블록체인, DRL 요청 크라우드소싱을 통해 AI 교육을 민주화할 예정

딥 강화 학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)은 오늘날 사용되는 가장 인기 있고 첨단적인 AI 알고리즘 중 하나입니다. 이 시스템은 머신 러닝 프로토콜의 효율성과 딥 뉴럴 네트워크의 프로그래밍 가능성을 결합하여 놀라운 결과를 만들어냅니다. 오늘날 DRL AI 알고리즘은 과학의 가장 오래된 미스터리를 해결하고 인간이 쉽게 간과한 패턴과 솔루션을 밝혀내는 데 기여했습니다.

최근 연구자 그룹이 새로운 개념을 시장에 소개했으며, 이는 앞으로 더 많은 기업, 연구자 및 일반 사용자에게 DRL 알고리즘을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 시스템은 블록체인 마켓과 인센티브를 활용하여 채택을 간소화합니다. 블록체인이 DRL 커뮤니티에서 점점 더 중요한 역할을 하게 될 방법에 대해 알아야 할 모든 내용을 소개합니다.

DRL AI가 다른 점은 무엇인가?

DRL AI 알고리즘의 주요 장점 중 하나는 상황에서 얻은 지식을 새로운 상황에 전이할 수 있다는 점입니다. 이 능력 덕분에 모델 데이터를 기반으로 새로운 환경에서 스스로 학습하기에 이상적입니다. DRL AI 시스템은 새로운 상황을 분석하고 복잡한 답변을 생성하여 자율 주행 차량부터 간이나 신장의 암 세포를 찾는 것까지 다양한 분야를 지원할 수 있습니다.

출처 – Analyticsvidhya

DRL AI 시스템은 가장 첨단 기술 중 하나이며, 고차원 원시 입력 데이터의 해석 및 분석에 있어 기본 선택이 되었습니다. 이러한 정보는 이미지, 비디오 등 다양한 형태로 제공될 수 있습니다. 따라서 여러 산업 분야에서 이 기술을 활용하고 확장하려는 움직임이 강해지고 있습니다. 일부 분석가들은 DRL AI가 언젠가 사람으로부터 새로운 작업을 학습한 후 자율 솔루션을 채택할 수 있는 일반 AI 시스템에 동력을 제공할 수 있다고 보고 있습니다.

연구자들이 DRL AI 시스템을 선호하는 또 다른 이유는 뛰어난 확장성을 제공한다는 점입니다. 확장성 문제는 수년간 AI 기술을 제한해 왔습니다. DRL 시스템은 대중의 요구에 맞게 확장될 수 있으며, 확장된 네트워크에서 데이터를 입력하여 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

DRL AI의 단점

DRL AI 알고리즘은 프로그래밍 및 배포가 가장 어려운 알고리즘 중 하나입니다. 이러한 AI 알고리즘을 만드는 것이 어려운 이유는 올바르게 작동하기 위해 필요한 변수와 데이터의 방대한 양 때문입니다. 시스템은 다양한 환경 상호작용, 매개변수, 상황, 타이밍 및 과거 프로그래밍을 모두 고려해야 합니다. 이러한 모든 과정은 밀리초 단위로 이루어져 사용자에게 원활한 AI 경험을 제공합니다.

고급이고 반응성이 뛰어난 DRL 알고리즘을 만드는 것은 전문가의 도움이 필요한 비용이 많이 드는 작업입니다. 이러한 알고리즘은 먼저 생성되고, 데이터가 가져와지고 테스트된 뒤, 결과를 개선하기 위해 미세 조정되어야 합니다. 이 과정은 시간과 자금을 필요로 하며, 기술 전반에 대한 요구 사항을 증가시킵니다.

일반인이 DRL AI 기술에 접근하려면 어떻게 해야 할까

이러한 요구 사항으로 인해 DRL 알고리즘은 모델링 비용이 가장 높은 AI 시스템 중 하나가 되었습니다. AI 프로그래머 비용, 테스트, 데이터 수집 및 모델링 비용 때문에 대부분의 사용자는 이 기술을 자신의 모델에 적용하는 데 있어 시작점조차 멀리 떨어져 있습니다.

