최근 AI 활용에 의한 업무 효율화 및 생산성 향상 등 가시적인 성과를 거두기 시작하면서 다양한 산업에서 AI 도입에 대한 기대가 모아지고 있다.

그러나 학습 데이터로부터 구축된 AI 모델은 운영 시 시간이 지남에 따라 경제구조, 환율, 물가, 금리변동 등 시장 환경 변화에 의해 입력 데이터 값이 변하면 그 영향으로 AI의 정밀도가 떨어진다는 것이 과제로 부각되고 있다.

업무 효율화를 목적으로 AI 운용에서 AI의 추론 정밀도를 높게 유지하려면 정기적으로 다시 학습시켜야 한다. 그 데이터를 준비하려면 많은 양의 데이터 수집과 정제, 인력 등 많은 비용과 시간이 소요되지만 무엇보다도 재학습이 필요한 타이밍의 판별이 어렵다는 것이다.

이에 후지쯔 연구소는 AI의 정확성을 유지하고 안정 운용을 실현할 수 있는 세계 최초로 '고내구성 학습(High Durability Learning)' 기술을 개발했다.

'고내구성 학습'은 AI의 정확성을 수시로 추정할 수 있고 정밀도 저하 시에는 AI 모델의 성능을 자동으로 복구하는 기술이다.

이 기술은 AI 모델 운영 중에 정밀도 저하를 '자동 추론'하고 재학습 없이 AI의 정밀도 저하를 '자동 복구'하는 두 가지 특징이 있다.

먼저 ‘자동 추론’은 AI 모델을 학습할 때 사용하는 학습 데이터의 분포 및 운영시의 입력 데이터의 분포를 기반으로 학습에서 운용까지의 데이터의 변화 추이를 파악하고 원래 AI 모델의 추론 결과와 비교해 AI 모델의 정확도를 실시간 측정해 자동으로 추론이 가능하다.

또 재학습 없이 AI의 정밀도 저하를 자동 복구하는 방법은 AI 모델이 추론한 결과와 입력 데이터의 변동에 따라 자동으로 조정되며 이는 AI 모델에 새로운 입력 데이터에 자동으로 적응시킬 수 있다.

특히 이 기술은 입력 데이터와 AI 모델의 종류에 구분하지 않고 적용할 수 있는 유연성을 제공하므로 신규 적용하는 AI 모델뿐만 아니라 이미 도입된 AI 모델과도 결합이 가능하며, 다양한 분야에서의 활용이 기대된다.

이 솔루션은 금융 분야의 신용 위험 평가에서 3,800개 社의 재무 데이터를 사용하여 검증되었으며, AI의 정확도는 3%의 오차로 추론되었다. 기존 AI는 운용에서 정확도가 69%까지 떨어졌으나 이 솔루션은 89% 라는 높은 정밀도를 유지할 수 있었다고 한다.

한편, 후지쯔연구소는 이번 개발된 '고내구성 학습(High Durability Learning)'의 검증을 위해 다양한 현장에 업무로 적용하며, 후지쯔의 독자적인 AI 플랫폼인 '진라이(Zinrai)'를 지원하기 위한 새로운 머신러닝 기술로 적용을 목표로 한다.