[데이터넷] 화웨이는 ‘2023 화웨이 개발자 컨퍼런스’에서 ‘판구 모델(Pangu Model) 3.0)’과 ‘어센드(Ascend) AI’ 클라우드 서비스를 발표했다.
장 핑안(Zhang Ping’an) 화웨이 상무 겸 화웨이 클라우드 대표는 “화웨이의 혁신은 고객 및 파트너의 역량을 강화하고, 다양한 분야에서 변혁적인 성장을 위한 AI의 잠재력을 실현하는 것이 목표다”고 강조했다.
판구 모델 3.0은 사전 학습된 모델 시스템으로, 시나리오별 요구사항을 충족하고 여러 산업 분야에 걸쳐 복잡한 문제를 해결하도록 신속하게 조정할 수 있다. 특히 대규모 데이터 세트 및 머신러닝 알고리즘을 활용해 기상 예보, 신약 개발, 열차 내 결함 식별, 광산 등 다양한 분야에서 AI의 산업적 활용을 획기적으로 변화시킬지 주목된다.
장 핑안 화웨이 클라우드 대표는 “화웨이 클라우드 판구 모델은 모든 산업 분야에 속한 모든 구성원에게 지능형 비서를 제공하며 생산성 및 효율성 향상을 지원한다. 화웨이 클라우드는 ‘산업을 위한 AI’라는 비전 아래 판구 모델을 사용해 모든 산업을 AI로 재편할 것”이라고 말했다.
화웨이는 오는 18일 산둥에너지그룹과 ‘판구 광산 모델(Pangu Mining Model)’의 첫 상용 사례를 공동 발표할 예정이다. 판구 광산 모델은 안전성, 효율성, 생산성을 향상시키는 솔루션으로, 본질적인 위험과 많은 인력 요구 그리고 중대한 기술 및 안전 문제를 안고 있는 기존 채굴 작업에 강화된 디지털 기술을 구현함으로써 업계의 혁신적인 변화를 이끌고 있다.
판구 광산 모델은 모델 사전 학습을 위해 방대한 양의 데이터를 가져옴으로써 석탄 채굴 작업 내 1000개 이상의 하위 시나리오를 포괄하는 비지도 자가 학습을 가능케한다. 또한 굴착 및 굴진부터 기계, 운송, 통신에 이르기까지 수많은 탄광 시나리오에서 AI 애플리케이션을 간소화한다.
철도 산업 또한 화웨이의 AI로 혜택을 누리는 분야 중 하나다. 판구 철도 모델(Pangu Railway Model)은 화물 열차의 안전성과 효율성을 크게 향상시키고 있다. 이전의 열차 화물 감지 시스템(TFDS) 내 결함 식별 프로세스는 노동 집약적이고 비효율적이며 많은 비용이 소요됐지만 판구 철도 모델 도입으로 프로세스가 혁신돼 99.99%의 주요 결함 탐지율과 98%를 넘는 일반 결함 탐지율로 442가지 유형의 결함을 정확하게 식별할 수 있게 됐다.
이 같은 사례는 산업 애플리케이션에서 AI의 혁신적인 힘을 보여준다. 기업은 화웨이의 판구3.0과 어센드 AI 클라우드 서비스 기능을 활용해 새로운 차원의 안전과 효율성 및 생산성을 확보하고, 각 산업에서 상당한 성장과 경쟁 우위를 선점할 수 있다.
한편, 저명 과학 저널인 네이처(Nature)는 지난 5일 화웨이 클라우드의 ‘판구 웨더 AI 모델(Pangu Weather AI Model)’에 대한 논문을 게재했다. 이번 논문은 화웨이 판구 웨더 모델 팀이 43년간의 데이터를 활용해 딥러닝 기반의 정밀하고 정확한 전 세계 AI 기상 예보 시스템을 개발한 방법에 대해 설명하고 있다.
티안 치(Tian Qi) 화웨이 클라우드 AI부문 수석 연구원은 “현재 판구-웨더는 예보 시스템 작업을 대부분 마무리하고, 대기 상태의 진화 예측에 주력하고 있다”며 “화웨이 클라우드의 궁극적인 목표는 AI 기술을 활용해 차세대 기상 예보 프레임워크를 구축해 기존 예보 시스템을 강화하는 것”이라고 설명했다.