블록체인 기술이 앞으로 DRL 진화를 촉진할 수 있는 방법

앞으로 블록체인 기술이 DRL 기술에 대한 접근성을 향상시킬 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다. 역사를 통해 블록체인 프로토콜이 적절히 사용될 경우 채택을 촉진하고 서비스 접근성을 확대할 수 있음이 입증되었습니다. 이미 AI 머신러닝 분야에서는 채택과 혁신을 촉진한 수많은 AI 기반 통합 사례가 나타났습니다.

Machine Learning as a Service(MLaaS) 모델은 사용자가 안전한 블록체인 생태계 내에서 고급 ML 알고리즘을 생성, 거래, 구매 및 통합할 수 있도록 합니다. 대부분의 경우 이 접근 방식에는 사용자가 AI 모델 및 기타 서비스를 커뮤니티에 제공하고 개발하도록 인센티브를 제공하는 마켓플레이스가 포함됩니다.

특히 이 모델은 새로운 사용자의 진입 장벽을 낮추고 채택에 대한 많은 장애물을 제거하는 훌륭한 방법으로 입증되었습니다. 따라서 DRL AI 시스템에도 유사한 접근 방식이 제시된 것은 놀라운 일이 아닙니다. DRL as a Service(DRaaS) 프레임워크는 DRL의 주요 문제들을 해결하고 AI 접근성, 혁신 및 역량의 새로운 시대를 열 수 있습니다.

DRLaaS

DRLaaS 프레임워크 접근 방식은 기업이 자체 AI 알고리즘에 전액 투자하지 않고도 DRL 서비스를 활용할 수 있게 합니다. 이 접근 방식은 운영에서 허용 가능한 AI 모델을 찾는 기업 및 연구자의 비용을 크게 낮출 수 있습니다. 사용자는 필요로 하는 기능과 시점을 선택할 수 있으며, 이 전략은 불필요한 비용을 줄이고 커뮤니티가 개발자에게 인센티브를 제공하도록 보장합니다.

DRLaaS 프레임워크 작동 방식

연구진은 확장 가능하고 높은 프로그래밍 가능성을 제공하며 성공 실적이 입증된 블록체인을 선택하는 것부터 시작했습니다. 여러 옵션을 검토한 후 팀은 Consortium 블록체인 위에 DRLaaS 프레임워크를 구축하는 것이 최선이라고 판단했습니다. 특히 Consortium은 컨소시엄의 거버넌스 하에 운영되는 사설 네트워크와 유사한 특권 허가 블록체인입니다.

Consortium은 확장성을 보장하고 성능을 향상시키며 품질을 제공하기 위해 검증된 노드를 통합하는 고유한 Proof-of-Authority 알고리즘을 활용합니다. 또한 Consortium은 InterPlanetary File System(IPFS)이라는 속성 파일 저장 시스템을 통합합니다. 이 프로토콜은 변조 방지에 매우 효과적이며 사용자가 스마트 계약을 활용해 AI 작업을 요청할 수 있게 합니다.

새 시스템의 사용자는 커뮤니티에 DRL 모듈 요청을 제시할 수 있습니다. 이러한 요청은 이미 해당 DRL 알고리즘을 개발했거나 개발 능력이 있는 개발자에 의해 처리될 수 있습니다. 개발자는 보상 토큰 형태로 보상을 받습니다. 이 인센티브 시스템은 AI 커뮤니티 구축에 효과적이며 ML AI 분야를 앞당기는 데 핵심적인 역할을 했습니다.

