인간의 생각과 기술이 결합되어 더욱 안전하게 연결된 세상을 실현합니다

ChatGPT가 출시된 이후 더욱 다양한 사람들이 인공 지능(AI)을 이용하기 시작했습니다. 생성형 AI 툴은 2022년 11월 공식 출시된 지 일주일도 안 되어 1백만 회 접속된 것으로 보고되었습니다. 그로부터 3개월 만에 ChatGPT 개발사인 OpenAI는 활동 이용자 수가 1억 명에 달한다고 발표했습니다.

단지 호기심이 많거나 신기술에 열광하는 사람들만 AI의 최대 이점을 알게 된 것이 아닙니다. 정재계 모두 적극적인 역할을 하고 있습니다. 예를 들어 정부는 법률 발의를 준비하고 있고, 기업들은 AI 스타트업에 투자하면서 AI 기술을 자체 비즈니스에 활용할 방법을 찾고 있습니다.

자체 AI 인큐베이션 연구소 내 혁신의 힘

독일에서 8개 회사 중 한 곳은 이미 인공 지능을 이용하고 있습니다. 로데슈바르즈 테크놀로지 코디네이터(AI) Andrew Schaefer 박사는 "AI와 머신 러닝에 커다란 잠재력이 있다"고 말합니다. Schaefer 박사는 테크놀로지 인큐베이션 부서 내에 몇 년 전 신설된 AI 인큐베이션 연구소의 책임자입니다. 그는 "사람들은 이제 AI와 머신 러닝이 제시하고 있는 새로운 역량과 기회를 이해하고 잘 다룰 줄 알아야 합니다. 로데슈바르즈는 혁신 추구의 정신으로 파트너와 고객을 위해 최적의 부가가치를 창출하고자 합니다"라고 덧붙입니다.

로데슈바르즈는 독일에서 가장 혁신적인 기업 중 하나입니다. 이 연구소는 그룹의 혁신을 이루는 데 크게 기여를 하고 있습니다. Schaefer 박사는 "우리는 회사의 다양한 부분과 연계된 프로젝트에 참여하고 있습니다. 그래서 큰 그림을 볼 수 있는 눈을 갖게 되었습니다. 동시에 각 부서의 AI 전문가와 적극적인 대화를 유지할 수 있습니다. 로데슈바르즈는 이와 같은 긴밀한 협업과 폭넓은 전문 지식으로 매우 긍정적인 기폭제 효과를 발휘할 수 있다고 생각합니다"라고 설명합니다.

이동통신 - 기반과 촉매제, 순풍의 역할

6G 연구는 이미 진행 중입니다. AI를 통해 데이터를 더욱 효율적으로 전송할 수 있기 때문에 이러한 연구는 인공 지능이 더욱 발전하는 촉매제가 될 수 있습니다. 간단히 말해, 6G의 목표는 언제 어디에서나 더욱 빠른 데이터 속도와 낮은 지연시간을 달성하는 것입니다. 이러한 발전은 XT(eXtended Reality, 증강현실), 자율 주행, 스마트 팩토리와 같은 애플리케이션에서도 중요한 역할을 합니다. 뿐만 아니라, AI 기반 애플리케이션 및 서비스를 중심으로 완전히 새로운 애플리케이션도 기대할 수 있습니다.

이동통신은 AI 애플리케이션 개발의 순풍과 촉매제일 뿐만 아니라 기반 역할도 합니다. 가까운 미래에 AI를 6G에 구축하게 된다면 이전 세대 모바일 기술에서 얻은 경험을 바탕으로 개발 프로세스를 진행할 수 있기 때문일 것입니다. 이동통신 업계와 장기간 파트너 관계를 유지해온 로데슈바르즈는 유럽과 아시아, 미국에서 6G 연구를 적극적으로 지원하고 있습니다. 또한, 다양한 R&D 프로젝트 및 산업 협력체와 수 년간 협업해 왔습니다. 전 세계의 선도적인 연구기관 및 대학과의 긴밀한 협업은 로데슈바르즈 전략의 핵심 요소입니다. 로데슈바르즈는 T&M 전문지식과 솔루션을 통해 차세대 이동통신 구현을 위한 바탕을 마련하고 있습니다.

미래 신경 기술 발전을 위한 협업

6G의 상용 출시는 2030년에 예정되어 있으며, 관련 연구도 원활히 진행되고 있습니다. 로데슈바르즈와 NVIDIA는 이미 AI를 이동통신에 활용하는 방법을 입증한 몇 가지 초기 결과를 제시했습니다. 물리적 계층에서 뉴럴 리시버(Neural Receiver)를 기반으로 하는 디지털 신호 처리는 더 이상 기존 신호 처리 블록을 이용하지 않습니다. 대신, 이동통신의 핵심 단계인 학습된 머신 러닝 모델을 이용해 구축하는 방식을 채택합니다.

뉴럴 리시버는 NVIDIA에서 5G 및 6G 연구를 위해 특별히 생성한 Sionna^TM오픈 소스 라이브러리를 이용해 개발되었습니다. 이 공동 프로젝트에서는 신호 생성 및 분석을 위한 로데슈바르즈의 하이엔드 테스트 솔루션을 이용해 뉴럴 리시버 성능을 테스트하고 시뮬레이션 결과를 확인하고 있습니다.

학습 데이터의 중요성

전 세계 학계와 선도적 연구기관, 업계 전문가 모두 미래 6G 표준에서 인공 지능을 사용해 신호 처리를 수행할 것으로 기대하고 있습니다. 로데슈바르즈 6G 테크놀로지 매니저인 Andreas Rößler는 "원론적으로, 6G의 목표 중 하나는 기존 프로세싱 알고리즘을 뉴럴 리시버로 교체하는 것, 또는 최소한 이러한 알고리즘을 보완하는 것입니다."라고 말합니다. 그러면 더욱 정확한 채널 추정과 등화(Equalization)가 가능하게 됩니다.

그리고 "오늘날의 알고리즘은 현실의 순간을 촬영한 모습만 나타내는 정의된 채널 모델을 기반으로 합니다. 실제 전파 조건을 더욱 잘 반영하는 데이터 집합으로 새로운 뉴럴 리시버 개념을 훈련할 수 있다면 기존 알고리즘 결과에서 서서히 발전해가면서 엄청난 개선을 이룰 수 있을 것입니다."라고 덧붙입니다.

Rößler는 예상하는 성능 개선을 위해서는 반드시 컴퓨팅 성능을 향상한 AI 기술이 필요하다고 말합니다. 하지만 현재 예상에 따르면 이점이 모든 단점을 크게 능가할 것이 분명합니다. 그는 "최초 결과에는 AI 기반 리시버와 기존 알고리즘 확장 사례를 비교할 때 AI 기반 리시버가 더 효율적인 것으로 나타났습니다. 결과를 점진적으로 최적화하기 위해 전체 시스템에 대한 국지적 수정을 구현할 수 있어야 합니다."라고 설명합니다.