신은섭 지음 / 23,000원/ 위즈앤북 ∙ 실무에서 사용할 수 있는 다양한 프로젝트와 노하우로 딥러닝의 모델 구현! ∙ 파이토치를 활용한 신경망 이론, 딥러닝 개념, 이미지 분류, 이미지 데이터, 영상 처리, 시퀀스 데이터, 자연어 처리, 트랜스포머 등으로 딥러닝의 실무 모델 개발! 이 책은 초심자가 딥러닝을 쉽게 시작할 수 있도록 단순히 이론을 나열하는 것에 그치지 않고, 프로젝트를 통해 이론을 실제로 구현하고 실습할 수 있도록 구성했다. 다양한 프로젝트를 직접 진행하면서 여러분은 이론을 실전에 적용하는 경험을 하게 될 것이다. 이러한 실습 중심의 학습을 통해 딥러닝에 대한 이해도가 높아질 뿐만 아니라 딥러닝을 더 깊이 탐구할 수 있는 기초를 쌓게 될 것이다.

마이크로소프트가 ‘AI 스킬 내비게이터(AI Skills Navigator)’를 공개하면서, 전 세계 개인과 조직의 AI 활용 역량 강화에 나선다고 밝혔다. 이 플랫폼은 다양한 AI 학습 프로그램을 연결해 사용자의 수준과 목표에 맞는 맞춤형 과정을 제안하며, 한국어를 포함한 20개 언어를 지원한다. 마이크로소프트의 ‘업무동향지표 2024’에 따르면, 한국 근로자의 73%가 직장에서 AI를 사용 중이며 85%는 회사의 지원 없이 개인적으로 AI를 활용한다고 응답했다. 한국을 포함한 전 세계 31개국 3만 1000명이 설문에 참여했다. 개인과 조직 모두 AI 활용 능력을 필수 역량으로 인식하는 가운데, 마이크로소프트는 ‘AI 내셔널 스킬 이니셔티브(AI National Skills Initiative)’를 통해 정부, 교육기관, 기업, 지역사회와 협력하며 AI 기술 격차를 해소하기 위한 다양한 활동을 전개하고 있다. 이 프로그램은 AI 도구 개발을 지원하며, AI 기술의 활용과 도입을 확대하는 것을 목표로 한다.  특히, AI 기술이 사회와 경제 전반에 자리 잡기 위해서는 기술 직군뿐만 아니라 일반 조직에서도 AI 도구 활용 역량을 강화해야 한다고 보고 있다. 이번에 선보인 AI 스킬 내비게이터는 변화하는 기술 환경에 적응하고 경쟁력을 높일 수 있도록 다양한 AI 학습 프로그램을 연결하고 지원하는 학습 허브다.      한국어 콘텐츠는 국내 사용자들이 AI 기술을 보다 쉽게 익히고 활용할 수 있도록 접근성을 높였다. 이를 통해 국내 공공 및 민간 조직의 학습자는 자신에게 적합한 프로그램을 어려움 없이 학습할 수 있게 됐다.  또한, 마이크로소프트 AI 스킬(Microsoft AI Skills) 유튜브 채널에서도 한국어 콘텐츠를 접할 수 있다. 학습자는 AI 어시스턴트 기능을 통해 학습 목표와 현재 수준에 맞는 교육 과정을 손쉽게 탐색할 수 있다.  초급 학습자에게는 기본 개념 강의가, 전문가에게는 심화 학습 자료가 제공돼 각자의 필요에 따라 학습이 가능하다. 모든 과정은 AI 스킬 내비게이터가 연결하는 학습 플랫폼인 마이크로소프트 런(Microsoft Learn)과 링크드인 러닝(LinkedIn Learning) 등 다양한 플랫폼에서 모든 과정을 무료로 수강할 수 있다. AI 기술 학습 프로그램은 생산성과 창의성을 높이는 주제별 학습 세션과 조직의 업무 효율을 강화하는 역할별 학습 세션으로 구성된다. 주제별 세션에서는 ▲생성형 AI의 기초 ▲책임 있는 AI 원칙 ▲애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service) 등을 다루며, 역할별 세션에서는 ▲AI 학습 허브 ▲정부 기관 작업 최적화 ▲마이크로소프트 365 코파일럿 활용법 등이 포함된다. 이를 통해 사용자는 AI 기술을 생산성 향상, 의사 결정, 연구, 학습 등 다양한 분야에 활용하는 방법을 익히고, 본인의 업무에 접목해 실질적인 성과를 낼 수 있는 역량을 갖출 수 있다. 한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “AI의 혜택을 제대로 누리기 위해서는 AI를 활용할 수 있는 역량이 필수”라면서, “AI 스킬 내비게이터는 한국을 포함한 전 세계 모든 사람들이 AI를 사용하고, 도구를 개발하며, 일상과 업무에 AI를 적용할 수 있도록 학습 기회를 제공하기 위해 출시됐다”고 밝혔다. 이어 그는 “앞으로도 마이크로소프트는 한국의 정부 기관 및 다양한 파트너들과 협력해 AI 분야의 프로그램을 확대하고, 디지털 격차 해소와 미래 인재 양성을 위해 적극 노력할 계획”이라고 덧붙였다.