DRLaaS 옵션이 스마트 솔루션인 이유 – DRL

DRLaaS 옵션이 더 많은 지원을 받을 수 있는 주요 이유 중 하나는 DRL 알고리즘을 만드는 비용이 매우 높기 때문입니다. 이러한 시스템의 하드웨어 비용은 어마어마하게 높을 수 있습니다. DRL AI 시스템 프로그래밍을 예시로 들면, 연구진은 최근 연구팀이 제시한 DOTA DRL AI 알고리즘을 인용했습니다.

DOTA 알고리즘을 프로그래밍하는 데 51,000개의 CPU와 512개의 GPU가 필요했습니다. 평균적인 연구자, 사용자 또는 기업이 이 정도의 연산 능력을 저렴하게 확보하는 방법은 없습니다. 장비 구매가 유일한 재정적 장벽은 아니며, 데이터 확보, AI 시스템 프로그래밍 및 구현과 관련된 기타 작업도 필요합니다. 결국 DRLaaS는 대부분의 기업이 이러한 강력한 도구에 안전하게 접근할 수 있는 유일한 방법일 수 있습니다.

이제 기업은 최고의 전문 지식과 도메인 지식을 활용해 맞춤형 AI 솔루션을 만들 수 있습니다. DRLaaS 옵션은 기업이 필요할 때 AI 시스템을 활용하도록 하여 불필요한 노출과 비용을 크게 줄여줍니다.

연구자들

이 연구의 뒤에 있는 연구진은 다양한 엔지니어, 분석 개발자 등을 포함합니다. 구체적으로, 연구는 Ahmed Alagha, Hadi Otrok, Shakti Singh, Rabeb Mizouni, Jamal Bentaharas를 주요 저자로 명시하고 있습니다. 이제 팀은 운영 및 구현을 시장으로 확대하여 대중에게 더 많은 접근성을 제공하려고 합니다.

DRL 기술 적용 분야

오늘날 운영 중인 DRL AI 응용 분야는 다양합니다. 이 시스템은 자율 주행 차량, 내비게이션, 의료, 게임 등에서 중요한 역할을 합니다. 다음은 현재 옵션을 크게 개선할 수 있는 DRL 시스템의 주요 적용 사례 몇 가지입니다.

DRL 의료

DRL 기술은 차세대 의료 실무에서 계속해서 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 이러한 고급 AI 시스템은 방대한 데이터 모델에서 패턴을 파악하는 데 뛰어나며, 연구자들이 이전에 놓쳤던 상관관계를 발견하도록 돕습니다. 이미 장기 건강 상태를 판단하고, 뇌파 활동을 스캔하며, 손상된 세포를 찾아내는 AI 시스템이 존재합니다.

DRL 군사

군사 분야에서 DRL 기술의 활용이 증가하고 있습니다. 이 기술은 증가하는 드론 스웜을 포함한 미래 전쟁 시스템에 적용되고 있습니다. 드론 스웜은 대량의 자율 드론을 이용해 적을 공격하는 방식으로, 방공 시스템을 압도하기 위한 목적을 가지고 있습니다.

DRL AI 시스템은 목표 탐지에도 중요한 역할을 합니다. 오늘날 군사 감시 시스템은 DRL을 통합해 감시 지역의 미세한 변화를 추적하고, 숨겨진 무기와 잠재적 목표를 보다 효과적으로 밝혀냅니다. 앞으로는 목표를 결정할 때 인간의 승인을 배제한 완전한 AI 킬 체인이 구축될 것입니다.

블록체인 프로젝트에서 채택한 유사 접근 방식

여러 블록체인 프로젝트가 산업 혁신을 촉진하기 위해 유사한 크라우드소싱 방식을 활용했습니다. 처음에는 클라우드 컴퓨팅 서비스에 블록체인 통합이 사용되었으며, 이후 데이터 공유와 계산 교환으로 확장되었습니다. 현재 시장에서는 AI를 포함한 고급 계산을 위한 크라우드소싱 마켓플레이스를 찾아볼 수 있습니다. 다음은 주요 사례 몇 가지입니다.

