최근 맥킨지 보고서에 따르면 대기업의 75%가 AI 솔루션을 확장하기 위해 디지털 트윈에 투자하고 있습니다. 디지털 트윈과 AI를 결합하면 대규모 언어 모델의 효과를 향상시키고 실시간 모니터링에 새로운 AI 애플리케이션을 가능하게 하여 상당한 비즈니스 및 운영상의 이점을 제공할 수 있습니다.
디지털 트윈이란 무엇인가?
원래 복잡한 기계 설계를 돕기 위해 개발된 디지털 트윈은 지난 20년 동안 크게 발전했습니다. 장치 원격 측정을 처리하고, 변화하는 상태를 감지하며, 운영 관리자의 상황 인식을 향상시켜 실시간으로 라이브 시스템을 추적하고 분석합니다. 인메모리 컴퓨팅을 통해 빠르고 실행 가능한 경고를 제공합니다. 실시간 모니터링을 넘어 디지털 트윈은 항공사 및 물류와 같은 복잡한 시스템을 시뮬레이션할 수 있으며, 예측 분석을 통해 전략적 계획 및 운영 결정을 지원합니다.
디지털 트윈을 생성형 AI와 통합하면 두 기술 모두에 새로운 기회가 생깁니다: 이 시너지는 생성형 AI의 예측 정확도를 높이고 시스템 모니터링 및 개발을 위한 디지털 트윈의 가치를 향상시킬 수 있습니다.
AI 기반 디지털 트윈으로 이상 징후를 사전에 식별하기
교통 네트워크, 사이버 보안 시스템, 스마트 시티와 같은 복잡한 라이브 시스템을 관리하는 조직에게 지속적이고 실시간 모니터링은 전략적 필수 요소입니다. 지연된 대응으로 작은 문제가 큰 문제가 될 수 있으므로 새로운 문제를 간과해서는 안 됩니다.
생성형 AI로 디지털 트윈을 강화하면 실시간 모니터링이 대량의 라이브 데이터를 해석하는 방식이 바뀌어 운영에 영향을 미치는 이상 징후를 신뢰할 수 있고 즉각적으로 감지할 수 있습니다. 생성형 AI는 디지털 트윈이 생성한 분석 결과를 지속적으로 검토하여 새로운 트렌드를 발견하고 문제가 확대되기 전에 완화할 수 있습니다. AI가 관리자의 상황 인식을 높이는 동시에 운영 최적화 및 효율성 향상을 위한 새로운 기회를 정확히 찾아낼 수 있습니다.
동시에 디지털 트윈이 제공하는 실시간 데이터는 환각과 같은 불규칙한 결과를 피하기 위해 생성형 AI의 출력을 제한합니다. 검색 증강 생성이라는 프로세스에서 AI는 항상 라이브 시스템에 대한 최신 정보를 사용하여 동작을 분석하고 권장 사항을 생성합니다.
AI 기반 시각화로 데이터 상호 작용 변환
디지털 트윈 분석의 인사이트를 얻는 것은 기술적이어서는 안 되고 직관적이어야 합니다. 생성형 AI는 자연어 기반 쿼리 및 시각화를 가능하게 함으로써 팀이 대규모 데이터 세트와 상호 작용하는 방식을 재정의하고 있습니다. 복잡한 쿼리를 수동으로 구성하는 대신 사용자는 단순히 필요한 사항을 설명하면 생성형 AI가 즉시 관련 차트와 쿼리 결과를 시각화하여 새로운 인사이트를 제공합니다. 이 기능은 상호 작용을 단순화하고 의사 결정권자에게 필요한 데이터를 제공합니다. 조직이 점점 더 복잡한 라이브 시스템을 처리함에 따라 AI 기반 인텔리전스를 통해 광대한 데이터 풀을 효율적으로 살펴보고 의미 있는 트렌드를 추출하며 더 높은 정밀도로 운영을 최적화할 수 있습니다. 이는 기술적 장벽을 제거하여 전략적 영향을 미치는 더 빠른 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 합니다.
자동 재훈련을 통한 기계 학습 통합
디지털 트윈은 수많은 개별 데이터 스트림을 추적하고 해당 물리적 데이터 소스의 문제를 찾을 수 있습니다. 수천 또는 수백만 개의 디지털 트윈이 함께 작동하여 매우 크고 복잡한 시스템을 모니터링할 수 있습니다. 메시지가 들어오면 각 디지털 트윈은 특정 데이터 소스에 대해 알려진 정보와 결합하고 몇 밀리초 내에 데이터를 분석합니다. 분석을 지원하고 수동으로 코딩된 알고리즘으로 설명하기 어려운 미묘한 문제를 찾기 위해 기계 학습 알고리즘을 통합할 수 있습니다. 라이브 운영 데이터로 훈련한 후 ML 알고리즘은 이상 징후를 식별하고 운영 관리자에게 즉시 경고를 생성할 수 있습니다.
라이브 원격 측정을 분석하도록 배포되면 ML 알고리즘은 초기 훈련 세트에서 다루지 않은 새로운 상황을 만나게 될 가능성이 높습니다. 이상 징후를 감지하지 못하거나 거짓 양성을 생성할 수 있습니다. 자동 재훈련을 통해 알고리즘은 경험을 쌓으면서 학습하여 성능을 개선하고 변화하는 조건에 적응할 수 있습니다. 디지털 트윈은 함께 작동하여 잘못된 ML 응답을 감지하고 자동 재훈련에 공급되는 새로운 훈련 세트를 구축할 수 있습니다. 자동 재훈련을 통합함으로써 기업은 시간이 지남에 따라 학습하면서 신뢰할 수 있는 실행 가능한 인사이트를 실시간으로 제공하는 모니터링으로 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
앞으로의 전망
디지털 트윈 기술을 생성형 AI 및 ML과 통합하면 실시간 인사이트를 강화하고 관리자가 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 함으로써 복잡한 라이브 시스템을 모니터링하는 방식을 변화시킬 수 있습니다. ScaleOut Software의 새로 출시된 디지털 트윈
버전 4는 OpenAI의 대규모 언어 모델을 사용하는 생성형 AI와 자동 ML 재훈련을 추가하여 실시간 모니터링을 완전 자율 운영의 목표로 나아가게 합니다.
(이미지 출처: Unsplash)
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