인공지능, 데이터과학, 새로운 기술, 새로운 기회를 세상에서 처음 만나는 기쁨을 가져봅니다.
제조업에서 품질관리 업무를 지원하는 개발자라면 AI를 활용한 솔루션 개발에 대한 관심이 높을 것입니다.하지만 대용량 언어모델(LLM)을 실제 제조 현장에서 안정적으로 운영하기 위해서는 단순히 모델을 실행하는 것 이상의 복잡한 시스템 설계가 필요합니다. 예를 들어, 제조 라인에서 실시간으로 발생하는 품질 데이터를 분석하고 즉각적인 피드백을 제공하려면 높은 처리 성능과 안정성을 보장하는 서빙 아키텍처가 구축되어야 합니다.
기업의 특성상 내부에 축적되는 데이터의 보안성과 기밀성 유지 및 서비스 성능의 향상을 위해서 클라우드 서비스를 이용하는 것에서 최종적으로는 자체 AI서버를 구축하는 단계에 이르게 됩니다. 중소 제조기업에서의 데이터양과 서비스 질을 고려하여 최적화되고 확장성을 고려한 인프라의 설계는 건축물을 올리기전의 터를 마련하는 것과 같습니다. 이번 글에서는 AI 워크로드의 특성을 이해하고, 하드웨어 선정부터 완전한 개발환경 구축까지의 전 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.
4차 산업혁명의 핵심 동력인 AI가 제조업 현장을 빠르게 변화시키고 있습니다. 데이터 보안, 실시간 처리, 비용 효율성 측면에서 클라우드 AI의 한계를 극복할 수 있는 로컬 AI의 도입 전략과 구체적인 사업계획 수립 방법을 제시합니다.
기업 특화형 인공지능 제조 플랫폼을 구축하기 위해서는 제조기업은 충분한 빅데이터가 적재되어 있어야 합니다. 그러나 대부분의 기업들이 데이터 없는 인공지능을 구성하려는 실수를 하게 됩니다. KAMP 플랫폼은 중소 제조기업들에게 디지털 전환과 스마트팩토리 구축을 위해 제조 데이터의 수집과 활용이라는 부분의 문제점을 해결하는 모델을 제시하고 있습니다.
데이터 과학자는 원시 데이터를 기술적이고 비기술적인 개인들에게 이해하기 쉬운 결과물로 분석하고 종합합니다.
데이터 과학 기술은 데이터 과학 분야와 관련하여 특정 작업을 수행하는 능력을 나타냅니다. 고용주에 따라 적절한 직무 수행을 위해 특정 기술 세트가 필요합니다. 이러한 기술에는 수학적 기술, 문제 해결 기술, 프로그래밍 기술, 커뮤니케이션 기술 등이 포함됩니다.
Taming large amounts of data from multiple sources and deriving the greatest value to ensure trusted business decisions hinge on a foolproof system for collecting big data.
분야별, 공간별, 목적별 데이터가 가지는 의미를 부여하여 분류하고 처리할 수 있는 방법을 고민합니다.