캐디안은 안양대학교에 자사가 개발한 CAD 소프트웨어 ‘캐디안(CADian)’을 기증했다고 밝혔다. 이와 함께 두 기관은 AI-CAD 공동 연구, 국가 자격증 취득 학습, 정품 소프트웨어 사용 마인드 구축, 그래픽 및 설계 공모전, 취업 연계 실습 등을 위해 함께 노력할 예정이다.  이번에 기증된 캐디안은 오토캐드의 DWG 파일과 양방향으로 호환되는 영구 라이선스이며, 오토캐드의 명령어와 단축키를 지원할 뿐만 아니라 설계 엔지니어가 많이 사용하는 리스프(LISP)를 지원하며, 드림플러스(Dreamplus)를 대체하는 ‘드림2’를 무료로 제공한다. 또한 정확하고 신속한 설계를 할 수 있도록 130개의 리스프 유틸리티를 드림2에 탑재하고, 엔지니어의 도면 설계 작업 속도를 약 60% 이상 높일 수 있는 툴과 사용 방법을 동영상으로 제공하고 있다. 안양대학교의 장광수 총장은 “이번 기증식이 캐디안과의 상호 발전의 계기가 되기를 바란다”면서, “실습과 인턴십 나아가 CAD 공인 자격증 취득과 취업 협력에 대한 적극적인 지원으로 두 기관에서 커다란 시너지가 일어나길 기대한다”고 말했다.  캐디안의 박승훈 대표는 “캐디안은 객체 인지(object detection)와 의미 분할(semantic segmentation)이라는 인공지능 기반의 자동화 설루션을 개발했고 자동 설계, 물량 자동 산출(BOM) 및 적산이 가능한 설루션을 출시했다” 면서, “안양대 학생을 위한 CAD 실습과 활용 외에 컴퓨터공학, AI융합학, 통합데이터사이언스학과와 협업을 통해 아이디어 공유 및 우수 학생 고용에 관심이 많다”고 밝혔다.  

[CAE 컨퍼런스 2024] 발표자료 다운로드 안내입니다. CAE 컨퍼런스 2024이 지난 11월 8일(금) 수원컨벤션센터에서 성황리에 개최됐습니다. 올해로 14회를 맞은 ‘CAE 컨퍼런스 2024’은 CAE 수요-공급업계 관계자를 위한 정보 교류의 장으로, ‘제6회 스마트 공장 구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024)’과 동시 개최되었습니다. 이번 컨퍼런스에서는 현대오토에버, 금호타이어, 현대자동차, 현대모비스, LG전자, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스, 지멘스 디지털 인더스트리소프트웨어, 나니아랩스, 피도텍, 케이더블유티솔루션, HP 등 CAE 수요-공급기업이 대거 참여한 가운데, 국내 제조산업의 경쟁력 강화를 위한 CAE 활용 사례와 최신 CAE 관련 기술 트렌드, 그리고 CAE 기반의 스마트 공장 솔루션이 소개되어 많은 관심을 모았습니다.  CAE 컨퍼런스 2024 준비위원회 위원장을 맡은 KAIST 강남우 교수는 개회사를 통해 “사전 학습된 대규모 모델의 활용이 활발해지면서, AI로 할 수 있는 일이 무궁무진해지고 있는 것 같다. 한편으로 CAE와 제조 분야에서는 어떻게 AI를 활용해야 할 것인지에 대해 아직 의문점이 많다”면서, “최고 전문가들이 현장의 소리를 전하는 CAE 컨퍼런스 2024에서 이런 의문을 풀고 AI와 제조 혁신을 위한 인사이트와 아이디어를 얻을 수 있기를 바란다”고 전했습니다. [관련 기사]  [포커스] CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개 [포커스] CAE 컨퍼런스 2024 발표 내용 정리   [아젠다] CAE 컨퍼런스 2024 발표자료는 정보 제공에 동의한 자료만 제공됩니다. 아래 아젠다에 PDF 마크가 표시되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다.    [CAE 컨퍼런스 2024] 유료결제 완료 후, 발표자료 요청 이번 컨퍼런스에 참여하지 않았던 분들은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으시기 바랍니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데 제약이 있어 첨부한 파일에는 CAE 컨퍼런스 2024 가이드 파일만 올려 두었습니다. 결제완료 후 메일(cae@cadgraphics.co.kr)로 연락주시면 대용량 추가 자료를 별도로 보내드립니다. 홈페이지에서 직접 결제하는데 문제가 있다면 당사로 연락주시기 바랍니다.   메일 제목 :  [CAE 컨퍼런스 2024] 유료결제완료 발표자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳 : cae@cadgraphics.co.kr 문의 : CAE컨퍼런스사무국 (02-333-6900) [CAE 컨퍼런스 2024] 발표 제목 및 발표자 소개   00. [개회사] CAE 컨퍼런스 준비위원회 강남우 위원장(KAIST 교수) 01. [기조연설] 기술독립과 통섭에서 배우는 CAE 엔지니어를 위한 ‘판타레이’ / 에스엔에이치 민태기 연구소장 02. [기조연설] AI/ML과 Digital Reality Platform을 통한 CAE 혁신 전략 / 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 전완호 본부장 휴식 03. [기조연설] SDV 체계 전환 및 차량SW 품질 경쟁력 강화 방안 / 현대오토에버 박경훈 실장 04. Low-code AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례 / 나니아랩스 강남우 대표 05. HP 3D 프린팅 자동화 솔루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션 / HP P3D 김태화 Manager 06. 