NSF, 7개의 새로운 국가 인공지능연구소 발표

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NSF, 7개의 새로운 국가 인공지능연구소 발표

미국국립과학재단(NSF)

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2023.05.18

□ 미국 국립과학재단(NSF)은 7개의 국가 인공지능연구소 설립을 위한 1억 4천만 달러의 투자계획을 발표*('23.5)
     * NSF announces 7 new National Artificial Intelligence Research Institutes
  ○ 미국 국립과학재단(NSF)은 다른 연방 기관, 고등 교육 기관 및 기타 이해 관계자와 협력하여 7개의 새로운 국립 인공지능연구소(이하 AI 연구소)를 설립하기 위해 1억 4천만 달러를 투자한다고 발표
    - 금번 투자계획은 AI 관련 기회와 위험에 대한 응집력 있는 접근 방식을 발전시키기 위한 연방 정부 전반의 광범위한 노력임

□ 주요 내용
  ○ (기대효과) 새로운 AI 연구소는 윤리적이고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 및 기술을 촉진하는 기초 AI 연구를 발전시키고, 사이버 보안에 대한 새로운 접근 방식을 개발하고, 기후 변화에 대한 혁신적인 솔루션에 기여하고, 두뇌에 대한 이해를 확장하고, 미국의 다양한 AI 인력 개발을 지원하고 AI로 인한 위험과 잠재적 피해를 해결하는 데 도움을 줄 것으로 기대됨
  ○ 새로운 AI 연구소는 AI 연구자들의 학제간 협력을 지원하며, 국립표준기술연구소(NIST), 국토안보부(DHS), 농무부(USDA), 교육부(ED), 국방부(DoD), IBM 사와의 공동 자금으로 지원됨
  ○ (7개 AI 연구소) 새로운 AI 연구소는 6가지 연구 주제(①신뢰할 수 있는 AI, ②차세대 사이버 보안을 위한 지능형 에이전트, ③기후 스마트 농업 및 임업, ④인공 지능의 신경 및 인지 기반, ⑤의사 결정을 위한 ⑥AI, 교육 기회를 확대하고 결과를 개선하기 위한 AI 증강 학습)에 중점을 둠
    1) 법과 사회에서 신뢰할 수 있는 AI를 위한 NSF 연구소(TRAILS)
     ※ 메릴랜드 대학교가 이끄는 TRAILS는 주로 AI를 통한 기술 혁신과정에 있어 기존 주류에 의한 관행에서 소외된 커뮤니티에 대한 지원에 중점을 둔 관행으로 전환하는 것을 목표로 함. TRAILS는 참여 설계, 기술, AI 시스템 및 기술의 거버넌스를 통합하는 최초의 연구소가 될 것으로 예상됨
    2) 에이전트 기반 사이버 위협 인텔리전스 및 운영을 위한 AI 연구소(ACTION)
     ※ 산타바바라에 있는 캘리포니아 대학이 이끄는 이 연구소는 AI를 활용하여 컴퓨터 네트워크와 사용자의 보안 및 개인 정보 보호를 목표로 함
    3) 기후-토지 상호 작용, 완화, 적응, 장단점 및 경제를 위한 AI 연구소(AI-CLIMATE)
    4) AI 인공 및 자연 지능 연구소(ARNI)
    5) AI-사회적 의사결정 연구소(AI-SDM)
    6) 교육을 위한 포용적 지능형 기술을 위한 AI 연구소(INVITE)
     ※ University of Illinois, Urbana-Champaign이 이끄는 이 연구소는 효과적인 학습의 기초가 되는 것으로 알려진 세 가지 중요한 비인지 기술인 지속성, 학업 탄력성 및 협업을 지원하는 AI 도구 및 접근 방식을 개발하여 교육 기술이 학습자와 상호 작용하는 방식을 근본적으로 재구성하고자 함
    7) AI 우수 교육 연구소(AI4ExceptionalEd)
     ※ University at Buffalo가 이끄는 이 연구소는 어린이를 위한 보편적인 말하기 및 언어 검사를 위해 노력할 것

1. NSF, 7개의 새로운 국가 인공 지능 연구소 발표

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NSF 뉴스

NSF, 7개의 새로운 국가 인공 지능 연구소 발표

NSF의 발표는 AI와 관련된 기회를 활용하고 위험을 해결하기 위한 응집력 있는 연방 정부 접근 방식을 발전시키기 위한 광범위한 노력의 일환입니다.

