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????수학적 방법 적용, 데이터 학습시간 절반으로

포르투갈 샴펄리머드연구센터, 이탈리아 볼로냐대 수학과, 고등전자시스템연구센터, 국립 정보과학기술연구소 신경과학자와 수학자들로 구성된 공동연구팀은 위상기하학(토폴로지)을 이용하면 현재 AI 기술을 한 단계 발전시킬 수 있다는 연구결과를 AI 분야 국제학술지 ‘네이처 머신 인텔리전스’ 3일자에 발표했다.

연구팀은 ‘위상기하학적 데이터 분석’(TDA)이라는 수학적 방법론으로 현재 AI의 신경망 학습을 보완할 수 있음을 제시했다. 현재 AI의 신경망 학습 방법으로 얼굴을 인식할 때는 수많은 사람 얼굴 사진을 학습해 이미지 픽셀값을 디지털화한 뒤 눈, 코, 입 등 얼굴 윤곽을 구분해 내는 방식이었다. 문제는 똑같은 얼굴이라도 뒤집어 놓거나 거꾸로 놓으면 AI가 제대로 인식하지 못하는 경우가 생긴다. 그렇지만 위상기하학적 신경망 학습 기법을 활용하면 복잡한 이미지들 사이에서 오류 없이 원하는 얼굴을 쉽게 찾을 수 있게 된다. 동시에 사전 학습에 필요한 데이터 양과 학습 시간이 절반으로 줄어든다는 장점이 있다고 연구팀은 설명했다.

마티아 베르고미 샴펄리드연구센터 박사는 “이번 연구는 AI의 궁극적인 목표 중 하나인 인간의 뇌와 상호작용이나 통합을 위한 새로운 형태의 신경망 구조를 만드는 데 단초를 제시했다는데 큰 의미가 있다”고 말했다.