500억 투자 받은 리퀴드 AI의 '액체 신경망'이란

[박찬 기자]

(사진=셔터스톡)

'액체 신경망(LNN, Liquid Neural Network)'을 기반으로 하는 인공지능(AI) 모델 스타트업 리퀴드 AI가 3700만달러(약 500억원) 규모의 투자를 유치했다.

테크크런치는 6일(현지시간) 미국 스타트업 리퀴드 AI가 LNN이라는 새 유형의 AI 모델 구축으로 3억300만달러(약 4000억원)의 기업 가치로 3700만달러의 시드 라운드 펀딩을 마감했다고 보도했다.

이에 따르면 이번 투자는 OSS 캐피털과 패그스그룹이 주도하고 삼성 넥스트, 오토메틱, 볼드 캐피털 파트너스, ISAI 캡 벤처, 레드햇 공동 창업자인 밥 영 등이 참여했다.

리퀴드 AI는 올해 초 MIT CSAIL 연구소의 이사인 다니엘라 루스 CEO가 다른 연구원 3명과 공동 설립했다. 적은 전력을 사용해 기존 모델보다 안정적으로 작업을 수행할 수 있는 새 유형의 AI 아키텍처인 LNN 상용화를 목표로 하고 있다.

AI 모델은 인공 뉴런이라는 비교적 간단한 코드 조각으로 구성된다. 이러한 코드 조각은 실행 중인 AI 모델에 할당된 작업의 작은 부분을 수행한다. 개별 뉴런의 동작은 신경망의 작업에 따라 달라지는 방정식 또는 방정식 세트에 의해 결정된다.

리퀴드 AI가 개발하는 LNN은 뉴런의 동작을 결정하는 방정식을 고정하지 않고 '액체처럼' 변경할 수 있다. 특히 뉴런 간의 상호 작용 방식도 변경할 수 있다. 이러한 신경망의 자체 아키텍처 수정 기능은 LNN을 기존 AI 모델보다 적응력이 더 뛰어나게 만든다.

기존의 딥러닝 신경망 모델들이 방대한 데이터에서 정답을 찾는 훈련하는 것과 달리, LNN은 실시간으로 변화하는 데이터를 보고 적응하는 방법을 학습한 다음 데이터를 순차적으로 처리하고 과거 입력의 메모리를 유지하고 새로운 입력에 따라 동작을 조정한다.

기존 AI 모델은 훈련 단계 후에 고정되므로 수신하는 데이터 흐름의 변화에 적응하지 못한다. 폭우로 인해 자율주행 차량의 카메라 시야가 가려지는 경우에 제대로 작동하지 못하는 식이다. 이와 달리 LNN은 예상 밖이거나 잡음이 심한 데이터에 탄력적으로 대응할 수 있다.

LNN은 훈련 단계뿐만 아니라 추론 과정에서도 학습을 계속하는 인공신경망이다. 유연하게 모습을 바꾼다는 의미에서 '액체 신경망'이라는 이름이 붙여졌다. 새로운 데이터 입력에 지속 적응하도록 기본 방정식의 매개변수를 변경하는 게 특징이다.

LNN 아키텍처는 연속 또는 시계열 데이터를 효과적으로 처리할 수 있다는 것이 특징이다. 이 때문에 전력망, 의료 판독, 금융 거래, 기상 예측, 대기 오염, 자율주행 자동차, 로봇, 항공 등 복잡하고 변동성이 큰 현상을 분석하는 데 적합하다는 설명이다. 기존 딥러닝 시스템은 훈련 데이터에 과몰입해 새로운 환경이나 변화에 쉽게 적응하지 못하는 문제가 있다.

(영상=MIT CSAIL)이 기술은 효율성 측면에서도 기존 AI 모델보다 우수하다는 설명이다. LNN은 기존 AI 모델보다 훨씬 적은 수의 뉴런으로 구현될 수 있으며 데이터 처리 방법을 결정하는 구성 설정과 매개변수도 더 적다. 이를 통해 이를 실행하는 데 필요한 인프라의 양이 크게 줄어든다.

실제로 LNN은 수백만개 매개변수를 학습해 자율주행 등 복잡한 작업에 쓰이는 기존 AI 모델보다 훨씬 적은 7만5000개 매개변수로도 완벽히 적응할 수 있다고 소개했다.

마티아스 레크너 리퀴드 AI CTO는 "LNN으로 네트워크 크기를 100분의 1로 줄일 수 있게 됐다"라며 "일반 딥러닝 알고리즘보다 현저히 적은 매개변수지만, 이는 곧 훈련 가능한 매개변수만 사용한다는 뜻"이라며 효율을 강조했다.

LNN이 상대적으로 적은 수의 뉴런을 특징으로 한다는 점은 해당 뉴런이 어떻게 상호 작용하는지 이해하기가 더 쉽다는 의미다. 결과적으로 AI 모델이 주어진 결정에 어떻게 도달했는지, 그리고 그 결정이 올바른지 여부를 파악하는 것이 더 쉽다. 반면 기존 딥러닝 아키텍처는 알려진 대로 '블랙박스'다.

다니엘라 루스 CEO는 "LNN은 앞으로 로봇제어, 자연어와 영상 처리 등 모든 형태의 시계열 데이터를 처리하는 성공적인 방법이 될 것"이라고 말했다.

리퀴드 AI는 이번 투자 자금을 사용하여 상업용 기반 모델을 구축할 계획이다. 또 기업이 자체적인 LNN을 개발할 수 있는 플랫폼을 출시할 예정이다. 현재 12명의 직원도 몇 달 안에 20명으로 늘릴 예정이다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com

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