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TinyML이라는 떠오르는 트렌드는 머신러닝 모델을 아주 작고 저전력인 칩에 압축해 넣어, 동전 배터리로도 몇 달 동안 작동할 수 있게 합니다.
TinyML은 학습된 머신러닝 모델을 먼 클라우드 서버로 데이터를 보내는 대신, 작고 저전력인 마이크로컨트롤러 칩 위에서 직접 구동합니다. 엔지니어는 모델을 축소·단순화해서 통상적인 메모리와 처리 능력의 극히 일부만으로도 작동하게 만들어, 기기가 단 몇 밀리와트로도 웨이크워드나 제스처를 인식하게 하고, 때로는 코인 배터리 하나로 몇 달을 버티게 합니다.
'세계 최대 데이터센터를 짓는다'는 것은 정반대의 극단으로, 초소형 내장 칩이 아니라 거대한 중앙집중식 시설을 뜻합니다. '모든 프로그래머를 대체한다'는 AI의 사회적 영향에 관한 무관한 주장일 뿐, 이 특정 엔지니어링 기법과는 관계가 없습니다.
처리가 서버가 아니라 기기 안에 머무르기 때문에, TinyML은 실질적인 프라이버시 이점도 제공합니다. 센서 근처의 민감한 음성이나 이미지 데이터가 아예 그 기기를 벗어날 필요가 없으니까요.
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