최적설계 대중화를 위한 AADO 기술 소개 / 피도텍 최병열 연구위원 07. CAD(NX)와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신 / 케이더블유티솔루션 변성준 이사 08. 가전 개발에서 CAE와 AI 활용 / LG전자 박우철 책임연구원 09. 휴식 제품개발과 검증의 가속화를 위한 Simcenter AI Solutions / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이종학 프로 10. [기조연설] 타이어 개발 프로세스에 대한 디지털 트윈 시스템 구축 / 금호타이어 김기운 전무 11. 모빌리티 아키텍처 단계 타이어 시스템의 버추얼개발 프레임워크 / 현대자동차 김용대 글로벌R&D마스터 12. NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례 / 현대모비스 정원태 책임연구원

모라이가 항공안전기술원(KIAST)과 항공기 안전 기술 고도화 및 항공운항의 안전성 강화를 위해 협력한다고 밝혔다.  양사는 이를 위해 12월 12일 항공안전기술원 본원에서 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약은 항공안전기술원과 모라이가 상호 보유하고 있는 인적･물적 자원 및 정보를 공유하고 협력하여, 항공기 운항안전에 있어 위험요소의 식별·분석을 위한 기술 개발, 연구자료 공유, 상호교류와 지원을 통해 항공안전을 증진하기 위한 협력 체계를 구축하는 데에 목적이 있다.  양사는 항공기 운항 중 발생할 수 있는 잠재적 안전 저해 요인을 식별하고 이를 체계적으로 분석하여, 사고 예방을 위한 기술적 기준을 마련하고 운항 안전성을 강화하기 위한 방안을 도출할 계획이다. 항공안전기술원에서 수집한 데이터를 기반으로 모라이의 디지털 트윈 시뮬레이션을 활용할 수 있는 방안을 모색하여, 기존 항공 안전 관리 체계의 고도화를 위한 연구를 수행할 예정이다.   모라이는 자사의 유/무인 이동체 시뮬레이션 기술을 활용해 비행 자료 수집과 안전 저해 요인 분석을 위한 기술 지원을 제공하고, 관련 노하우를 항공안전기술원과 공유할 예정이다. 모라이는 현실 환경을 모사한 사실적인 디지털 트윈 환경을 제공하여, 이를 통해 가상 환경에서 다양한 테스트와 검증을 할 수 있으며, AI가 학습할 수 있는 데이터를 생성해 준다. 항공안전기술원은 수집된 비행 자료를 기반으로 안전 검토와 심층 분석을 수행하며, 분석 결과를 모라이와 공유하여 항공 안전 기술 개선에 기여할 예정이다. 또한, 양사는 항공 안전에 대한 인식을 제고하고 실질적인 기술 지식을 공유하기 위해 항공 안전 관련 세미나와 워크숍 등을 통해 협력의 폭을 확대할 계획이다.  이번 협약에 따라 모라이와 항공안전기술원은 항공기 운항 중 발생할 수 있는 다양한 안전 저해 요인을 공동으로 분석하며, 이를 통해 개선 방안을 도출할 계획이다. 모라이는 자사의 시뮬레이션 기술과 항공안전기술원의 안전 기술 연구 역량을 결합해 항공기 운항에 필요한 안전 기술을 고도화하고,향후 항공산업 전반에 적용 가능한 안전성 강화 기술을 개발할 예정이다.  모라이의 정지원 대표는 “모라이의 시뮬레이션 및 분석 기술을 활용해 항공안전기술원과 항공 안전을 강화할 수 있는 협력 기회를 갖게 되어 기쁘게 생각한다. 이번 협력을 통해 더욱 정밀한 항공 안전 관리 체계를 구축하고, 이를 바탕으로 항공 산업의 신뢰성과 안전성을 한층 높이며, 미래 항공 모빌리티의 발전에도 이바지할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.   