2023년 5월 4일

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미국 국립과학재단(National Science Foundation)은 다른 연방 기관, 고등 교육 기관 및 기타 이해 관계자와 협력하여 오늘 7개의 새로운 국립 인공 지능 연구소(AI 연구소)를 설립하기 위해 1억 4천만 달러를 투자한다고 발표했습니다. 오늘의 발표는 AI 관련 기회와 위험에 대한 응집력 있는 접근 방식을 발전시키기 위한 연방 정부 전반의 광범위한 노력의 일환입니다.

새로운 AI 연구소는 윤리적이고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 및 기술을 촉진하는 기초 AI 연구를 발전시키고, 사이버 보안에 대한 새로운 접근 방식을 개발하고, 기후 변화에 대한 혁신적인 솔루션에 기여하고, 두뇌에 대한 이해를 확장하고, AI 기능을 활용하여 교육 및 공중 보건을 향상시킬 것입니다. . AI 연구소는 미국의 다양한 AI 인력 개발을 지원하고 AI로 인한 위험과 잠재적 피해를 해결하는 데 도움을 줄 것입니다. 오늘의 투자는 NSF와 자금 지원 파트너가 거의 모든 미국 주에 도달하는 AI Institutes 연구 네트워크에 거의 5억 달러를 투자했음을 의미합니다.

NSF 국장 Sethuraman Panchanathan은 “국립 AI 연구소는 미국의 AI 혁신, 인프라, 기술, 교육 및 파트너십 생태계의 중요한 구성 요소입니다. "이 기관들은 우리나라가 글로벌 AI 혁명의 최전선에 서도록 하는 발견을 주도하고 있습니다."

“이러한 전략적 연방 투자는 미국의 AI 인프라와 혁신을 발전시켜 AI가 기후 변화에서 건강에 이르기까지 우리가 직면한 가장 큰 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 중요한 것은 국립 AI 연구 기관의 성장하는 네트워크가 사람들의 안전과 권리를 보호하는 책임 있는 혁신을 촉진할 것입니다.”라고 백악관 과학 기술 정책 국장 Arati Prabhakar가 말했습니다.

새로운 AI 연구소는 최고의 AI 연구원 간의 학제 간 협력이며 미국 상무부의 NIST(National Institutes of Standards and Technology)의 공동 자금 지원으로 지원됩니다. 미국 국토안보부 과학기술국(DHS S&T); 미국 농무부 국립식량농업연구소(USDA NIFA); 미국 교육부 교육 과학 연구소(ED IES); 미 국방부 연구 및 엔지니어링 국방부 차관실(DoD OUSD R&E) 및 IBM Corporation(IBM).

NSF 컴퓨터 및 정보 과학 및 엔지니어링 부국장 Margaret Martonosi는 “AI 및 기계 학습에 대한 기초 연구는 우리 사회 전반에 혁신적이고 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공하는 AI 기반 시스템의 이해, 생성 및 배포에 그 어느 때보다 중요합니다. "최근의 이러한 수상은 우리의 AI 연구소 생태계 전체뿐만 아니라 국가의 AI 역량과 리더십에 달려 있는 국가 경제 및 사회적 우선 순위를 해결하기 위한 우리의 적극적인 노력을 나타냅니다."

새로운 AI 연구소는 6가지 연구 주제에 중점을 둡니다.

