엣지 환경 통합을 위한 다중 모달 다중 작업(M3T) 연합 기반 모델: 잠재력과 과제

본 논문은 엣지 환경에서 작동하는 임베디드 AI 시스템을 위한 새로운 패러다임인 연합 기반 모델(FFMs)을 제시합니다. FFMs는 다중 모달 다중 작업 기반 모델(M3T FMs)과 연합 학습(FL)을 결합하여 범용성과 개인화를 동시에 달성합니다. EMBODY 프레임워크를 통해 실제 구축을 위한 주요 과제를 분석하고 해결 방안을 제시하며, FFMs의 평가를 위한 프레임워크를 제안합니다.

초연결 시대, 개인화된 AI 에이전트의 등장

오늘날 우리는 초연결 시대에 살고 있습니다. 스마트폰, 스마트홈, 자율주행차 등 다양한 기기들이 인터넷으로 연결되면서, 개인화되고 상호작용적인 인공지능(AI) 에이전트에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 하지만 이러한 에이전트들은 다양한 센서 입력(시각, 청각, 촉각 등)을 효과적으로 학습하고, 사용자의 선호도에 지속적으로 적응해야 합니다. 동시에, 제한된 자원과 개인정보 보호라는 엄격한 제약 조건 하에서 안전하게 작동해야 하는 어려움에 직면해 있습니다.

연합 기반 모델(FFMs): 범용성과 개인화의 조화

이러한 어려움을 해결하기 위해, 본 논문에서는 연합 기반 모델(Federated Foundation Models, FFMs) 이라는 새로운 패러다임을 제시합니다. FFMs는 기존의 두 가지 접근 방식, 즉 기반 모델(Foundation Models, FMs) 과 연합 학습(Federated Learning, FL) 의 장점을 결합한 것입니다. FMs는 다양한 작업과 모달리티에 걸쳐 일반화된 성능을 제공하며, FL은 분산 환경에서 개인 정보를 보호하면서 사용자 수준의 모델 개인화를 가능하게 합니다.

하지만 FMs와 FL을 개별적으로 사용하는 경우, 실제 세계의 복잡하고 다양한 요구사항을 충족하기에는 한계가 있습니다. FFMs는 이러한 한계를 극복하고, 무선 엣지에서 지능적인 시스템을 구현하는 길을 열어줍니다. 특히, 다중 모달 다중 작업(Multi-Modal Multi-Task, M3T) FMs를 기반으로 하여 다양한 모달리티의 데이터를 효율적으로 처리하고 여러 작업을 동시에 수행할 수 있습니다.

EMBODY 프레임워크: 실제 구축을 위한 핵심 요소

FFMs를 실제 환경에 구축하기 위해서는 다양한 기술적 과제를 해결해야 합니다. 본 논문에서는 EMBODY라는 통합 프레임워크를 제안하여 이러한 과제들을 체계적으로 분석합니다. EMBODY는 다음과 같은 핵심 요소들을 포함합니다:

• Embodiment heterogeneity (임베디드 시스템의 이질성): 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼에 대한 적응성
• Modality richness and imbalance (모달리티의 다양성과 불균형): 다양한 센서 데이터의 효율적인 통합 및 불균형 데이터 처리
• Bandwidth and compute constraints (대역폭 및 연산 제약): 제한된 자원 환경에서의 효율적인 모델 학습 및 추론
• On-device continual learning (온디바이스 지속적인 학습): 사용자 데이터를 활용한 지속적인 모델 업데이트
• Distributed control and autonomy (분산 제어 및 자율성): 분산 환경에서의 안정적인 시스템 운영
• Yielding safety, privacy, and personalization (안전성, 개인 정보 보호 및 개인화): 안전하고 프라이빗하며 개인화된 서비스 제공

본 논문은 각 요소에 대한 구체적인 과제와 해결 방안을 제시하고, FFMs의 평가를 위한 프레임워크를 제안합니다. 이를 통해, FFMs가 실제 세계의 문제 해결에 기여할 수 있도록 돕는 것이 목표입니다.