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AI 셰프가 AI를 활용하여 제조 기업의 수익을 창출하기 위해서는 고객 활용 관점의 AI분류를 이해할 필요가 있습니다.

판단을 위해 변수 간의 관계를 규명하는 관계 AI는 비인과 AI와 인과 AI로 나눌 수 있습니다. 비인과 AI는 변수 간의 상관 관계를 분석하며, 인과 관계 여부에는 관심을 두지 않습니다. 반면, 인과 AI는 변수 간의 인과 관계를 규명하는 데 초점을 맞추며, 이를 통해 상관 관계 이상의 의미를 추구합니다. 인과 AI에서 인과 관계가 아닌 단순 상관 관계를 잘못 해석하거나 적용하는 경우, 이를 인과 오류 또는 AI 환각이라고 부릅니다.

제조 AI 환각은 데이터에 내재된 실제 관계를 왜곡하여, 잘못된 상관관계를 학습한 상태입니다. 예측 변수간에 데이터 종속성이 있으면 AI환각이 발생합니다.

양산 데이터를 활용한 제조 AI 예측 모델은 데이터 종속성때문에 AI 환각에 취약합니다. AI 환각을 감소시키기 위해 변환 변수 도입이 필요합니다. 변환 변수를 도입하기 위해서는 도메인 지식이 필요하며, 따라서 제조 예측 모델은 도메인 전문가가 개발해야 합니다.

왕초보 AI 셰프의 제조 AI 난제 해결 전략 20241018

왕초보 AI 셰프의 글로컬 예측 모델 개발 20241013

AI 셰프에게 도메인 지식이 필요한 이유를 알 수 있습니다.

제조업 디지털 전환인 DX의 핵심 요소는 데이터, AI, 그리고 AI 셰프입니다. 데이터와 AI는 활어 수조의 신선한 바닷물과 다양한 생선에 비유될 수 있습니다. 대학, 연구소, IT 기업 등에서는 AI 전문가들이 이 수조에 필요한 AI 기술을 개발하여 공급합니다. 스마트 팩토리 확산 사업을 통해 디지털 데이터를 보유한 기업들이 증가하고, 우수한 AI 기술도 발전하고 있습니다. 그러나 이러한 데이터와 AI를 활용해 수익 창출로 이어지지 못하는 경우가 많습니다. 이는 AI 활용 실무자, 즉 AI 셰프의 부족 때문입니다. AI 셰프는 도메인 전문가로서 AI 기술을 활용하여 제조 기업의 문제를 해결하고 실질적인 가치를 창출합니다.

"사용자 수정형 AI 5일 완성(개선 업무용 간편 맞춤 AI)" PDF 온라인북 : drive.google.com/file/d/1XIu28i1xdPPW17PBI68gCR4PTUTntXbc/view?usp=drive_link HTML 온라인북 : posit.cloud/content/7031728

AI는 무궁무진한 잠재력과 함께 약인공지능의 한계를 가지고 있습니다. 한계 극복을 위해서는 다양한 AI와 도메인 지식을 융합하여야 합니다. 융합을 위해 컨소시엄을 구성하였습니다.

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