신뢰할 수 있는 AI

법과 사회에서 신뢰할 수 있는 AI를 위한 NSF 연구소(TRAILS)

메릴랜드 대학교가 이끄는 TRAILS는 주로 기술 혁신에 의해 주도되는 AI 관행을 윤리, 인권, 주류 AI로 소외된 목소리를 가진 커뮤니티에 대한 지원에 중점을 둔 관행으로 전환하는 것을 목표로 합니다. TRAILS는 참여 설계, 기술, AI 시스템 및 기술의 거버넌스를 통합하는 최초의 연구소가 될 것이며 AI에 대한 신뢰가 어떤 것인지, AI를 위한 현재 기술 솔루션을 신뢰할 수 있는지 여부, 어떤 정책 모델이 AI 신뢰성을 효과적으로 유지합니다. TRAILS는 NSF와 NIST 간의 파트너십으로 자금을 지원받습니다.

차세대 사이버 보안을 위한 지능형 에이전트

에이전트 기반 사이버 위협 인텔리전스 및 운영을 위한 AI 연구소(ACTION)

산타바바라에 있는 캘리포니아 대학이 이끄는 이 연구소는 AI를 활용하여 컴퓨터 네트워크와 사용자의 보안 및 개인 정보 보호를 목표로 하는 사이버 위협을 예상하고 그에 대한 시정 조치를 취하는 새로운 접근 방식을 개발할 것입니다. 연구원 팀은 보안 운영 전문가와 협력하여 사이버 보안에 대한 혁신적인 접근 방식을 개발할 예정입니다. AI 지원 지능형 보안 에이전트는 사이버 방어 수명 주기 전반에 걸쳐 인간과 협력하여 시간이 지남에 따라 컴퓨터 시스템의 보안 탄력성을 공동으로 개선합니다. ACTION은 NSF, DHS S&T 및 IBM 간의 파트너십을 통해 자금을 지원받습니다.

기후 스마트 농업 및 임업

기후-토지 상호 작용, 완화, 적응, 장단점 및 경제를 위한 AI 연구소(AI-CLIMATE)

미네소타 트윈 시티 대학교(University of Minnesota Twin Cities)가 이끄는 이 연구소는 농업 및 임업 과학의 지식을 통합하고 이러한 고유하고 새로운 AI 방법을 활용하여 기후 영향을 억제하는 동시에 농촌 경제를 끌어올려 기초 AI를 발전시키는 것을 목표로 합니다. AI와 기후 스마트 농업 및 임업을 교차하는 새로운 과학 분야와 혁신 에코시스템을 생성함으로써 연구원과 실무자는 강력한 AI 기반 지식과 솔루션을 발견하고 발명할 것입니다. 예를 들면 AI로 강화된 온실 가스 추정 방법과 전문화된 현장 간 의사 결정 지원 도구가 있습니다. 주요 목표는 탄소 시장을 강화하고 의사 결정에 정보를 제공하기 위해 농장과 산림의 탄소 회계 비용을 낮추고 개선하는 것입니다. 이 연구소는 또한 농촌 및 도시 AI 인력을 확장하고 다양화할 것입니다.

인공 지능의 신경 및 인지 기반

AI 인공 및 자연 지능 연구소(ARNI)

Columbia University가 이끄는 이 연구소는 AI 시스템의 주요 발전을 뇌 이해의 혁명에 연결하는 국가 우선 순위에 집중하기 위해 전국의 최고 연구원을 모을 것입니다. ARNI는 신경과학, 인지과학 및 AI 간의 학제 간 연구의 새로운 패러다임에 대한 긴급한 요구를 충족시킬 것입니다. 이는 세 분야 모두의 발전을 가속화하고 향후 10년 동안 사회에 대한 변혁적 영향을 확대할 것입니다. ARNI는 NSF와 OUSD(R&E) 간의 파트너십을 통해 자금을 지원받습니다.

의사 결정을 위한 AI

AI-사회적 의사결정 연구소(AI-SDM)

Carnegie Mellon University가 이끄는 이 연구소는 재해 관리 및 공중 보건과 같은 불확실하고 역동적이며 리소스가 제한된 시나리오에서 효과적인 대응을 강화하기 위해 의사 결정을 위한 인간 중심 AI를 만들고자 합니다. AI-SDM은 AI와 사회과학 연구원으로 구성된 학제간 팀을 통합함으로써 응급 관리자, 공중 보건 공무원, 최초 대응자, 지역사회 종사자 및 대중이 데이터 기반의 강력하고 민첩하며 자원 효율적이며 신뢰할 수 있는. AI-SDM의 비전은 다양한 대학, 정부 기관, 기업 파트너, 커뮤니티 칼리지, 공공 도서관 및 고등학교와의 파트너십을 통해 AI 이론 및 방법의 개발, 중개 연구, 교육 및 지원 활동을 통해 실현될 것입니다.

