칼럼 | 애플이 다윈AI를 인수한 4가지 이유

애플이 캐나다의 AI 스타트업인 다윈 AI(Darwin AI)를 인수했다. 다윈 AI는 머신 비전 인텔리전스, 스마트 제조, 머신 러닝 효율성 향상, 엣지 기반 인텔리전스 기술에 특화된 기업이다. 모든 기술이 다 애플의 미래에 중요해 보이는 것들이다.
 

 

다윈 AI는 어떤 기업인가

블룸버그 보도에 따르면 여러 다윈 AI 팀원이 현재 애플에 합류했다. 이 회사는 표면적으로는 시각 품질 검사 기업으로, 전자제품 제조업체를 대상으로 제품 품질과 생산 효율성을 개선하는 툴을 제공한다. 

arm.com에 따르면 다윈 AI가 특허를 보유한 익스플레이너블 AI(Explainable AI: XAI) 플랫폼은 아우디, BMW, 허니웰, ARM을 포함한 여러 포춘 500대 기업에 사용됐으며, 흉부 엑스레이를 통해 코로나19를 진단하는 오픈소스 시스템 코비드넷(Covid-Net) 개발에도 쓰였다. 가트너가 2019년 10월 발표한 '엔터프라이즈 AI 거버넌스 및 윤리적 대응 영역의 유망 업체' 보고서에서 유망 벤더로 선정되기도 했다. 

다윈 AI의 트위터/X와 유튜브 피드는 삭제됐지만, 이 기술의 작동 원리를 보여주는 4년 전의 비디오는 ARM 소프트웨어 개발자/유튜브를 통해 아직 볼 수 있다. 물론 AI 기술 혁신에서 4년은 까마득히 긴 시간이다. 더구나 이 회사의 공동 창업자인 알렉산더 웡이 2021년 스탠포드 대학이 선정한 세계를 선도하는 과학자 중 한 명으로 이름을 올렸다. 이런 점까지 감안하면 4년 동안 많은 변화가 있었음을 짐작할 수 있다. 
 

스마트 산업을 위한 툴 

CEO 셸던 페르난데즈는 2023년 7월 SMT007 매거진과의 인터뷰에서 "딥러닝 최신 툴을 활용해 효과적으로 PCB의 시각적 검사를 수행하고 있다"라고 말했다. 하지만, 이 같은 종류의 시스템에는 여러 과제가 있다. 페르난데즈는 이미지에 대한 높은 의존성을 들며 "AI가 뛰어나더라도 이미지가 흐릿하거나 해상도가 높지 않거나 워크플로우와 맞지 않으면 효과적인 제품이 될 수 없다"라고 말했다. 

페르난데즈에 따르면, 다윈 AI가 개발한 AI는 새로운 PCB 설계를 몇 분 만에 완전히 이해하도록 학습이 가능하다. 학습 이후에는 생산 라인에 투입돼 제품 품질을 정확히 모니터링하고 실시간으로 결함을 감지할 수 있다. 그는 "시간이 지나면서 시스템 정확도가 더 높아진다. 고객에게 시스템을 인도할 때는 93% 정도 정확성을 갖춘 경우도 있지만 두어 달 이내에 97%에 이르게 된다"라고 말했다. 

당시 페르난데즈는 진정한 로봇 공장이 목전에 와 있다며, 업계에서는 2026년 정도에 AGI(일반 인공 지능)의 도래를 예상한다고 했다. AGI는 일종의 '스테로이드를 맞은' 챗GPT라고 생각하면 된다. 또한 알렉산더 웡이 의료 영상 및 인공지능 부문의 캐나다 연구소장을 맡고 있는 만큼 의료 기술 영역에서 다윈 AI의 기술이 미칠 영향에도 주목할 만하다. 여러 가지 가능성이 잠재된 분야다. 
 

서로 가르치는 로봇 

2023년 8월, "연합 학습" 연구에 대한 다윈 AI의 활동을 다룬 매뉴팩처링 오토메이션(Manufacturing Automation)의 보고서에서 이 회사가 주력하는 또 다른 분야를 찾을 수 있다. 보고서는 로봇이 학습 데이터를 공유하지 않고도 서로 배우는 방법을 살펴보면서 로봇이 회사 기밀을 유출하지 않으면서 학습을 연합하는 방법을 집중적으로 다뤘다. 극단적으로 단순화해서 설명하면 원리는 다음과 같다. 
 