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 공작기계 프로그래밍 시간을 75% 단축할 수 있는 자동화된 CAM 프로그래밍 툴 ‘프로플랜AI(ProPlanAI)’를 공개했다. 헥사곤은 이 기술이 헥사곤의 연결성 및 협업 클라우드 플랫폼인 ‘넥서스(Nexus)’에 통합돼 제조 현장의 효율성을 개선할 것으로 예상하고 있다. 2025년 1분기 출시 예정인 프로플랜AI는 마이크로소프트 애저 기반으로 CAM 프로그래머가 생성한 데이터를 학습해, 기업 특성에 맞는 최적의 프로그래밍 설루션을 제공한다. 이를 통해 제조기업은 기존 프로그래밍 정보를 자동으로 분석해 조직의 선호도, 생산 능력 및 요구 사항에 맞는 최적의 결과를 예측할 수 있다. 프로플랜AI는 지속적으로 학습하고 적응해 프로그램의 효율성과 생산성을 최대화한다. 프로플랜AI는 부품 프로그래밍의 간소화 외에도 기업들이 잠재된 표준 관행을 파악하고, 회사 프로그래밍 표준에서 벗어난 점을 알려주며, 설계 파일에 내장된 제품 제조 정보(PMI)를 자동화된 CNC 프로그래밍에 더 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 기계 설정 과정을 안내하고 실행 가능한 프로그램을 제시하는 AI 기반 헥사곤 코파일럿(Hexagon Copilot) 기능을 제공할 예정이다. 사용자는 이를 통해 소프트웨어 사용법, 특정 부품 제작 과정, 최적의 기계 가공 전략 등에 대한 지원과 안내뿐만 아니라 사용자는 채팅 기능으로 특정 질문을 하고 명령을 실행할 수 있다.     헥사곤의 AI 애플리케이션은 마이크로소프트의 애저 오픈AI(Azure OpenAI) 서비스, 애저 코스모스 DB(Azure Cosmos DB), 애저 데이터브릭스(Azure Databricks)를 활용한다. 이를 통해 모든 규모의 제조 기업이 인공지능(AI)을 적용해 시간이 많이 소요되는 프로세스 계획을 자동화하고, 내부 데이터를 더 빠르고 쉽게, 철저하게 활용할 수 있다는 것이 헥사곤의 설명이다. 마이크로소프트의 클레어 바클리(Clare Barclay) EMEA 엔터프라이즈 및 산업 부문 사장은 “마이크로소프트와 헥사곤의 협력은 제조업 생산성 혁신에 대한 공동의 믿음에서 시작됐다”면서, “애저의 AI 기능은 자동화를 통해 전문 CNC 프로그래머의 생산성을 높이고 새로운 사용자의 기술 향상을 도울 것이다. 이는AI가 산업에 가져올 수 있는 변화의 핵심이며, 헥사곤이 제조 전문성과 넥서스 플랫폼을 통해 가치사슬 전반의 생산성을 혁신할 것으로 기대한다”고 말했다.  헥사곤의 척 매튜(Chuck Mathews) 생산 소프트웨어 총괄 매니저는 “치열한 경쟁 시장에서 공장 현장의 생산성은 핵심 과제이다. 많은 기계가 자동화되었지만, 프로그래밍은 여전히 복잡한 관계로 고도로 숙련된 전문가를 필요로 한다”면서, “헥사곤은 마이크로소프트와 협력해 넥서스를 통해 강력한 AI 기능을 활용함으로써, 프로그래머가 핵심 업무에 집중해 생산성을 높일 수 있도록 돕는다”고 소개했다. 그리고 “제조기업은 프로플랜AI로 자체 데이터를 활용해 프로그램을 개발하기 때문에 개별 비즈니스의 지식과 경험은 물론 생산 부품, 사용하는 공작기계를 자동으로 반영할 수 있다. 이를 통해 신입 직원의 빠른 적응을 돕고, 기술 인력 부족에 직면한 업계는 주요 인력의 이탈 시 손실을 줄일 수 있다”고 전했다. 프로플랜AI는 이미 로딘 머시닝(RODIN machining)을 포함한 여러 산업 전문 기업에 의해 베타 테스트가 완료됐다. 로딘 머시닝의 폴 모이(Paul Mooij) 디지털 디렉터는 “로딘은 지난 2022년 자율 공장 건설을 목표로 자동화를 폭넓게 활용하고 있지만, 공작기계 프로그래밍은 높은 복잡성으로 인해 많은 경험을 요구한다”면서, “프로플랜AI의 장점은 인적 자원을 활용해 기계 활용도를 높일 수 있다는 점이다. 로딘은 프로플랜AI의 제안을 검토하고, 프로그램 세부 사항을 완성하는 데 이를 적극 활용해 기계 프로그래밍 시간을 획기적으로 단축했다”고 말했다. 프로플랜AI는 2025년 1분기부터 헥사곤의 CAM 시뮬레이션 설루션인 ‘에스프릿 엣지(Esprit Edge)’를 사용하는 고객에게 제공될 예정이다. 고객들은 추가 구독을 통해 프로플랜AI를 이용할 수 있다.

엔비디아가 2025년 AI가 가져올 각 산업 분야의 혁신에 대해 전망했다. 엔비디아의 전문가들은 멀티모달 모델이 업계의 혁신과 효율성을 가속화할 것이라고 예측했다. 생성형 AI는 올해 조직의 모든 분야에서 큰 주목을 받았다. 이에 따라 산업 전반에서 이를 활용해 혁신과 창의성을 증진하고, 고객 서비스를 개선하며, 제품 개발을 변화시키고, 의사소통을 강화하는 방법에 대한 논의가 활발히 이루어졌다. IDC에 따르면, 전 세계 기업은 내년에 AI 설루션에 3070억 달러를 지출할 것으로 예상된다. 또한, 이는 2028년까지 연평균 29.0%의 성장률로 6320억 달러까지 증가할 것으로 보인다. IDC는 AI가 2030년까지 전 세계 누적 경제에 19조 9000억 달러의 영향을 미칠 것이며, 2030년 전 세계 GDP의 3.5%를 견인할 것이라고 예측했다. 그러나 AI의 빠른 발전에도 불구하고 일부 기업과 스타트업은 여전히 실험과 사일로화된 프로젝트에 집착하며 AI 도입에 느리게 대응하고 있다. 이는 AI의 혜택이 기업, 사용 사례, 투자 수준에 따라 다르기 때문이다. 하지만 신중한 접근 방식은 낙관적인 태도로 전환되고 있다. 포레스터 리서치(Forrester Research)의 2024 AI 현황 설문조사에 참여한 응답자의 3분의 2는 조직의 AI 이니셔티브가 성공하려면 투자 수익률이 50% 미만이어야 한다고 답했다. 