▲ 다니엘라 러스 교수가 산업계 전문가들과 인공지능 이니셔티브의 방향에 관해 협의하고 있다.(사진=MIT CSAIL)

MIT 산하 ‘컴퓨터과학 및 인공지능연구소(CSAIL:Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)’가 산업계와 공동으로 ‘인공지능 이니셔티브(artificial intelligence initiative)’를 추진한다고 'MIT 뉴스'가 보도했다.

산업계와 협력해 의료, 에너지, 통신, 제조, 금융 등 다양한 분야에서 머신 러닝 애플리케이션을 연구 및 활성화하겠다는 목표다. 이를 위해 CSAIL은 산업계와 ‘STL (SystemsThatLearn@CSAIL)’이란 조직을 결성했다. STL에는 BT, 마이크로소프트, 세일즈포스, 노키아벨랩 등 기업과 함께 40여명의 수석급 연구원들이 참여한다. CSAIL은 산업계 전문가들과 협력해 실세계에 적용 가능한 R&D 연구를 추진한다.

‘로리 글로버(Lori Glover)’ STL 소장은 “AI와 머신러닝은 금융, 에너지, 제조, 건강의료 등 다양한 분야에서 미래의 핵심 키워드가 될 것”이라고 말했다. 그는 "인공지능 분야의 전문가 수요는 크게 증가하고 있으나 인재들의 공급은 매우 작고 분산되어 있다"며 "이를 개선하기 위해 인공지능 영역의 민주화도 적극 추진, 기술 격차를 해소하는데 앞장 서겠다"고 밝혔다.

STL은 CSAIL의 ‘빅데이터 이니셔티브‘ 상에서 작동한다. 빅데이터 이니셔티브는 복잡한 데이터셋을 다룰 수 있는 도구를 개발하고 있다. STL 측은 많은 머신 러닝 솔루션들이 훈련되고 있지만 각각의 단계에 분산되어 있다며 이들 프로세스들을 통합하는 데 목표를 두고 있다고 밝혔다.

STL의 또 다른 목표는 데이터 과학을 좀 덜 힘든 작업으로 만드는데 있다. 지난해 ‘크라우드 플라워‘가 발표한 보고서에 따르면 데이터 과학자들은 그들이 소비하는 시간의 80%를 데이터 수집과 조직화에 썼다. 데이터를 분석하는 시간은 20%에 불과했다. STL에 참여하고 있는 ‘사무엘 매든(Samuel Madden)’ 교수는 “이번 산업계와의 협력을 통해 데이터 과학의 지루하고 힘든 작업을 자동화해 생산성을 증가하는데 노력하겠다고 말했다.

CSAIL 다니엘라 러스 소장은 “우리의 비전은 시스템안에 깊숙하게 뿌리박힌 차세대 인공지능 시스템을 개발하는 것"이며 "이를 통해 시스템을 더욱 나은 것으로 만들겠다”고 밝혔다. 그는 머신러닝이 운영체제에서 일반적인 부분이 되기를 기대한다고 덧붙였다.