• 카메라가 장착된 로봇이 다양한 품목을 인식하고 적절한 피킹 방법을 사용한다. 
• 학습할 품목이 수천 개에 이르므로 AI를 위한 충분한 데이터를 구축하는 데 많은 시간이 소비된다. 
• 여러 조직에 걸쳐 많은 로봇을 사용함으로써 데이터 풀이 기하급수적으로 확장된다. 
• 각 로봇이 학습하면서 이 정보는 중앙 머신러닝 서버에 공유된다. 
• 이후 기밀 유출 없이 여러 기업의 로봇 전반에 이 데이터가 공유된다. 

이 기술이 중요한 이유는 이론적으로 데이터 프라이버시와 보안을 유지하면서 훨씬 더 빠르게 효과적인 AI 모델을 만들 수 있기 때문이다. 즉, AI에 대한 현재 애플의 전체적인 접근 방식과 잘 맞는다. 카를스루에공과대학(KIT) 재료 취급 및 물류 연구소(IFL) 소속인 조나단 오벌은 "분산 학습, 다른 용어로 연합 학습을 사용함으로써 방대한 양의 데이터 확보와 산업 환경의 데이터 보안 사이에서 적절한 균형점을 찾을 수 있다"라고 말했다. KIT는 이번 연구를 주도했다. 
 

무선으로 전송되는 데이터? 데이터 전송 줄이기 

다윈 AI가 추진하는 또 다른 분야는 5G를 사용하는 엣지 컴퓨팅에 적합한 AI 개발이다. 5G 이노베이션 랩(5G Innovation Lab)의 보고서는 이 네트워크가 중요한 이유를 다음과 같이 설명했다. 
 

인더스트티 4.0 기반의 스마트 공장에서는 컴퓨터가 서로 연결되어 통신한다. 라인은 로봇에 의해 완전히 자동화되고 제어된다. 자율 차량이 작업 구역 간에 물품을 수송한다.

이런 모든 활동은 데이터를 생성하며, 이 데이터를 생성된 위치인 엣지에서 분석되는 위치인 중앙 서버로 옮겨야 한다. 실제로 애플의 인수 소식이 나온 지금은 제조 분야에서 AI 사용이 급증하기 시작한 시점이며, 또한 모바일 네트워크도 해킹에 대한 회복탄력성을 갖춘 사설 네트워크에서 많은 수의 연결된 기기를 지원하고, 네트워크 분할, SD-WAN 등 높은 QoS 수준을 제공하도록 설계된 무선 기술을 구축하고 있는 시점이다. 
 

애플이 할 수 있는 것 

다윈 AI가 이처럼 제조에 집중하는 기업임을 감안하면 애플이 이 기업 기술의 일부를 자체 생산 라인에 투입할 가능성도 있다. 이렇게 하면 애플이 추구하는 순환 제조 시스템을 구축하고 갈수록 글로벌화되는 아이폰 생산 라인 네트워크의 효율성을 높이는 데 도움이 된다.

그러나 프라이빗한 방식으로 데이터를 사용해 머신러닝 모델을 구축하는 기술은 10억 대 이상의 활발하게 사용되는 기기를 보유한 애플 입장에서 특히 더 유용하다. 또한 네트워크로 전송해야 하는 데이터의 양을 최소화하는 능력도 거의 전적으로 엣지에서 작동하는 AI 모델을 개발 중인 것으로 알려진 애플에 상당히 매력적일 수 있다.

사용자 개인정보와 보안을 유지하면서 기계 간에 인사이트를 공유하는 기능은 최고 수준의 AI 시스템에 필요하게 될 고품질의 데이터를 생성하는 데 도움이 된다. 각 요소 간의 연결 고리, 그리고 이런 시스템과 비전 프로 간의 시너지는 명확하다. 일단 자동화된 시스템이 생산 라인의 결함을 포착할 수 있게 되면, 최고 엔지니어가 취할 다음 단계는 사고 대응 팀을 현장에 보내기 전에 비전 프로를 사용하는 것이다. 이를 통해 더 면밀하게 살펴볼 수 있다.

물론 이것은 이번 인수가 시사하는 많은 예상 중 하나일 뿐이다. AI 관련 애플 뉴스가 홍수처럼 쏟아져 나오는 요즘, 애플이 WWDC를 준비하면서 흥미로운 AI 관련 소식을 새로 내놓을 가능성도 있다. 결국 사물인터넷은 이미 존재하므로, 이제 서로 협업만 더 잘하면 된다. 다윈의 기술은 이 협업의 많은 빈 곳을 채워줄 수 있다는 점에서 매우 흥미롭다.
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