다음으로 주목할 만한 것은 에이전틱 AI이다. 이는 자율적이거나 ‘추론’하는 형태의 AI로, 다양한 언어 모델, 정교한 검색 증강 생성(RAG) 스택, 고급 데이터 아키텍처를 사용해야 한다.     엔비디아는 2025년 주목할 만한 AI 트렌드로 ▲효율적인 추론 설루션에 대한 수요도 증가 ▲양자 컴퓨팅의 오류 수정 및 양자 하드웨어 성능 향상 ▲AI의 창의성과 다양성 강화 ▲산업 인프라와 도시 계획의 재검토 ▲AI 에이전트의 효율을 극대화하는 AI 오케스트레이터의 증가 ▲기업의 데이터를 탐색 방식을 바꾸는 AI 쿼리 엔진 ▲기업에게 고성능 추론을 필수로 만드는 에이전틱 AI ▲데이터를 인텔리전스로 처리하기 위한 AI 팩토리 확장 등을 꼽았다. 엔비디아는 에이전틱AI(agentic AI)의 시대가 열리면서, 여러 모델로 구성된 복잡한 시스템에서 거의 즉각적인 응답에 대한 수요가 증가할 것으로 전망했다. 이에 따라 고성능 추론은 고성능 훈련 인프라만큼이나 중요해질 전망이다. 그리고 IT 리더는 실시간 의사 결정을 위한 성능을 제공하기 위해, 에이전틱 AI의 수요에 맞추어 확장 가능하고 특수 목적에 맞게 구축되고 최적화된 가속 컴퓨팅 인프라를 필요로 할 것이다. AI를 통한 건설, 엔지니어링, 디자인 혁신도 보다 활발히 진행될 전망이다. 엔비디아는 건설, 엔지니어링, 디자인 산업에 맞춤화된 생성형 AI 모델이 증가할 것이며, 이는 효율성을 높이고 혁신을 가속화할 것이라고 보았다. 건설 분야에서는 에이전틱 AI가 현장 센서와 카메라에서 수집한 방대한 양의 건설 데이터를 해석해 더 효율적인 프로젝트 일정과 예산 관리로 이어지는 인사이트를 제공한다. AI는 24시간 현실 캡처 데이터(라이다, 사진 측량, 레디언스 필드)를 평가하고 품질, 안전, 규정 준수에 대한 중요한 인사이트를 도출해 오류와 작업장 부상을 줄일 수 있다. 엔지니어의 경우, 물리 정보 신경망에 기반한 예측 물리학은 홍수 예측, 구조 엔지니어링, 건물 내 개별 방이나 층에 맞춘 공기 흐름 설루션을 위한 전산유체역학(CFD)을 가속화해 설계 반복을 단축한다. 디자인 분야에서는 RAG(검색증강생성)를 통해 건물 디자인과 시공을 위한 정보 모델링이 현지 건축법을 준수하는지 확인할 수 있다. 이는 디자인 초기 단계에서 규정을 준수할 수 있도록 한다. 확산 AI 모델은 건축가와 디자이너가 키워드 프롬프트와 대략적인 스케치를 결합해 고객 프레젠테이션을 위한 풍부하고 상세한 개념 이미지를 생성할 수 있게 해 개념 설계와 부지 계획을 가속화한다. 이로써 연구와 디자인에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있다. 엔비디아는 거의 모든 산업에서 AI를 사용해 사람들의 생활과 여가를 즐기는 방식을 향상시키고 개선할 준비를 하고 있다고 보고 있다. 농업 분야에서는 AI를 사용해 식품 공급망을 최적화하고 식량 공급을 개선할 것이다. 예를 들어, AI는 개별 농장의 다양한 작물에서 발생하는 온실가스 배출량을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 분석은 공급망에서 온실가스를 줄이는데 도움이 되는 설계 전략을 수립하는 데 도움이 된다. 한편, 교육 분야의 AI 에이전트는 개인의 모국어로 말하고 특정 과목의 교육 수준에 따라 질문하거나 답변하는 등 학습 경험을 개인화할 수 있다. 엔비디아는 국가와 산업계에서 AI가 경제의 다양한 측면을 자동화해 세계 인구가 감소하는 가운데서도 현재의 생활 수준을 유지하는 방법을 모색하기 시작할 것으로 보았다. 이러한 노력은 지속 가능성과 기후 변화에도 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 농업 산업은 밭을 관리하고 해충과 잡초를 기계적으로 제거할 수 있는 자율 로봇에 투자하기 시작할 것이다. 이는 살충제와 제초제의 필요성을 줄여 지구를 더 건강하게 유지하고, 다른 의미 있는 기여를 위한 인적 자본을 확보할 수 있다. 도시 계획 사무소에서 자율주행차를 고려하고 교통 관리를 개선하기 위한 새로운 사고 방식을 기대할 수도 있다. 장기적으로는 AI가 전 세계의 시급한 과제인 탄소 배출량 감축과 탄소 저장을 위한 설루션을 찾는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 기업의 AI 팩토리(AI factory)는 원시 데이터를 비즈니스 인텔리전스로 변환한다. 2025년에는 기업이 이러한 AI 팩토리를 확장해 방대한 양의 과거, 합성 데이터를 활용할 것이다. 이를 통해 소비자 행동과 공급망 최적화부터 금융 시장의 움직임, 공장과 물류창고의 디지털 트윈에 이르기까지 모든 것에 대한 예측과 시뮬레이션을 생성할 것이다. AI 팩토리는 초기 채택자들이 미래 시나리오에 대응하는데 그치지 않고 이를 예측하고 구체화하는 데 도움이 되는 핵심 경쟁 우위로 자리 잡을 것이다.