교육 기회를 확대하고 결과를 개선하기 위한 AI 증강 학습

교육을 위한 포용적 지능형 기술을 위한 AI 연구소(INVITE)

University of Illinois, Urbana-Champaign이 이끄는 이 연구소는 효과적인 학습의 기초가 되는 것으로 알려진 세 가지 중요한 비인지 기술인 지속성, 학업 탄력성 및 협업을 지원하는 AI 도구 및 접근 방식을 개발하여 교육 기술이 학습자와 상호 작용하는 방식을 근본적으로 재구성하고자 합니다. 연구소의 사용에 영감을 받은 연구는 어린이가 STEM 콘텐츠를 전달하는 방법, 도전적인 작업을 통해 지속하는 방법을 배우는 방법, 교사가 비인지 기술 개발을 지원하고 촉진하는 방법에 초점을 맞출 것입니다. 결과로 생성된 AI 기반 도구는 교실에 통합되어 교사가 보다 발달적으로 적절한 방식으로 학습자를 지원할 수 있도록 합니다.

AI 우수 교육 연구소 (AI4ExceptionalEd)

University at Buffalo가 이끄는 이 연구소는 어린이를 위한 보편적인 말하기 및 언어 검사를 위해 노력할 것입니다. 프레임워크인 AI 스크리너는 교실 상호 작용 중에 어린이의 비디오 및 오디오 스트림을 분석하고 학생의 개별 요구에 맞는 증거 기반 개입의 필요성을 평가합니다. 이 연구소는 능력 기반 음성 및 언어 서비스가 필요한 아동에게 서비스를 제공하고, 기초 AI 기술을 고도화하며, 아동 언어 및 언어 발달에 대한 이해를 높일 것입니다. AI Institute for Exceptional Education은 이전에 2023년 1월에 발표 되었습니다 . INVITE 및 AI4ExceptionalEd Institute는 NSF와 ED-IES 간의 파트너십을 통해 자금을 지원받습니다.

NSF의 연방 정부 자금 지원 파트너의 진술

"AI 시스템의 신뢰성을 높이는 동시에 위험을 줄이는 것이 AI의 잠재적 이점을 실현하고 우리가 공유하는 사회적 가치를 보장하는 데 핵심이 될 것입니다. “오늘날 AI 시스템의 신뢰성과 개인, 커뮤니티 및 사회에 미치는 영향을 측정하는 능력은 제한적입니다. TRAILS는 신뢰할 수 있는 AI의 기초, AI의 윤리적 및 사회적 고려 사항, AI를 사용하고 영향을 받는 사람들이 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 방법에 대한 이해를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.”

DHS 과학기술부 차관 Dimitri Kusnezov 박사는 “ACTION 연구소는 빠르게 진화하는 AI 기술의 기회와 위험 및 DHS 임무에 미치는 영향을 더 잘 평가하는 데 도움이 될 것입니다. “이 연구원 그룹과 근본적인 AI의 한계를 뛰어넘고 새로운 통찰력을 적용하려는 그들의 야망은 사이버 보안 방어에 대한 상당한 투자를 나타냅니다. 이러한 파트너십을 통해 우리는 공동으로 AI 기술에 대한 최첨단 연구의 선두에 설 수 있습니다.”

