[디지털투데이 박근모 기자] 인공지능(AI)을 구축하기 위해서는 학습에 필요한 빅데이터가 필요하다. 스마트폰과 사물인터넷(IoT) 같은 모바일 디바이스가 정보 수집의 역할뿐만 아니라 정보 처리 역할의 중요성이 강조되고 있다. 최근 ARM, 구글, 페이스북, 애플, 마이크로소프트(MS), AWS 등 글로벌 IT 기업들이 모바일 디바이스에서 AI 머신러닝 기술 개발에 열중하고 있다.

구글은 공식 구글 연구 블로그(https://research.googleblog.com)를 통해 모바일 디바이스에서 AI 머신러닝 기술을 사용할 수 있는 오픈소스 기반의 '모바일넷(MobileNets)'이라는 모바일 AI 이미지 인식 모델을 공개했다. 모바일넷은 깃허브(goo.gl/NdDDs4)를 통해 누구나 직접 사용해볼 수 있다.

모바일넷은 기존의 AI 기술을 모바일 디바이스에서 활용하기 위해 클라우드 컴퓨팅 연동을 통해 빅데이터 분석을 했던 방식을 개선해, 모바일 디바이스 자체적으로 AI 구현을 위한 머신러닝을 구동이 가능하다.

지금까지 모바일 디바이스에서 AI 기능을 활용하기 위해서는 자체 컴퓨팅 성능의 부족과 배터리의 전력 부족 등을 이유로 네트워크를 통해 클라우드와 연결하는 방식으로 이용했다. 즉 모바일 디바이스에서 수집된 데이터를 클라우드로 전송하면 클라우드에서 데이터 분석을 통해 그 결과를 모바일 디바이스로 재전송하는 방식이 대부분이었다.

구글이 새롭게 공개한 모바일넷은 AI 머신러닝 알고리즘인 '텐서플로우'의 모바일 버전 '텐서플로우 라이트'를 기반으로 구현된 것으로, 컴퓨팅 파워가 부족한 모바일 디바이스에서도 효율적인 머신러닝 시스템 구축이 가능한 것으로 알려졌다.

구글은 모바일넷이 실제 모바일 디바이스 프로젝트에 빠르게 적용될 수 있도록 모바일 디바이스의 컴퓨팅 파워에 따라 총 16개의 사전 학습 모델을 구분해 적용했다. 기존의 구글 클라우드 기반 AI의 이미지 인식·분석 정확도는 94%에 달했으며 모바일넷을 통해 모바일 디바이스 내에서 AI 학습 정확도도 약 70.7%~89.5%를 기록했다.

한편, 글로벌 IT 기업들의 모바일 AI 경쟁이 치열해지고 있는 가운데 애플은 지난 5일(현지시간) 미국 캘리포니아에서 열린 '세계연례개발자회의(WWDC) 2017'를 통해 모바일 디바이스에서 AI 머신러닝 시스템을 구현할 수 있는 '코어ML'을 발표했으며, 페이스북도 지난해 '카페투고'라는 모바일 디바이스 전용 AI 머신러닝 기술을 선보인바 있다.