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인공지능 기술의 사용 가능성은 무한합니다. 해결하려고 하는 문제와 그에 적합한 데이터만 있으면 인공지능을 응용할 수 있습니다. 계속해서 변화하는 환경, 사람들 간 상호작용의 진화, 혁신적인 방식으로 인공지능을 적용해 현실적인 문제를 해결할 수 있습니다. 지금부터 여러 산업에 인공지능을 적용한 사례를 살펴보겠습니다.
1. 농업 농작물 재배
사람의 삶을 영위하는 중요한 산업에서 농업이 빠질 수 없습니다. 대량 소비를 위한 양질의 작물을 경제적으로 재배해야 합니다. 현대 사회에서 농부가 상업적 규모로 농작무를 재배해 공급하면서 소비자가 상점에서 과일과 채소를 쉽게 구매할 수 있습니다. 농작물은 해당 작물 종류와 토양의 영양분, 수분 함량, 물속의 박테리아 그리고 지역의 물 공급 조건에 따라 다르게 자랍니다. 어떠한 작물은 특정 계절에만 잘 자라기 때문에 해당 기간에 최대한 많은 양질의 작물을 재배해야 합니다.
농부와 농업 기관들은 수년에 걸쳐 농장과 작물의 자료를 수집했습니다. 데이터를 바탕으로 시스템을 활용해 작물 재배 과정의 여러 변수 간 패턴과 관계를 찾고 성공적으로 작물을 재배하는데 영향을 미치는 요소를 찾아냈습니다. 디지털 센서로 기후 조건과 토양 속성, 수질 상태, 농작물 성장을 실시간으로 기록합니다. 수집된 데이터를 지능형 알고리즘과 결합해 실시간으로 최적의 성장을 위한 추천과 조절을 할 수 있습니다.
2. 은행 업무
은행이나 보험사와 같은 금융기관의 가장 큰 문제는 금융사기입니다. 금융 서비스 산업은 인터넷과 개인 기기를 통해 연결되어 있기 때문에 개인 간 물리적인 화폐 거래보다 컴퓨터 네트워크상에서의 거래가 더 많습니다. 거래 데이터를 이용해 정상적이지 않은 개인 소비 형태의 전형적인 거래 패턴을 실시간으로 찾아낼 수 있습니다. 이러한 데이터는 금융기관이 막대한 비용을 아낄 수 있도록 도와주고 소비자가 자금을 도난당하지 않도록 보호해 줍니다.
3. 사이보 보안
인터넷이 발달하면서 중요하게 부각되는 것이 사이버 보안입니다. 인터넷상에서 메시지, 신용카드 정보, 이메일 등 민감한 정보를 주고받고 있습니다. 이러한 정보들이 범죄자에게 넘어가면 악용될 수 있습니다. 전 세계에 수많은 서버가 데이터를 받아 처리하고 저장합니다. 공격자는 이 시스템을 손상시키고 데이터와 장치, 설비에 접근을 합니다.
인공지능을 이용해 서버에 대한 잠재적 공격을 식별하고 차단할 수 있습니다. 대형 인터넷 회사는 장치 식별자, 지리적 위치 정보, 이용 행태 등 특정 개인이 서비스와 상호 작용하는 방식에 대한 데이터를 저장하고 있습니다. 정상적이지 않은 행위를 검출하면 보안 조치를 통해 접근 제한을 시킵니다. 일부 회사는 서버를 다운시키거나 인증된 사용자의 접근을 막기 위한 가짜 요청을 보내 서비스에 과부하를 거는 분산 서비스 거부 공격이 있을 때 악의적인 트래픽을 차단하고 다시 돌려보냅니다. 사용자의 사용 데이터, 시스템, 네트워크에 대한 이해를 바탕으로 인증되지 않은 요청을 찾아내고 경로를 변경함으로써 공격에 대한 영향을 최소화하고 있습니다.
4. 건강 관리
건강 관리는 사람들에게 있어 항상 생각하게 되는 관심사입니다. 병이 더 심각해지거나 치명적인 상태에 이르기 전에 여러 질병을 진단하고 치료해야 합니다. 환자를 진찰할 때 인체, 이미 파악된 문제, 문제를 다룬 경험, 신체 스캔 사진 등 방대한 양의 기록된 지식을 검토합니다. 의사가 종양의 유무를 파악하기 위해 스캔 영상을 분석합니다. 그런데 이런 방식으로는 이미 진행된 종양밖에는 검출할 수 없었습니다.
딥러닝의 발전으로 스캔 영상에서 종양을 검출하는 성능이 개선되었습니다. 이제 의사가 암을 조기에 발견할 수 있게 되었습니다. 환자의 입장에서 적기에 필요한 치료를 받을 수 있어 회복 가능성을 높일 수 있게 되었습니다. 인공지능을 통해 증상, 질병, 유전적 요인, 지리적 위치 등에 대한 패턴을 찾을 수 있습니다. 이를 통하여 누가 잠재적으로 특정 질병에 걸릴 확률이 높은지 파악할 수 있고 질병이 발병하기 전 관리할 수 있습니다.
5. 물류
물류 산업은 서로 다른 종류의 물건을 여러 장소로 운반하는 거대한 시장입니다. 국내 온라인 마켓들을 보면 배달 계획이 얼마나 복잡한지 알 수 있습니다. 소비재, 건설장비, 기계부품, 상품, 연료 등 운반하는 것이 무엇이든 수요를 충족하고 비용을 줄이기 위해 가능한 시스템을 최적화해야 합니다.
외판원이 판매를 위해 여러 장소를 방문합니다. 이 업무를 하기 위한 최단 경로를 찾는 것이 목표입니다. 물류 문제는 보통 이와 비슷합니다. 현실에서는 변화하는 환경 때문에 훨씬 더 복잡합니다. 인공지능을 통해 시간과 거리 측면에서 운송 지점 간 최적 경로를 찾을 수 있습니다. 교통 패턴과 길 막힘, 운송 차량과 도로 형태에 따른 최적 경로를 찾을 수 있습니다. 운송을 최적화할 수 있도록 차량에 짐을 싣는 최적의 방법과 차량에 무엇을 실을지도 계산할 수 있습니다.