아크 인베스트먼트가 말하는 신경망, 멀티옴, 로봇. 근데 이걸 융합해?

 

신경망과 자율 이동, 멀티옴 기술, 그리고 적응형 로봇의 융합: 기술적 전환을 이끄는 연구

신경망이 자율 이동을 촉진하는 방식

ARK 연구소의 분석에 따르면, 자연어 처리 AI의 발전이 로보택시의 기능을 향상시키고 있으며, 이는 자율 이동의 시장 규모를 십 배 이상 증가시킬 것으로 예상된다 . 예를 들어, 테슬라의 전체 자율 주행(FSD) 시스템은 교차로를 이해하기 위해 GPT-4와 같은 변환 아키텍처에 의존한다. 이는 자율 이동 소프트웨어의 직접적인 발전으로 연결된다 . 또한, 테슬라는 이미지 생성 분산 모델과 강화 학습을 이용해 자율 택시 시스템을 개발하고 있으며, 이는 자율 모빌리티 시스템의 능력과 확장성을 높이는 데 기여한다 .

신경망이 멀티옴 기술을 촉진하는 방식

멀티옴 기술에서의 신경망의 활용은 특히 DNA 시퀀싱에서 발견된 변이(또는 프로그래밍 오류)를 식별하는 데 중요하다. 긴 DNA 조각의 시퀀싱은 유전체의 구조적 변이를 탐지하는 데 필수적이지만, 긴 읽기 시퀀싱 기계는 단일 뉴클레오타이드를 읽는 데 높은 오류율을 가진다. 구글 연구원들은 언어 생성 모델에 사용되는 변환 아키텍처를 Pacific Biosciences의 Sequel II 시퀀싱 기계에서 생성된 긴 읽기 DNA 시퀀싱 데이터에 적용하여 멀티옴 기술을 이용해 암을 1단계에서 또는 그 이전에 진단할 수 있게 했다 .

신경망이 적응형 로봇을 촉진하는 방식

자연어 지시를 이해하고 대화할 수 있는 로봇은 그렇지 않은 로봇보다 훨씬 유용하다. AI 모델의 같은 구조적 발전은 로봇의 능력을 향상시킬 뿐만 아니라, 적응형 로봇 시스템의 전체 시장 규모를 크게 증가시킬 수 있다. 구글 연구원들은 로봇의 이미지, 행동, 그리고 작업 설명에 대한 AI 모델을 훈련시켜, 이전의 최첨단 로봇에 비해 성공률을 크게 향상시켰다 . 알려진 작업에서는 로봇의 실패율을 약 30%에서 3%로 줄였고, 새로운 작업에서는 성공률이 20% 미만에서 약 75%로 향상되었다. 이러한 AI 소프트웨어 업그레이드는 신경망이 로봇 성능 곡선을 개선할 수 있음을 시사한다 .

결론

이 세 가지 사례 연구는 신경망과 같은 혁신적인 기술이 자율 이동, 멀티옴 기술, 그리고 적응형 로봇과 같은 다른 기술 분야에 어떻게 유의미한 영향을 미칠 수 있는지 보여준다. 이는 다양한 기술 분야에서의 전환적인 발전을 촉진하며, 향후 기술적 발전과 경제 성장에 있어 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.