2020년 세계적 유행병이 닥치고 세상이 고개를 돌리기 전에 인공지능 (AI), 특히 기계 학습 (ML)으로 알려진 AI분야는 이미 거의 모든 산업에서 광범위한 혼란을 일으키고있었다.
코로나19 전염병은 우리가 비즈니스를 수행하는 방식의 여러 측면에 영향을 미쳤지만 AI가 우리 삶에 미치는 영향을 감소시키지는 않았다. 자가학습 알고리즘과 스마트머신이이 발발과 미래에 직면 할 수있는 다른 발발에 대한 지속적인 싸움에서 큰 역할을 할 것임이 분명해졌다.
AI는 가까운 장래에 우리가 살고 일하고 노는 방식을 바꿀 핵심기술이 될 것이다. 그래서, 여기에 우리의 삶을 재건하고 사업전략과 우선 순위를 재고하는 1년 동안 우리가 기대할 수있는 것에 대한 4가지 역할을 정리해보자.
더 스마트한 빅데이터 데이터분석 및 통찰력
이 전염병이 진행되는 동안 우리는 전 세계 바이러스 확산에 대한 데이터를 신속하게 분석하고 해석해야하는 긴급한 필요성을 직접 확인했다. 정부, 글로벌 보건기구, 학술 연구센터 및 업계가 함께 모여 정보를 수집, 집계 및 사용할 수있는 새로운 방법을 개발했다. 우리는 우리 지역에 대한 최신 감염 또는 사망률이 제공되는 매일 밤 뉴스에서이 결과를 보는 데 익숙해졌다.
기술발전은 이 전염병이 최대 5천만 명의 목숨을 앗아간 1918년 스페인 독감 발병만큼 많은 많은 사람을 죽이지 않았다는 이유이다. 의료기술 및 치료표준의 발전에서 발병을 더 빨리 발견하고 폐쇄를 명령할 수있는 통신기술의 발전 때문이다. 내년에 AI는 전염병에 더 효과적으로 대처할 수있는 기술개발 목록에 추가 될 것이다.
과학 및 의학 문헌의 양만 크게 증가하여 올해 4월까지 코로나19와 관련된 28,000개 이상의 논문이 발표되었다. 자연어처리 (NLP) 알고리즘으로 구동되는 전용 검색엔진이 이미 제공되었으므로 누구나 이 방대한 데이터 세트를 조사 할 때 AI지원을 받을 수 있다.
또한 암과 같은 다른 의료문제의 막대한 백로그를 처리하는 데 도움이되는 AI솔루션을 개발하기위한 작업도 진행 중이다. 내년에 우리는 바이러스해결과 관련된 것뿐만 아니라 다른 많은 의료분야에서 AI의 채택이 가속화 될 것이다.
이러한 방대한 실시간 글로벌 데이터 세트에 머신러닝 문제해결을 적용하는 능력을 개발함으로써, 우리는 더 쉽게 발병을 발견하고 감염된 사람들 간의 접촉을 추적하고 더 정확한 진단을 가능하게하고 바이러스가 진화 할 수있는 방식을 예측함으로써 더 효과적이고 지속적인 예방접종을 개발한다.
자동화된 탐지 모니터링 및 예방
우리는 이미 미국을 포함한 여러 관할권에서 드론이 사회적 거리두기 지침을 따르고 있는지 모니터링하는 데 사용할 수있는 가능성을 테스트하기 위해 드론을 사용하는 것을 보았다. 군중 속에있는 개인의 고온, 코로나 증상을 감지 할 수있는 드론과 같은 더 진보된 애플리케이션이 이미 등장했다. 이러한 시스템은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 카메라로 캡처 한 드론의 데이터를 분석하고 당국 또는 지역 관리자에게 바이러스 확산에 대한 통계 및 확률을 알린다.
또 다른 관련 성장 영역은 컴퓨터 비전 알고리즘으로 구동되는 안면인식 기술의 사용이다. 사람들 그룹 간의 패턴보다는 개인 식별에 초점을 맞추기 때문에 다소 논란의 여지가 있지만 경찰은 얼굴인식을 사용하여 폐쇄 및 격리 회피자를 탐지하고 군중 내에서 증상을 보이는 개인의 움직임을 추적했다.
이 증거는 대중이 바이러스로 인한 건강위험으로 인해 이전에는 지나치게 가혹하다고 여겨졌던 감시전술에 더 관대 해졌음을 시사하는 것 같다. 이 내성은 기술자들이 AI 기반 감시 및 심지어 집행에 더욱 능숙해짐에 따라 향후 18개월 동안 추가 테스트 될 가능성이 높다.
회복중인 비즈니스 – 행동변화 예측
코로나19의 확산은 우리가 살고 일하고 사교하는 방식에 큰 영향을 미쳤다. 사회의 여러 측면에서 디지털을 향한 꾸준하고 강력한 추세가 있었지만 올해 그 변화는 급증했다. 아마존의 2020년 2분기 매출은 작년 같은 기간에 비해 40% 증가했는데, 지금까지 온라인소매를 기피 한 사람들조차도 온라인을 사용한다.
기업이 고객이 새로운 현실에 적응하는 방식을 이해할 수 있도록 AI도구와 플랫폼이 이미 마련되어 있다. 이전에 상거래 및 관계 육성을위한 디지털 채널 활용에 뒤처 졌던 조직은 상황의 긴급 성을 이해하고 행동 분석 및 개인화와 같은 개념을 빠르게 이해하고 있다. 이 기술에 대한 셀프서비스 접근을 조직에 제공하는 도구는 중소기업이 경쟁우위를 확보하기 위해 모색함에 따라 2021년 내내 보편화 될 것이다.
다음 대유행이 시작되기도 전에 역병 발생시기및 장소예측 시스템구축
대부분의 AI알고리즘은 예측에 맞춰져 있으며 AI지원 역학의 성배는 미래의 발병시기와 장소를 정확하게 예측할 수있는 시스템을 구축하는 것이다. 이 연구는 한동안 진행되어 왔으며 실제로 현재 발생에 대한 가장 초기 경고 중 일부는 AI에서 생성되었다. 토론토에 본사를 둔 BlueDot의 도구는 2019년 12월 31일 중국 우한에서 잠재적인 발병에 대한 경고를 발행했을 때 이미 매일 100,000개의 정부 및 미디어데이터 소스를 스캔하고있었다.
우리는 AI연구가 향후 18개월 동안 바이러스 확산의 위험을 발견하고 대응하는 능력을 향상시킬 수있는 더 많은 혁신을 가져올 것으로 기대할 수 있다. 그러나 이를 위해서는 정부와 민간 산업 간의 지속적인 글로벌 협력이 필요하다. 이것이 진행되는 방식은 기술개발 과정뿐만 아니라 세계 정치와 입법자들의 영향을 가장 많이받을 것이다. 이러한 이유로 의료데이터 세트에 대한 액세스 및 정보의 국제교환에 대한 장벽과 같은 문제도 내년에 뜨거운 주제가될 수 있다. Forbes.com
