AI가 신기술의 탄생을 촉진하는 방법 | 비즈니스에서의 AI #80

게시 됨: 2024-03-08

인공지능은 놀라운 방식으로 세상을 변화시키고 있으며, 이는 진화의 시작일 뿐입니다. 프로그래밍 도구부터 기술 문제 테스트 및 진단을 위한 고급 시스템에 이르기까지 새로운 기술, 대규모 언어 모델 및 기계 학습이 어떻게 혁신을 주도하는지 알아보세요. 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.

신기술의 탄생 - 목차:

인공지능은 신기술 창출에 어떻게 기여할 수 있을까?
AI 프로그래밍: GitHub Copilot
클라우드 신기술: Microsoft의 혁신
Siemens: AI를 사용한 소프트웨어 테스트
요약: 새로운 AI 기술

인공지능은 신기술 창출에 어떻게 기여할 수 있을까?

인공지능은 매력적인 신기술일 뿐만 아니라 혁신적인 기술 솔루션을 창출하는 강력한 도구이기도 합니다. AI가 이에 어떻게 기여할 수 있나요?

새로운 아이디어와 개념을 창출합니다. AI는 완전히 새로운 기술과 장치 프로토타입을 발명하는 데 도움이 됩니다. 인공지능은 사실과 개념을 색다른 방식으로 결합해 인간의 마음을 피할 수 있는 해결책을 찾아낼 수 있습니다.
프로토타입을 테스트하고 개선합니다. 컴퓨터 시뮬레이션 덕분에 실제 모델을 구축하는 데 시간과 비용을 낭비하지 않고 프로토타입의 기능을 빠르고 저렴하게 테스트할 수 있습니다. 또한 AI를 사용하면 다양한 사용 시나리오를 모델링하고 특정 목표에 맞게 프로젝트를 최적화할 수 있습니다.
생산 과정을 지원합니다. 지능형 시스템은 생산 데이터를 실시간으로 분석하고 이상을 감지하며 프로세스 수정을 제안하여 효율성을 높이고 실패율을 낮추며 품질 관리를 향상시킬 수 있습니다.
기술 관리 개선. AI는 기술 시스템의 모니터링을 촉진하고 사람의 개입 없이 문제를 진단하고 해결합니다. 이를 통해 시간과 자원이 절약되고 신기술이 더욱 효율적으로 작동됩니다.

출처: DALL·E 3, 프롬프트: Marta M. Kania(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

AI 프로그래밍: GitHub Copilot

프로그래머를 지원하기 위해 AI를 사용한 가장 흥미로운 사례 중 하나는 GitHub Copilot(https://github.com/features/copilot)입니다. 이는 인간과 "협동적으로 코딩"하는 고급 언어 모델을 기반으로 하는 도구입니다.

그러나 GitHub Copilot은 어떻게 작동합니까? Copilot은 프로그래머가 작성한 코드를 분석하여 참고 자료로 활용합니다. 이를 통해 프로그램의 다음 줄에서 무엇을 찾아야 하는지 제안할 수 있습니다. 다음을 수행할 수 있습니다.

표현은 물론 전체 기능까지 제안하고,
설명만을 기반으로 알고리즘에 대한 코드를 생성하고,
코드 자체를 기반으로 문서를 작성하고,
코드를 설명하고,
수정을 제안하고,
프로그래머와 복잡한 토론을 하고,
그 외에도 수십 가지 인기 프로그래밍 언어로 제공됩니다.

출처: Github(https://github.com/features/copilot)

개발자가 해야 할 일은 코드 조각 작성을 시작하는 것뿐입니다. GitHub Copilot은 수백만 개의 공개 저장소에 대한 분석과 프로그래밍 언어의 의미에 대한 깊은 이해를 기반으로 완전한 제안을 제안합니다.

프로그래머가 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다.

작업 속도를 최대 55%까지 높이고,
빠르게 떠오르는 효과적인 솔루션 덕분에 생산성과 만족도가 향상되었습니다.
반복적인 코드를 작성할 때 좌절감을 덜고,
더 빠른 문제 해결.

