고등교육에서 머신러닝과 AI 필요성의 증대
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고등교육에서 머신러닝과 AI 필요성의 증대
  • 고현석 기자
  • 승인 2021.09.06 02:48
  • 댓글 0
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[글로벌 고등교육]

 

고등교육 기관은 생명과학과 인문학을 포함한 다양한 분야에서 인공지능(AI)을 사용하고 있다. 머신러닝(machine learning)의 영역은 컴퓨터 과학과 통계 등의 전통적인 부분을 넘어 더욱 확장되고 있다. 인공지능과 머신러닝이 적용되는 새로운 영역은 단백질 공학, 디지털 예술, 컴퓨터 생물학, 토목 공학 등과 같은 분야이다.

Ⅰ. 머신러닝과 인공지능의 적용범위 확장

◦ 머신러닝과 AI(artificial intelligence)를 연구에 이용하는 것은 컴퓨터 과학과 통계학에만 국한되지 않는다. 새로운 연구에 따르면 고등교육 기관의 연구원들은 생명과학과 인문학을 포함한 다양한 분야에서 머신러닝과 AI를 사용하고 있다. 특히 고등교육 기관들은 연구자들이 머신러닝과 AI를 어떻게 사용할 수 있는지를 더 적극적으로 탐구하고 있다.

◦ 미국 고등교육기관과 기술기업의 연합단체인 EDUCAUSE의 연구원 Sean Burns는 “고전적인 머신 러닝 영역인 컴퓨터 과학과 통계학은 머신러닝과 AI의 현재 지식, 사용 및 적용의 경계를 계속해서 확장하고 있다. 새로운 작업 중 가장 흥미진진한 것은 머신러닝과 AI를 단백질 공학(protein engineering), 디지털 예술, 컴퓨터 생물학(computational biology), 토목공학 등과 같은 분야에 통합하는 것이다”고 설명한다. 그에 의하면 많은 교수들이 머신러닝을 필수로 포함하는 석사와 박사 과정 프로그램의 보다 높은 적용률을 보고하고 있으며, 고등교육기관들 역시 학부 학생들을 위한 머신러닝 강의의 추가적인 개설 필요성에 관심을 표하고 있다. 

 

Ⅱ. 머신러닝 기술 장벽을 낮추기 위한 노력의 필요성

◦ EDUCAUSE 보고서에 따르면 IT 요구 사항과 과제를 수행하기 위해, 머신러닝 기술을 실행하고 지원할 수 있는 숙련된 직원에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 종류의 기술을 사용하고 유지하려면 매우 전문적인 스킬이 필요하기 때문이다.
이 스킬에는 머신러닝 파이프라인이 어떻게 작동하는지, 미숙한 연구자들이 디자인하는 것을 어떻게 도울 수 있는지, 그들의 연구를 위해 워크플로우(workflows)를 어떻게 발전시킬 수 있을지 등에 대한 지식 등이 포함된다.

◦ 고등교육 연구에서 머신러닝과 AI를 지원하는 과제에는 자체 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅 자원의 균형을 맞추고, 머신러닝 진입 장벽을 낮추기 위한 노력이 포함된다.

◦ Burns는 “고등교육 연구에서 머신러닝과 AI의 역할이 증가하면서, 연구원과 IT 직원 모두에게 새로운 도전과 기회를 제공하고 있다"며 "교수진의 독창성과 과학 및 연구 분야의 머신러닝 성장을 지원하기 위한 노력은 모든 기관에 해당되는 것"이라고 설명한다.

 

◦ 다음은 머신러닝과 AI와 관련한 주요 연구결과이다.

➤ 머신러닝의 사용은 컴퓨터 과학 및 통계에만 국한되지 않는다. 연구원들은 새롭고 더 큰 데이터에 접근할 때 머신러닝을 통해 엔지니어링, 생명 과학 및 인문학의 다양한 분야와 관련한 연구를 개선할 수 있는 방법의 탐구를 시작하고 있다.

➤ 모든 머신러닝 사용자가 동등한 머신러닝 활용 능력을 가진 것은 아니다. 그들의 기술적인 능력 수준은 다양하다. 머신러닝에 참여하는 학문 분야와 교수의 수가 증가함에 따라, 자신의 연구 분야에서 머신러닝 사용방법을 이제 막 배우기 시작하는 연구원을 더 많이 발견할 수 있다.

➤ IT와 연구원 간 소통 채널 구축은 효과적인 머신러닝 지원의 핵심이다. IT와 연구원 모두 필요한 것과 목표에 대해 일찍이 그리고 자주 소통할 때, 적은 자원으로 더 나은 결과를 얻을 수 있다.

➤ 머신러닝은 비용이 많이 들며 상당한 지원을 필요로 한다. 일반적인 교육기관들은 머신러닝을 지원하기 위한 내부 자원이 종종 부족한 것으로 나타난다. 결과적으로 연구자와 IT 모두 최신 머신러닝 하드웨어를 확보하려면 보조금과 기타 외부 자금 지원을 통한 펀딩이 흔히 필수적이다.

➤ 교육기관은 머신러닝 진입 장벽을 낮추기 위해 노력하고 있다. 컴퓨터 과학 이외의 경력을 가진 점점 더 많은 연구자들이 머신러닝을 탐구함에 따라, 교육기관은 초보자가 머신러닝을 더 많이 사용할 수 있도록 돕기 위해 교육 훈련과 새로운 자원을 개발하고 있다.

* 원문: “5 developments around machine learning and AI in higher-ed research” (eCampus News, 2021. 5. 13.)
https://www.ecampusnews.com/2021/05/13/5-developments-around-machine-learning-and-ai-in-higher-ed-research/ 


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