“USDA National Institute of Food and Agriculture 투자의 전통에 따라 이 새로운 연구소는 농부, 생산자, 교육자 및 혁신가와의 긴밀한 파트너십을 통해 정보를 얻은 미국 토지 보조금 대학의 과학적 힘을 활용하여 온실 가스 농도 증가 및 관련 기후 변화”라고 NIFA 국장 대행 Dionne Toombs 박사가 말했습니다. "이 혁신적인 센터는 기후 관련 위협에 대응하고, 온실 가스 배출량을 낮추고, 미국 노동력을 늘리고, 새로운 농촌 기회를 늘리기 위한 긴급한 요구를 해결할 것입니다."

“AI 연구의 최첨단은 필연적으로 지금까지 인간 인지에 대한 제한된 이해에서 비롯됩니다. 이 AI 연구소는 AI와 신경과학 분야를 통합하여 보다 유능하고 신뢰할 수 있는 AI에 대한 고급 설계와 접근 방식을 제공하는 동시에 인간 두뇌에 대한 더 나은 이해를 제공하고자 합니다. 국방 연구 및 엔지니어링 차관. "우리는 이 중요한 연구 분야에서 NSF와 협력하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다. 이 분야의 지속적인 발전이 국가 안보, 경제 및 삶의 질 향상에 더 많은 상당한 이익을 가져다 줄 가능성이 있기 때문입니다."

IES 국장 마크 슈나이더(Mark Schneider)는 “우리는 이 두 AI 기관에서 NSF와 협력하게 되어 기쁩니다. "우리는 그들이 교육 과학을 개선하기 위해 현대 기술을 활용하는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 제공하기를 희망합니다. 그러나 더 중요한 것은 그들이 더 나은 학생 결과로 이어지고 교사가 더 많은 정보에 입각한 개별 교육을 제공할 수 있는 시간을 확보할 수 있는 방법을 식별하기를 바랍니다. 그토록 아끼는 학생들을 위해.” 

nsf.gov를  방문하여  NSF AI 연구소 에 대해 자세히 알아보십시오  .

National AI Research Institutes의 모든 수상 및 협력자에 대해 자세히 알아보려면 대화형 지도를 클릭하십시오 . 

NSF AI 연구소는 혁신의 지평을 계속 만들고 있습니다.

세 번째 코호트 출시와 함께 두 개의 기존 AI 연구소가 초기 결과를 반영합니다.

Open AI의 ChatGPT와 같은 인공 지능 모델은 뉴스 주기를 지배하고 대중의 상상력을 사로잡았습니다. Microsoft의 Bing, Google의 Bard, Spotify의 DJ 및 GitHub의 Copilot을 통해 AI 애플리케이션이 산업 및 인터페이스 전반에 걸쳐 빠르게 채택되고 발전하고 있습니다. 그러나 AI는 더 나은 인터넷 검색 결과나 개인화되고 선별된 온라인 경험 그 이상을 제공합니다.

AI 모델은 과학적 진보를 크게 가속화하고 있습니다. 블랙홀 지평선의 더 선명한 이미지, 수소 융합의 돌파구, 더 안전한 자율 주행 차량을 고려하십시오. 이러한 가속화는 부분적으로 미국 국립 과학 재단 덕분에 가능합니다. 사실, 미국은 근본적인 AI 연구에 대한 미국의 주요 비국방 연방 기금 제공자인 NSF가 만들고 유지하는 투자 로 인해 AI 발전에서 세계를 선도하고 있습니다 .

NSF가 주도하는 National AI Research Institutes(또는 AI Institutes) 프로그램은 사용에 영감을 받은 AI 연구를 위한 재단의 주력 프로그램이며, 다른 연방 정부 및 업계 리더와의 파트너십을 통해 자금을 지원받는 국내 최대의 AI 연구 생태계입니다.

이미지를 클릭하시면 각 AI 연구소에 대한 자세한 지도와 정보를 보실 수 있습니다.

크레딧: NSF/Giovanni Rodriguez

이 연구소는 AI에 대한 관리 및 NSF 우선순위에 초점을 맞추고 있으며 향후 수십 년 동안 미국 AI 혁신 및 인력 개발을 위한 길을 닦고 있습니다. NSF 국장 Sethuraman Panchanathan의 재임 기간을 정의하는 이 프로그램은 2020년 에 7개 연구소 집단으로 시작되었고 2021년 에는 11개가 더 발표되었습니다 . 2023년에 NSF는 7개의 새로운 연구소를 발표하여 이러한 AI 연구소에 대한 총 투자액을 5000억 달러로 늘리고 미국과 전 세계에 걸쳐 500개가 넘는 자금 지원 및 협력 기관 네트워크를 구축했습니다.