IBM은 데이터센터에서 생성형 AI 모델의 학습 및 실행 방식을 획기적으로 개선할 수 있는 차세대 광학 기술을 발표했다. 이는 기존의 전선 기반 단거리 통신을 보완하는 새로운 공동 패키지형 광학(co-packaged optics : CPO) 기술로, 데이터센터 내부 연결 속도를 대폭 향상시킬 수 있는 새로운 공정이다. 특히 IBM은 이 기술을 구동할 수 있는 폴리머 광학 도파관(Polymer Optical Waveguide : PWG)을 성공적으로 설계, 조립해 최초로 공개했다. IBM 연구진은 CPO 기술이 칩, 회로 기판, 서버 간 고대역폭 데이터를 전송하는 컴퓨팅 방식에 가져올 변화를 시연했다.  광섬유 기술은 전기 대신 빛으로 장거리 데이터 전송을 빠르게 처리하기 때문에, 현재 전 세계 상업 및 통신 트래픽 대부분에 사용되고 있다. 그러나 데이터센터의 경우, 외부 통신 네트워크에는 광섬유를 사용하는데 반해, 내부 통신 네트워크의 대부분에는 여전히 구리선을 사용하고 있다. 이 전선은 대규모 분산 학습 과정에서 다른 장치의 데이터를 기다리느라 절반 이상의 시간을 유휴 상태로 보내는 GPU 가속기들을 연결하고 있는데 이로 인해 상당한 비용과 에너지가 소모된다. IBM 연구진은 광학 속도와 처리 능력을 데이터센터 내부로 도입할 방법을 제시했다. IBM은 새롭게 발표된 논문을 통해, 고속 광학 연결을 가능하게 하는 새로운 CPO 모듈의 시제품을 소개했다. 이 기술은 데이터센터 통신의 대역폭을 확장하고, GPU의 유휴 시간을 줄이며, AI 처리 속도를 향상시킬 수 있다.   ▲ IBM 리서치의 광학 모듈 시제품   IBM은 이번 연구 혁신을 통해 중급 전기 배선(interconnect) 대비 전력 소비를 5배 이상 줄임으로써 생성형 AI 확장 비용을 낮추고, 데이터센터 간 케이블 연결 길이를 기존 1미터에서 수백 미터로 확장할 수 있을 것으로 보고 있다. 또한, CPO 기술을 통해 기존 전기 배선(wiring)을 사용할 때보다 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 속도를 최대 5배까지 높일 수 있다고 보았다. 이를 통해 일반적인 LLM 학습 시간이 3개월에서 3주로 단축될 수 있으며, 더 큰 모델과 더 많은 GPU를 활용할 경우 성능 향상의 폭이 더욱 커진다는 것이다. 이외에도 IBM은 AI 모델 학습 시 모델 당 미국 가정 약 5000가구의 연간 전력 소비량에 해당하는 에너지를 절감함으로써, 데이터센터 에너지 효율을 높일 수 있을 것으로 전망했다.   IBM 리서치 연구 개발 총책임자인 다리오 길(Dario Gil) 수석 부회장은 “생성형 AI가 점점 더 많은 에너지와 처리 능력을 요구함에 따라 데이터센터는 진화해야 한다. 공동 패키지형 광학(CPO) 기술은 데이터센터를 미래에 대비하도록 만들 수 있다”면서, “이 획기적인 기술을 통해 미래의 칩은 광섬유 케이블이 데이터 센터 안팎으로 데이터를 전달하는 방식으로 통신하게 될 것이며, 미래의 AI 워크로드를 처리할 수 있는 더 빠르고 지속 가능한 새로운 통신 시대를 열 것”이라고 말했다.

마이크로소프트가 2025년 주목해야 할 AI 트렌드 6가지를 공개하면서, AI가 이끌어갈 혁신과 과제에 대한 주요 인사이트를 제시했다.  2024년은 전 세계 조직이 AI를 본격 도입하기 시작한 해로 평가된다. 마이크로소프트의 의뢰로 진행된 IDC 2024 AI 보고서에 따르면, 전 세계 조직의 AI 도입률은 지난해 55%에서 올해 75%로 증가했다. 이는 AI가 실험 단계를 넘어, 실제 비즈니스에서 가치를 창출하는 핵심 도구로 자리잡았음을 보여준다. 마이크로소프트는 이러한 변화에 따라 2025년이 AI가 일상과 업무에서 필수적인 기술로 자리 잡는 전환점이 될 것으로 전망하고 있다. AI는 높은 자율성을 기반으로 복잡한 문제를 해결하고, 업무 효율성을 크게 높이며 일상을 단순화할 것으로 기대된다. 나아가 과학, 의료 등 인류가 직면한 주요 과제 해결에도 적극적으로 활용될 것으로 내다보고 있다. 특히, 이러한 흐름은 AI의 논리적 사고와 데이터 처리 능력의 고도화를 통해 더욱 가속화될 것으로 예상된다. 마이크로소프트는 이러한 변화를 지원하기 위해 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기술 개발에 집중하고 있으며, 이를 사용자들이 안심하고 활용할 수 있도록 지원할 계획이다.  마이크로소프트의 크리스 영(Chris Young) 사업개발·전략·투자 담당 부사장은 “AI는 불가능해 보였던 많은 것을 가능하게 하고 있으며, 지난 한 해 동안 많은 조직이 실험 단계를 넘어 실질적인 도입 단계로 진입했다”고 말했다. 이어 그는 "AI 기술은 우리 삶의 모든 영역에 전면적인 변화를 가져올 전환점에 서 있다"고 강조했다.      