Golem (GLM)

Golem은 AI 중심의 탈중앙화 컴퓨팅 마켓플레이스로, 사용자가 사용하지 않는 연산 능력을 공유하면 토큰 형태의 보상을 받을 수 있습니다. 이 프로토콜은 누구나 비싼 하드웨어를 구매하지 않고도 방대한 연산 능력에 접근할 수 있게 합니다. Golem 접근 방식의 핵심은 탈중앙화 마켓플레이스로, 여기서 사용자는 개발자, 연구자 및 사용자에게 CPU 파워를 제공하는 GLM 토큰을 확보할 수 있습니다.

특히 Golem은 대규모 계산 작업을 커뮤니티 내 활성 사용자들에게 분산된 작은 솔루션으로 위임할 수 있게 합니다. 이 전략은 비용을 낮추고 효율성과 탈중앙화를 향상시킵니다. 따라서 Golem은 블록체인 시스템을 활용해 컴퓨팅을 서비스로 제공한 최초 프로젝트 중 하나로, 현재 강력한 사용자 기반을 확보한 선구적인 플랫폼으로 인정받고 있습니다.

Render (RENDER)

Render는 AI 기반 블록체인 시스템으로, AI 개발자에게 거의 무한에 가까운 연산 능력을 제공합니다. 이 프로토콜은 원래 방대한 탈중앙화 연산 능력을 활용해 오늘날 게임, 연구, 엔터테인먼트에 필요한 대용량 고화질 비디오와 효과를 개발 및 처리하는 데 중점을 두었습니다.

Render는 독특하고 검증된 접근 방식을 통해 과학, 엔터테인먼트 및 연구 커뮤니티에 힘을 실어줍니다. 이 플랫폼은 검증을 위해 이더리움을 사용하고 OctaneRender 프로토콜을 통합해 3D 처리 성능을 향상시킵니다. 커뮤니티에 CPU 파워를 제공하는 사람들은 제공한 연산량에 따라 RENDER 토큰을 획득합니다.

혁신적인 AI 솔루션을 개발하는 상장 기업

다수의 AI 기업이 언젠가 여러분의 삶에 영향을 미칠 AI를 개발하고 있습니다. AI 개발을 논할 때 Microsoft (MSFT )와 같은 대기업을 떠올릴 수 있지만, 주목할 만한 상장 AI 기업도 여러 있습니다. 여기서는 AI를 활용해 시장에 필수 서비스를 제공하는 기업의 한 예를 소개합니다.

1. BrainChip (BRCHF)

Brainchip은 AI 헬스 산업을 위한 혁신적인 소프트웨어 및 하드웨어 제공업체입니다. 이 플랫폼은 뇌의 뉴런 작동 방식을 모방하도록 설계된 뉴로모픽 컴퓨팅 모델을 도입했습니다. 이 전략은 에너지 효율이 높고 높은 성능을 제공하는 것으로 입증되었습니다.

BrainChip (BRN.AX ) 은 AI 분야의 선구자이며 AIoT(Artificial Intelligence of Things) 네트워크 분야를 선도하고 있습니다. 이 개념은 저비용 및 보급이 쉬운 IoT(Internet of Things) 스마트 디바이스와 고급 AI 알고리즘의 역량을 결합합니다. 그 결과, 운영을 모니터링하고 문제 발생 전에 발견하며, 즉시 실현 가능한 솔루션을 제시할 수 있는 고성능 시스템이 탄생합니다.

DRL 요청 크라우드소싱 – 최선의 선택

DRLaaS 옵션의 도입은 시장 전반에 걸친 통합을 촉진할 것입니다. 이 접근 방식은 다른 AI 분야에서 사용자 이해와 접근성을 확대하는 데 입증된 실적을 가지고 있습니다. 따라서 DRL 시장에 적용하기에 최적입니다. 앞으로 DRL 서비스가 대중에게 제공됨에 따라 AI 통합이 훨씬 더 활발해질 것으로 기대됩니다.

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