AI 연구소에서 다루는 주제 또는 트랙은 무엇보다도 농업 및 식량 안보, 의료, 일기 예보, 교육, 신뢰할 수 있는 AI, 공급망 관리, 사이버 보안과 같은 사회 및 경제 발전의 중요한 기둥에 걸쳐 있습니다. 2020 코호트의 2개 AI 연구소인 기계 학습 기초를 위한 AI 연구소와 날씨, 기후 및 연안 해양학에서 신뢰할 수 있는 AI 연구를 위한 AI 연구소는 NSF 투자가 어떻게 AI를 국가에 이익이 되도록 변화시키고 있는지를 보여주는 예입니다.

AI의 기초

AI Institute for Foundations of Machine Learning (IFML) 은 공정하고 윤리적이며 정확하고 효율적인 최신 기술 및 응용 프로그램을 발전시키기 위해 수학적 도구를 실제 목표와 통합하여 기계 학습의 핵심 기본 과제에 중점을 둡니다. . 오스틴에 있는 텍사스 대학교가 이끄는 AI 연구소의 학제 간 팀은 정밀 의학을 발전시키고 보다 강력하고 안정적인 백신을 가능하게 하며 자율 주행 자동차를 개선하고 디지털 이미징에 의존하는 애플리케이션의 형평성과 공정성을 보장하는 새로운 도구를 개발합니다.

예를 들어 핵심 과제는 인간의 두뇌가 실시간으로 새로운 정보에 반응하고 조정하는 것과 거의 같은 방식으로 지속적으로 진화하는 데이터를 설명하고 변화하는 상황을 통합하는 새롭고 효율적인 딥 러닝 알고리즘을 구축하는 것입니다.

컴퓨터 과학 교수이자 IFML의 이사인 Adam Klivans는 "딥 러닝 분야에서 일하는 모든 사람은 모델을 일반화하는 데 얼마나 많은 데이터와 계산이 필요한지 이해하려고 노력합니다."라고 말했습니다. "이러한 리소스를 최적화하기 위한 알고리즘을 찾는 것이 그 어느 때보다 중요한 목표였습니다. 우리의 연구는 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 광범위한 종류의 딥 러닝 아키텍처에서 교육 및 추론을 더 빠르고 강력하게 만듭니다."

실제 세계에서 IFML의 어떤 결과를 볼 수 있습니까? 한 가지 예는 노이즈 제거입니다. 흐릿한 이미지를 가져와 더 선명하게 만듭니다. 이 기술의 주요 응용 분야는 의료 분야입니다. 특히 IFML은 심층 생성 모델을 사용하여 자기 공명 영상을 개선하기 위해 임상의와 협력합니다.

MAP 추론을 사용하고 바이어스를 증폭하는 이전 방법인 PULSE와 비교하여 사후 샘플링을 사용한 재구성의 예입니다.

크레딧: Alex Dimakis

얼굴과 같은 노이즈 제거 이미지의 경우 알려진 문제 중 하나는 과거의 시스템이 흑인과 갈색인에게서 얻은 얼굴 이미지에서 성능이 좋지 않았다는 것입니다. Klivans에 따르면 데이터 세트의 편향과 재구성 알고리즘의 결함이 모두 이 문제에 기여했습니다. "우리는 이미지를 노이즈 제거하기 위해 더 스마트한 알고리즘을 사용하면 결과 재구성의 편향을 완화하고 확산의 기본 수학에서 영감을 얻은 휴리스틱을 적용하여 생성 모델에 대한 샘플링 방법을 개선한다는 것을 보여주었습니다."

