돈 많이 드는 인공지능은 가라

최근 구글 맵의 길찾기와 같은 자동차 내비게이션에는 인공지능(AI) 외에도 '수학적 최적화'(Mathematical Optimization·MO)라는 새로운 컴퓨터 분석 기술이 적용되고 있다.
수학적 최적화는 컴퓨터가 고차원 수학 방정식을 이용해 최적의 답을 찾아내는 기술이다. 수학적 분석으로 서울과 부산 사이 고속도로·국도 중 최적 코스를 찾아내면, AI가 과거 서울~부산을 오간 차의 자료를 분석해 예상 소요 시간을 알려주는 식이다.

MO는 고성능 컴퓨터에 기반해 복잡한 연산을 한다는 점에서 AI와 비슷하다. 하지만 과거의 빅데이터를 분석해 최선의 답을 도출하는 AI와 달리 MO는 수학 공식으로 현재 주어진 한정된 조건에서 가장 이상적인 해결책을 찾아준다. AI가 경험을 바탕으로 가장 나은 방안을 제시한다면, MO는 수학 이론을 동원해 최적 답을 알려주는 것이다. MO는 AI처럼 빅데이터를 분석하는 과정이 필요 없기 때문에 시간·비용이 상대적으로 적게 든다.

최근에는 생산·교통·운송 현장 등에서 최적 해법을 제시하는 수학적 최적화(MO)가 새로운 경영 기법으로 각광받고 있다.
IT(정보 기술) 업계 관계자는 "적은 비용과 시간으로 최고 해결 방안을 제시하는 MO는 모든 사업에 AI를 적용하려는 'AI 만능주의' 시대에 새로운 기술 대안으로 떠오르고 있다"고 말했다.

해외에선 최근 4~5년 전부터 MO 기술을 산업 현장에서 활용하고 있다. 미국 항공기 제조 업체 보잉은 항공기 생산 라인에 MO를 적용했다. 또 항공기 운영 스케줄 작성과 전 세계 승무원 배치에 필요한 소프트웨어를 개발해 대한항공과 같은 항공사들에 공급하고 있다. 비행기 종류와 대수, 승무원 수, 기내식 공급 업체 같은 정보를 수학 공식에 대입해 항공기를 가장 효율적으로 운항할 수 있게 계산하는 것이다. 변수가 생겨도 바로 공식에 넣어 계산하면 되기 때문에 새로운 노선이 생겨도 바로 최적화된 항공 스케줄을 뽑을 수 있다.

(조선비즈 2월 13일 내용 일부)

소견)적은 비용과 시간으로 최고 해결 방안을 제시하는 MO는 모든 사업에 AI를 적용하려는 'AI 만능주의' 시대에 새로운 기술 대안으로 떠오르고 있어 향후 기대가 큽니다.