아프리카에서도 기계학습(ML) 커뮤니티가 본격화하고 있다.

올해 초 구글이 가나 아크라에 인공지능(AI) 연구소를 개설했다, 내년에는 주요 AI 컨퍼런스인 ICLR이 에티오피아 아디스 아바바에서 개최된다.

아프리카에서는 3013년 ‘데이타 사이언스 아프리카(Data Science Africa)’를 시작으로 2017년 딥러닝 인다바(Deep Learning Indaba)를 결성, 현재 대륙 54개국 27개 지부를 두고 있다. 대학 교육과 기계 학습을 전문적으로 교육하는 프로그램들도 증가 추세다.

IBM 리서치는 2013년 말 캐냐 나이로비에 첫 아프리카 사무실개설한데 이어 2016년에는 남아프리카 요하네스버그에 또 다른 사무실을 추가했다.

국제사회도 이 같은 변화를 주목하고 있다.

이러한 변화는 다양성 및 실생활 적용 사례 부족 등 문제가 있는 이 분야에 긍정적이다. 대학·기업 등 AI 연구실 상당수가 미국 실리콘밸리나 중국 베이징 외곽 중관춘 등에 집중돼 왔다. 이는 기술의 미래를 상품개발 위주ㄹ의 제한적 범위로 가두는 결과를 초래했다.

아프리카 AI 커뮤니티 대두는 이 기술이 배고픔, 빈곤, 질병 등 인간 본연의 세계적 과제에 대처하는 창조적 문제 해결로 이끌 수 있다.

아프리카 혁신 모델

케냐와 남아프리카에 있는 IBM 리서치 사무실과 가나 구글 AI 연구소는 모조직에 해당한다. 저렴한 의료 서비스 접근성 증가, 너 확대된 금융 서비스, 장기적인 식량 안보를 강화하며, 정부 운영의 효율화 등에 초점을 두고 있다. 이는 세계 연구소들도 하는 일이지만 아프리카에서는 더욱 중요한 과제다.

구글 AI 가나 무스타파 시세(Moustapha Cisse) 이사는 “연구가 이뤄지는 환경에서 분리될 수 없다”며 “여러 면에서 (아프리카는)다른 곳에 있는 다른 연구자들이 탐구할 수 없는 문제들을 탐구할 기회를 준다”고 MIT테크놀로지리뷰에서 밝혔다.

가나 AI 연구소를 설립하기 전에, 구글은 탄자니아의 농부들과 함께 그들이 일관된 식량 생산을 유지하기 위해 직면했던 몇 가지 어려움을 이해하기 시작했다.

연구원들은 농작물 질병이 수확량을 현저히 감소시킬 수 있다는 것을 발견했다.그들은 지역의 중요한 주요 작물인 카사바 농장에서 질병의 초기 단계를 진단할 수 있는 ML모델을 만들었다. 이 모델은 인터넷에 접속할 필요 없이 농부들 스마트폰으로 작동하며, 농장에 질병이 퍼지기 전에 더 일찍 손을 쓰도록 돕는다.

IBM 리서치 요하네스버그 연구팀은 2016년 암 데이터를 국가 보건 정책상 정부에 보고하는 과정이 병원 진단 후 4년이 걸린다는 사실을 발견했다. 미국에서는 2년 밖에 걸리지 않는 일이다.

이 지연은 일부 병원들의 병리 보고서의 구조화되지 않은 성격 때문인 것으로 밝혀졌다. 전문가들은 각각의 케이스를 읽고 42개의 다른 암 유형 중 하나로 분류했다. 자유로운 보고서 형식 때문에 매우 시간이 많이 걸렸다.

연구원들은 보고서에 자동으로 라벨을 붙일 수 있는 기계 학습 모델을 연구하기 시작했다. 2년 만에 그들은 성공적인 프로토타입 시스템을 개발했다. 연구원들은 확장 가능한 시스템을 만들기 위해 노력하고 있다.

사용자 요구에 대응하면 기술적 역량의 근본적인 발전을 촉진할 수 있다. 구글 AI 가나는 현재, 예를 들어 아프리카에서 사용되는 약 2,000개의 언어를 포용하기 위해 자연어 이해를 향상시키기 위해 노력하고 있다.

시세는 “이곳은 지구상에서 언어적으로 가장 다양한 곳”이라며 “그것으로부터 배울 것도 많고 연구할 것도 많다”고 설명했다.