IFML은 CLIP, 이미지 및 텍스트 데이터 세트, GPT4와 같은 대규모 기반 모델의 배포와 관련하여 더 많은 개방성을 옹호합니다. IFML은 CLIP의 오픈 소스 버전을 만들기 위해 대규모 기계 학습 모델, 데이터 세트 및 관련 코드를 일반 대중이 사용할 수 있도록 하는 비영리 단체인 LAION과 협력하고 있습니다. Klivans는 "이는 학술 연구원과 일반 대중에게 초대형 모델이 왜 그렇게 잘 작동하는지 더 잘 이해할 수 있는 능력을 제공합니다."라고 말했습니다.

Klivans는 "머신 러닝 도구가 과학 전반에 걸쳐 광범위하게 적용되는 것을 보게 되어 기쁩니다."라고 말했습니다. “IFML은 계속해서 알고리즘에 초점을 맞추고 있으며 이 연구가 얼마나 영향력이 있는지 보여주는 여러 프로젝트를 진행하고 있습니다. 머신 러닝 도구가 훨씬 더 정교한 수학적 모델에 의존하기 때문에 이론적 연구와 실제로 시연할 수 있는 것 사이의 연결이 그 어느 때보다 강해졌습니다.”

날씨에 대한 AI 개발을 통한 신뢰할 수 있는 AI 향상 

사람들이 신뢰할 수 있고 따라서 사용할 수 있는 AI 기반 혁신을 개발하는 것 또한 AI 연구소 작업의 핵심 구성 요소입니다. NSF AI Institute for Research on Trustworthy AI in Weather, Climate and Coastal Oceanography (AI2ES)는 오클라호마 대학교에 기반을 두고 있으며 중요한 기상 모델 및 예측을 뒷받침하는 AI 기술의 정확성, 신뢰성 및 명확성을 개선하는 모델을 개발하고 있습니다 . AI2ES는 최종 사용자와 직접 협력하여 AI에 대한 신뢰에 대한 우리의 이해를 변화시킵니다.

컴퓨터 과학 및 기상학 교수이자 AI2ES의 이사인 Amy McGovern에 따르면 AI2ES는 학제 간 연구원을 모아 날씨 및 기후 예측 부문을 위한 AI 기반 혁신을 개발했습니다. AI 개발자, 대기 및 해양 과학자, 사회 과학자를 한데 모아 AI2ES는 AI 기반 방법에 대한 신뢰를 이해한다는 목표에 고유한 렌즈를 제공합니다.

토네이도 예측을 위한 컨볼루션 신경망의 해석.

크레딧: Amy McGovern 및 Ryan Lagerquist

AI2ES는 토네이도 및 우박과 같은 극한 기상 현상을 보다 신속하게 예측할 수 있는 혁신을 위해 노력하고 있습니다. 미국에서는 악천후로 인해 매년 수십억 달러의 피해가 발생합니다. McGovern은 "토네이도의 경우 평균 경고 소요 시간은 약 15분입니다. 예보관이 문자 그대로 생사 결정을 내리는 날에 이를 개선하려면 사용 중인 AI가 긴장되고 빡빡한 상황에서 정말 신뢰할 수 있어야 합니다."라고 말했습니다. . AI2ES 작업을 기반으로 한 개선된 악천후 예측 시스템이 국립해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 테스트되고 있습니다.

AI2ES의 작업은 날씨 및 기후 예측에 존재하는 편향을 수정하는 데에도 도움이 됩니다. "사람이 더 많은 곳에서 토네이도와 우박이 보고됩니다. 우박이 보고된 지도를 보면 고속도로와 도로가 보이지만 우박은 어디에나 내립니다."라고 McGovern이 말했습니다. AI2ES는 전체 AI 개발 수명 주기에서 편향을 식별하고 수정하는 기술을 개발하고 있습니다. 이것은 더 신뢰할 수 있는 AI로 이어질 것입니다.

