6G에 인공지능 '그린' 차세대 네트워크가 내장될 수 있을까?
모바일 월드 콩그레스(MWC)에는 매혹적이면서도 지치는 경험을 선사하는 놀라운 점이 있습니다. 밝은 조명, 화려한 행사, 비교할 수 없는 기술 발전으로 가득한 8개의 홀이 있습니다. 매년 나는 그 모든 것을 보러 오고, 매년 나는 그것의 3분의 1만 보고 떠난다.
올해 주제는 'Speed'이고 슬로건은 'Unleash 내일의 기술을 오늘'입니다. 메타버스, 인공지능(AI), 6G 등의 개념은 어디에서나 볼 수 있다. 그러나 대부분의 제품은 기술로 인해 증가하는 탄소 배출량을 해결하기 위해 배치되어 있으므로 모든 것이 환경 문제와 관련되어 있습니다.
친환경 기술을 수용하세요
문제는 점점 더 심각해지고 있습니다. 화웨이 스토리지 전문가 Peter Zhou 박사는 2030년까지 기업에서 매년 생성되는 데이터의 양이 '기가바이트' 단위로 측정될 것이라고 말했습니다. 이 용어는 아직 필요하지는 않지만 이미 존재하며 국제 단위계(SI)에서 인정하는 가장 큰 단위입니다. 데이터는 이 방향으로만 이동하며 우리는 이미 많은 양을 저장하고 있어 지구에 피해를 주고 있습니다. 이 질문은 센서 기술과 인공 지능에 크게 의존하는 사물 인터넷(IoT) 및 메타버스와 같은 산업 및 기술에 달려 있습니다.
Huawei는 MWC의 Day Zero 이벤트를 활용하여 다양한 녹색 기술 이니셔티브를 선보였습니다. GSMA의 기후 행동 책임자인 스티븐 무어(Steven Moore)는 모바일 기기의 유효 기간에 대해 이야기했습니다. 모바일 기기 중 어느 것도 100% 재생 가능하지는 않습니다. 그는 제조업체들에게 수명 연장을 요구했으며, 1년만 연장해도 도로에서 470만 대의 자동차가 운행을 중단하는 것과 같다고 말했습니다. 마찬가지로 Orange의 운영 및 네트워크 경제학 SVP인 Emmanuel Chatard는 모바일 네트워크에서 중고 장비 사용을 규제할 것을 촉구했습니다.
이것이 전자 폐기물을 줄이는 데 도움이 될 수 있지만 우리는 더 심각한 문제에 직면해 있습니다. 특히 모바일 네트워크의 전력 소비입니다. 많은 사람들이 이미 알고 있듯이 5G는 휴대폰 배터리를 매우 빨리 소모합니다. 이는 부분적으로 휴대폰 자체가 최상의 신호를 찾기 때문이지만, 네트워크 신호도 필요 이상으로 열심히 작동하고 있습니다.
6G 네트워크가 인공 지능을 활용하는 방법
Telefonica Research의 수석 연구 과학자이자 공동 이사인 Nicolas Kourtellis는 MWC 연설에서 6G가 거의 대기 시간 없이 데이터 소비와 속도를 크게 증가시킬 것으로 예상된다고 말했습니다.
약 10년마다 새로운 세대의 모바일 네트워크 기술이 등장하며, 2030년쯤에는 6G가 등장할 것으로 예상됩니다. 하지만 화웨이는 5G의 단점을 보완하기 위해 센싱 기술과 전력 효율을 향상시킬 것으로 기대되는 5.5G라는 제품을 검토 중이다. 궁극적으로 이는 6G 여정의 중간 지점이자 상황이 더욱 흥미로워지는 지점입니다.
낮은 대기 시간, 인공 지능 및 센서 기술의 발전을 포함하여 SSmart와 초고속 6G를 현실로 만드는 여러 요인이 있습니다. 화웨이는 6G 네트워크가 인공지능 시스템 자체로 분류될 수 있도록 인공지능을 내장해야 한다고 믿습니다.
지능의 일부는 장치에 데이터를 전송하는 도구인 빔포밍 신호를 관리하는 데 사용됩니다. 그리고 6G를 통해 네트워크는 신호를 조절하여 지연 시간이 짧고 보다 효율적인 방식으로 자동화를 가능하게 할 만큼 스마트해질 것입니다. 화웨이가 옳다면 6G는 기술 발전이자 이동통신의 증가하는 탄소 배출량에 대한 근본적인 솔루션이 될 것입니다.
기술을 활용하여 더 열심히 일하지 않고 더 똑똑하게 일하세요
그러나 AI를 사용하여 지구를 구하는 것은 AI 컴퓨팅이 전력을 많이 소모하기 때문에 다소 직관에 어긋납니다. 에너지를 더 효율적으로 사용할 수 있다는 생각은 기술이 엄청난 탄소 발자국을 남기는 주범 중 하나라는 점을 고려하면 이상하게 보일 수도 있습니다.
IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 회원인 Carmen Fontana는 IT Pro에 "그 점이 흥미로운 부분이라고 생각합니다."라고 말했습니다. "이러한 프로세서는 점점 더 똑똑해지고 더 많은 일을 할 수 있지만 에너지를 많이 소비합니다."
Augment Therapy의 운영 부사장이기도 한 Fontana는 이와 동일한 에너지 소비 문제가 블록체인을 괴롭히고 있다고 말했습니다.
우리는 이 모든 멋진 일을 할 수 있지만 환경에는 끔찍합니다. 따라서 저는 이러한 칩 프로세서 또는 일반적인 클라우드 환경이 단지 더 많은 성능을 제공하는 것보다 더 스마트해지고 이를 우선순위로 삼아야 한다고 생각합니다."라고 그녀는 계속 말했습니다. "반면에 우리는 이러한 많은 수의 프로세서를 사용하여 유틸리티 그리드와 같은 애플리케이션의 연결된 장치는 우리가 유틸리티 그리드를 사용하는 방식을 더욱 스마트하게 만듭니다. 어쩌면 우리는 칩 사용에 저항하고 있을지 모르지만, 이는 또한 우리가 전기를 보다 효율적으로 사용할 수 있게 해줄 것입니다.
여기에는 또 다른 차원이 있습니다. 이러한 계획은 환경에 좋을 뿐만 아니라 비용 절감에도 활용할 수 있습니다. 경제적 어려움은 세계 경제와 공급망에 영향을 미치는 생활비 위기를 악화시켰습니다. 기술 산업은 일자리를 줄이고 있으며, 특히 영국의 기업은 예산 축소로 어려움을 겪고 있습니다. 지속 가능성은 제쳐두고 중요한 만큼 우리 모두는 더 적은 비용으로 더 많은 일을 하고 더 열심히가 아니라 더 스마트하게 일할 수 있도록 지원하는 기술이 필요합니다.
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AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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