성의 지속적인 개선은 AI와 같은 컴퓨팅 자원을 어디에 할당할지에 대한 방식을 변화시키고 있습니다. 과거에는 방대한 컴퓨팅 파워를 가진 대규모 데이터 센터에 국한되었던 AI가 이제는 엣지와 엔드포인트로 분산되고 있습니다. Arm 수석 제품 마케팅 관리자인 Tim Hartley는 여러 디바이스에서 의미 있는 인사이트를 추출하고 필요에 따라 클라우드 추론을 활용하는 확장 가능한 애플리케이션 구축의 과제와 실제 소매 및 보안 사례를 공유할 예정입니다.

세션명: From Device to Cloud: Building Real-World Distributed ML Applications

일시: 10월 9일 수요일, 오전 9시

장소: Executive Ballroom 210G

신경망은 인간의 뇌를 모델링하는가?

AI 전문가와 신경과학자인 그의 아내가 함께하는 저녁 식사 자리에서 놀라운 통찰력이 나올 수 있습니다. Arm Fellow이자 기술 수석 이사인 Ian Bratt는 AI와 머신러닝이 인간의 지능을 뛰어넘는 순간인 특이점(singularity)을 중심으로 기조연설을 진행합니다. 특이점은 얼마나 멀리 와 있으며, 현재 ML 문제와 어떤 관련이 있는지에 대한 질문에 답하며 생물학적 뇌 기능과 AI 컴퓨팅의 유사성에 대한 통찰력을 제공할 것입니다.

세션명: Are Neural Networks a Model for the Human Brain?

일시: 10월 9일 수요일, 오전 10시 20분

장소: Grand Ballroom 220A

저전력 MCU를 활용한 지능형 IoT 센서

2035년까지 1조 개의 기기가 연결되어 방대한 양의 데이터를 수집할 것으로 예상됩니다. 이러한 미래를 어떻게 달성할 수 있으며, AI와 ML은 이 과정에서 어떤 역할을 할까요? Google 수석 연구 엔지니어 Pete Warden과 Shoreline IoT의 공동 창립자 겸 CEO인 Kishore Manghnani는 TensorFlow Lite Micro와 저전력 Arm 마이크로컨트롤러의 조합이 모터, 펌프, 압축기와 같은 기존 산업 자산을 지능형 시스템으로 변환하여 이상 징후를 모니터링하고 최적화하는 방법을 논의할 것입니다.

세션명: Enabling Intelligent Wireless IoT Sensors at the Edge using Low Power MCUs and TensorFlow

일시: 10월 9일 수요일, 오후 5시

장소: AI Coffee Bar, Booth #1237

모바일을 위한 차세대 머신러닝

많은 사람들이 머신러닝을 방대한 컴퓨팅 파워를 가진 거대한 클라우드 서버의 영역으로 생각하지만, 지능의 예상되는 성장 대부분은 작고 제약적인 환경, 즉 엣지에서 이루어질 것입니다. 마운틴뷰에 본사를 둔 AI 스타트업 Qeexo는 지난 5년간 이전에는 간과되었던 디바이스 범주에서 혁신적인 기능을 가능하게 하는 경량 머신러닝 플랫폼과 임베디드 엔진을 개발해 왔습니다. CTO이자 카네기멜론대학교 인간-컴퓨터 상호작용 조교수인 Chris Harrison은 모바일 기기 및 임베디드 시스템을 위한 차세대 머신러닝 비전을 제시할 예정입니다.

세션명: Next-General Machine Learning for Mobile and Embedded Platforms

일시: 10월 10일 목요일, 오후 1시

장소: AI Coffee Bar, Booth #1237

이 세션들은 Arm TechCon 역사상 가장 광범위하고 심도 있는 AI/ML 트랙의 일부입니다. 행사 등록은 Arm TechCon 웹사이트에서 가능하며, 엑스포 패스는 무료로 제공됩니다.