AI2ES 의 또 다른 모델은 멸종 위기에 처한 바다거북과 상업적 및 생태학적으로 중요한 물고기가 서식하는 Laguna Madre 및 기타 텍사스 얕은 수역의 수온을 예측하는 데 사용됩니다. 강한 한랭 전선에서는 수온이 상당히 떨어지고 냉혈 바다 거북과 물고기가 추위에 기절하거나 무기력해질 수 있습니다. AI 예측을 통해 기관은 바다거북 구조에 대비하고 자발적인 운송 교통 중단을 촉진하여 이벤트의 영향을 완화할 수 있습니다.

AI2ES는 텍사스 주 코퍼스 크리스티 지역의 지역 그룹과 협력하여 최대 120시간 전에 잠재적인 추위로 인한 기절 사건의 시작과 기간을 예측할 수 있는 신뢰할 수 있는 AI 기반 시스템을 도입할 수 있었습니다. 개선된 시스템은 지난 세 번의 겨울에 각각 배치되었습니다. 지난 추운 계절에 700마리 이상의 바다거북이 구조되었으며 이전 시즌에는 500마리 이상이 구조되었습니다. 2021년 2월에는 13,000마리 이상이 영향을 받아 미국에서 기록된 가장 큰 바다거북 추위 기절 사건이 발생했습니다. McGovern은 "AI 예측이 잘 작동하고 있으며 이러한 예측을 기반으로 결정을 내리는 기관, NGO 및 민간 부문 파트너와 좋은 파트너십을 맺고 있습니다."라고 말했습니다. “신뢰할 수 있는 AI의 일부는 시간이 지남에 따라 관계를 구축하는 것입니다. Texas A&M Corpus Christi는 수년 동안 이 작업을 해왔고 우리는 그들의 모델을 개선할 수 있었습니다.”

미래의 AI 실무자와 연구원 교육

모든 NSF 지원 프로그램과 마찬가지로 교육은 AI 연구소의 중요한 구성 요소입니다. 미래 세대의 혁신가를 교육하는 것이 AI 자체 개발만큼 중요하기 때문입니다. IFML은 AI 분야 최초의 온라인 석사 프로그램을 시작했으며 대학원생에게 금융, 의료 및 생명 공학과 같은 분야에 AI를 적용하도록 교육하고 있습니다. 이 노력은 대학의 여러 부서와 Texas Advanced Computing Center에 걸쳐 NSF 기반 슈퍼컴퓨팅 기능을 활용합니다. 이 프로그램은 AI 연구소의 NSF 지원 없이는 존재하지 않을 것이라고 Klivans는 말했습니다. IFML은 또한 텍사스 전역의 고등학교에서 AI 교육 모듈을 실행하고 있으며 내년에 전국적으로 확장되기를 희망합니다.

AI2ES는 코퍼스 크리스티의 커뮤니티 칼리지인 Del Mar College와 협력하여 AI 인증 프로그램을 개발하고 다른 커뮤니티 칼리지로 모델을 확장할 계획입니다. 첫 번째 코호트가 방금 졸업했습니다. “우리는 동시 등록을 하는 고등학생과 소외된 그룹을 포함하여 일반적으로 도달하지 못하는 청중에게 도달하고 있습니다. 또한 아이들에게 STEM 직업의 흥분에 대해 가르치는 프로그램과 함께 K-12 지원 활동이 많이 있습니다.”라고 McGovern은 말했습니다.

McGovern에 따르면 모든 과학 분야에 신뢰할 수 있는 AI를 통합하면 아직 상상할 수 없는 가능성이 열립니다. "학제 간 협업을 가능하게 하는 자금 지원으로 우리는 NSF가 원하는 것, 부분의 합보다 더 큰 전체를 만들 수 있었습니다. 이제 2년 반이 지났고 저는 우리가 융합 연구를 정말 하고 있다”며 “우리는 기상 AI 분야에서 세계적인 선두주자로 주목받고 있다”고 말했다. 10년 이내에 "우리는 AI를 사용하여 날씨, 해양 및 기후 과학의 새로운 기초를 식별할 수 있습니다. 현재 우리가 보유한 데이터의 양은 인간에게는 압도적입니다. AI를 통해 우리는 새로운 가설, 혁신적인 솔루션, 오늘날 생각하지 못한 새로운 연구 영역을 창출합니다."

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