마이크로소프트가 제시한 2025년 6가지 주요 AI 트렌드는 ▲더 유용하고 유능해질 AI 모델 ▲업무 형태를 변화시킬 AI 에이전트의 활약 기대 ▲모든 일상을 지원하는 AI 역할 확장 ▲지속 가능한 AI 인프라 구축 필요성 증대 ▲테스트와 맞춤화를 통한 책임 있는 AI 구축 ▲과학적 혁신을 가속화하는 AI 등이다. 첫 번째, AI 모델은 더 많은 일을 더 잘 수행할 것이다. 이 AI 모델들은 과학, 코딩, 수학, 법률 및 의학 등 여러 분야에서 혁신을 주도하며, 문서 작성부터 코딩 같은 복잡한 업무에 이르기까지 폭 넓은 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖추게 될 것으로 보인다. 특히 AI의 추론 능력도 향상될 전망이다. 고급 추론 AI 모델인 오픈AI o1은 인간이 생각하는 방식과 유사한 논리적 과정을 거쳐 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 데 뛰어난 성능을 입증했다. 데이터 선별과 후속 학습도 AI 모델 발전에서 핵심적인 역할을 하게 된다. 마이크로소프트의 소형언어모델 파이(Phi)는 고품질 데이터를 활용해 모델 성능과 추론 능력을 효과적으로 개선할 수 있음을 보여줬다. 또한, 오르카(Orca) 및 오르카2(Orca 2) 모델은 합성 데이터를 활용한 학습으로 대규모 언어 모델에 준하는 성능을 구현하며 새로운 가능성을 열었다. 두 번째, 개인화된 차세대 AI 에이전트는 반복적이고 일상적인 업무를 자동화하는 데에서 나아가, 복잡하고 전문적인 작업까지 수행하며 조직의 업무 환경과 프로세스를 근본적으로 변화시킬 것으로 기대된다. AI 에이전트는 메모리, 추론, 멀티모달 기술의 발전을 통해 더욱 정교하게 작업을 처리할 수 있다. 예를 들어 조직의 재고 공급에 문제가 발생하면 AI 에이전트가 이를 관리자에게 알리고, 적합한 공급 업체를 추천하거나 직접 주문을 실행해 업무가 중단 없이 진행될 수 있도록 돕는다. 또한, 누구나 AI 에이전트를 설계하고 개발할 수 있는 환경도 마련된다. 마이크로소프트의 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)는 코딩 없이도 AI 에이전트를 개발할 수 있으며, 애저 AI 파운드리(Azure AI Foundry)는 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 고급 AI 에이전트 설계를 지원한다. 이러한 변화는 단순히 사용자와 협력하며 응답하는 프롬프트 기반 AI 에이전트에서, 독립적으로 업무를 수행하고 프로세스를 조율하는 완전 자율형 AI 에이전트까지 다양화될 것으로 예상된다. 세 번째, AI가 일상생활에서 차지하는 역할의 확장이다. 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)은 AI 동반자로서, 사용자가 하루 일과를 우선 순위에 따라 시간을 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는다. 또한, 개인 정보와 데이터 보안을 강화해 보다 안전한 환경에서 AI를 사용할 수 있도록 설계됐다. 사용자는 일상에서 코파일럿을 더욱 밀접하게 활용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 하루를 시작하며 코파일럿 데일리(Copilot Daily)의 음성을 통해 최신 뉴스와 날씨 정보를 확인할 수 있다. 또한, 코파일럿 비전(Copilot Vision)은 사용자가 접속한 웹페이지를 분석해 관련 질문에 답하거나 다음 단계를 제안하는 등 보다 직관적인 상호작용을 지원한다. 코파일럿은 의사결정 과정에서도 유용하게 활용된다. 예를 들어, 새 아파트 인테리어를 위해 어울리는 가구를 추천하고, 효율적인 배치 방안을 제시해 사용자의 공간을 더 편리하고 실용적으로 꾸밀 수 있도록 돕는다. 이는 시작 단계이며, 앞으로 AI는 정서 지능의 고도화를 통해 보다 유연하고 자연스러운 상호작용을 제공할 전망이다. 네 번째, 에너지 자원 효율화를 통한 지속 가능한 AI 인프라 구축에 대한 노력이다. 실제로 전 세계 데이터 센터 처리량은 2010년부터 2020년까지 약 9배 증가했음에도 전력 소비량은 단 10% 증가에 그쳤다. 이는 마이크로소프트가 AMD, 인텔, 엔비디아 등과 협력해 반도체 칩 애저 마이아(Azure Maia)와 코발트(Cobalt), 그리고 대규모 AI 시스템 냉각을 위한 액체 냉각 열교환기 기술을 통해 하드웨어의 에너지 효율을 높인 결과다. 향후 몇 년 내에는 냉각에 물을 전혀 사용하지 않는 워터-프리 데이터센터가 도입될 예정이다. 동시에 초고효율 액체 냉각 기술인 콜드 플레이트(Cold plates)의 사용도 확대된다. 이러한 기술들은 지속 가능한 AI 인프라 조성을 위한 노력의 핵심이다. 이와 함께 마이크로소프트는 저탄소 건축 자재를 도입해 데이터센터 설계를 친환경적으로 혁신하고 있다. 