클라우드 신기술: Microsoft의 혁신

Microsoft는 복잡한 인프라 관리 및 장애에 대한 신속한 대응과 관련된 문제, 즉 클라우드를 사용하는 많은 기업의 공통 과제를 해결하기 위해 자연어 모델의 혁신적인 응용 프로그램을 개발했습니다.

이것은 어떻게 달성되었는가? Microsoft 전문가들은 언어 모델의 기능을 활용하여 사건 설명과 로그를 분석했습니다. 이를 바탕으로 모델은 문제의 가장 가능성 있는 원인과 최적의 솔루션을 제안할 수 있습니다.

중요한 것은 인공 지능에 더 많은 데이터가 공급될수록 새로운 결함을 감지하고 분류하는 정확도가 높아져 응답 시간이 빨라지고 클라우드 중단으로 인한 손실이 줄어든다는 것입니다.

자동 클라우드 사고 관리에 AI를 사용하면 다음과 같은 기회가 제공됩니다.

더욱 빠른 장애 원인 진단 - AI가 사람보다 빠르게 데이터를 분석하고,
자동화된 수리 – 인공 지능으로 생성된 솔루션으로 사람의 개입이 필요하지 않습니다.
가동 중지 시간 감소 및 운영 연속성 향상 – 새로운 클라우드 기술을 사용하는 기업의 대응 속도가 빨라져 손실이 줄어듭니다.

이는 새로운 클라우드 컴퓨팅 기술에 AI를 사용하는 시작일 뿐입니다. 머지않아 대부분의 관리 프로세스와 기술 지원이 자동화될 수도 있습니다.

Siemens: AI를 사용한 소프트웨어 테스트

Siemens 전문가들은 기계 학습 기능을 활용하여 소프트웨어 개발에서 매우 시간이 많이 걸리는 측면인 테스트를 자동화했습니다.

그들은 이전 테스트 및 코드 버전의 데이터를 기반으로 78%의 정확도로 새로운 테스트 결과를 예측할 수 있는 새로운 기술 시스템을 개발했습니다.

이것은 실제로 무엇을 제공합니까? 가장 중요한 측면은 개발자에게 더 빠른 피드백을 제공한다는 것입니다. 개발자는 대규모 프로젝트에서 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있는 테스트의 실제 완료를 기다리지 않고 거의 즉시 테스트 결과에 대한 예비 제안을 받습니다.

이를 통해 컨텍스트 전환 및 이전에 작성된 코드의 세부 정보를 불러오는 데 시간을 낭비하지 않고 오류를 더 빠르게 식별하고 제거할 수 있습니다.

두 번째 중요한 측면은 테스트 순서의 최적화입니다. 결과에 대한 예측을 통해 개별 테스트를 실행하여 잠재적인 오류가 가능한 한 빨리 발생하는 최적의 순서를 결정할 수 있습니다.

이를 통해 전체 테스트 세트를 수행하는 데 필요한 계산 리소스가 절약됩니다. 연구에 따르면 전체 테스트 시간이 10% 단축된 것으로 나타났습니다.

요약: 새로운 AI 기술

인공지능은 다양한 방식으로 기술 발전을 주도합니다. 주로:

사실을 색다른 방식으로 결합하여 새로운 아이디어와 장치 개념을 생성하고,
신속하고 비용 효과적인 프로토타입 제작을 촉진할 뿐만 아니라 솔루션 테스트 프로세스를 가속화합니다.
설계 및 생산 프로세스를 최적화하고,
시스템 모니터링 및 유지 관리를 자동화합니다.
프로그래머의 작업 속도를 높이고,
기술적 문제 진단을 지원합니다.
소프트웨어 테스트를 자동화합니다.

아마도 머지않아 대부분의 획기적인 발명품이 인공지능의 지원을 받아 등장하게 될 것입니다. 따라서 이러한 놀라운 변화를 따라잡고 작업에 새로운 기술을 활용하는 방법을 지속적으로 배우는 것이 가치가 있습니다.

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저자: 로버트 휘트니
IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.
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