탄소 배출이 거의 없는 철강, 콘크리트 대체 소재, 교차 적층 목재 등이 대표적인 예다. 이와 함께 풍력, 지열, 원자력 및 태양광 등 무탄소 에너지원에도 적극 투자하며, 2030년까지 탄소 네거티브, 워터 포지티브, 제로 웨이스트 목표를 달성하기 위한 장기적인 비전을 실행하고 있다. 다섯 번째, AI의 위험을 측정하고 평가하는 기준의 강화다. 2025년에는 책임 있는 AI를 구현하기 위해 ‘테스트’와 ‘맞춤화’에 대한 기준이 높아질 것으로 예상된다. 포괄적인 테스트 체계는 외부의 정교한 위협을 탐지하고, AI가 생성하는 부정확한 응답(환각)과 같은 내부 문제를 해결하는 데에 효과적이다. 마이크로소프트는 AI 모델이 직면할 수 있는 위협을 정밀하게 분석하고 개선하는 과정을 지속하며, 더욱 안전한 AI 환경 구축을 목표로 하고 있다. 특히 모델의 안전성이 높아질수록 테스트와 측정 기준도 더욱 정교해지고 있다. ‘맞춤화’와 ‘제어’는 미래 AI 응용 프로그램의 핵심으로 자리 잡을 것으로 보인다. 조직은 콘텐츠 필터링과 작업에 적합한 가드레일 설정 등 AI 활용 방식을 자유롭게 조정할 수 있다. 예를 들어, 게임사는 직원이 볼 수 있는 폭력 콘텐츠의 종류를 제한할 수 있다. 마이크로소프트 365 코파일럿은 업무 환경에 적합한 콘텐츠를 설정할 수 있는 맞춤형 제어 기능을 제공한다. 여섯 번째, AI가 과학 연구에 미치는 영향력 확대다. 이미 AI는 슈퍼컴퓨팅과 일기 예보 같은 분야의 연구 속도를 가속화하고 있으며, 앞으로는 자연 과학, 지속 가능한 소재 개발, 신약 연구 및 건강 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 2024년, 마이크로소프트 리서치(MSR)는 생체 분자 과학 문제를 해결할 생체분자 역학 시뮬레이션(simulate biomolecular dynamics)을 개발했다. AI2BMD(AI-driven Biomolecular Dynamics)로 불리는 이 시스템은 단백질 설계, 효소 공학, 신약 개발 등의 분야에서 전례 없는 속도와 정밀도로 문제를 해결하며 생물 의학 연구에 새로운 가능성을 열었다. 2025년에는 AI가 지속 가능한 소재 설계와 신약 개발 같은 인류의 공동 과제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이를 통해 과학 기관과 연구자들은 AI를 통해 연구 효율을 높이고, 지금까지 불가능했던 새로운 돌파구를 마련할 것으로 기대를 모으고 있다.

자율주행 시뮬레이션 전문기업 모라이는 자사의 시뮬레이션 플랫폼인 ‘모라이 드라이브(MORAI Drive)’ 설루션이 국제 표준 인증기관인 SGS-TUV Saar로부터 3D 라이다(3D LiDAR) 센서 모듈에 대한 ISO 26262 인증을 취득했다고 밝혔다. ISO 26262는 자동차 전기/전자 시스템의 기능 안정성(functional safety)을 평가하고 관리하기 위한 국제 안전 표준이다. 자율주행 자동차는 사람이 운전하는 차량과 달리 차량 자체가 주행을 제어하기 때문에, 안전성과 신뢰성이 핵심 과제로 꼽힌다. 이러한 배경에서 자율주행 자동차 개발 과정에서 전기 및 전자 시스템의 안전성을 보장하는 ISO 26262 인증은 필수이다. 모라이의 시뮬레이션 설루션은 자율주행 시스템의 인지, 판단, 제어 전체 과정의 연구에서 자율주행 알고리즘이 개발 의도대로 작동하고 안전을 유지할 수 있는지 테스트할 수 있는 가상 검증 플랫폼으로 활용된다. 차량 동작의 정확한 시뮬레이션을 위해 고정밀 차량 역학(vehicle dynamics) 맞춤 설정과 카메라, 라이다, 레이더, GPS 및 관성측정장치(IMU)를 포함한 다양한 센서 모델을 제공한다. 이를 기반으로 합성 데이터셋을 생성해 이를 자율주행 자동차 알고리즘 개발 및 고도화를 위한 학습 데이터로 확용할 수 있다. 자율주행 자동차를 비롯해 UAM, 무인 로봇, 무인 선박, 다목적 무인차량 등 차세대 모빌리티 시스템 전반에 적용할 수 있는 범용성도 갖춘 것이 특징이다.     모라이는 “모라이의 3D 라이다 모듈은 ISO 26262에 따라 최고 수준의 안전성 평가 기준인 ASIL D까지 해당 시스템의 안전 목표를 검증하기 위한 시뮬레이션 분석 도구로 적합하다”는 SGS-TUV Saar의 평가도 소개했다.    모라이의 정지원 대표는 “ISO 26262 인증 취득으로 모라이의 자율주행 시뮬레이션 플랫폼이 자율주행 자동차의 개발과 운영에 필요한 안전성 요구사항 검증에 적합하다는 점을 인정받았다. 모라이의 시뮬레이터를 통해 고객은 현실적인 가상 환경에서 자율주행 차량의 안전성을 빠르고 효과적으로 검증할 수 있어, ISO 26262 표준에 대응하고, 제품 경쟁력을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로도 모라이는 안전하고 신뢰성 높은 자율주행 기술 개발을 지원하기 위해 지속적으로 노력하겠다”고 밝혔다.