지속가능한 미래를 위한 AI: 자가 적응형 MLOps 아키텍처 HarmonE

Hiya Bhatt 등 연구진이 개발한 HarmonE는 MAPE-K 루프 기반의 자가 적응형 MLOps 아키텍처로, 지속 가능성 목표를 달성하며 변화하는 환경에 효과적으로 적응합니다. 지능형 교통 시스템 디지털 트윈을 활용한 검증 결과, 정확성 유지 및 지속 가능성 목표 달성을 확인했습니다.

지속 가능한 미래를 위한 AI: 자가 적응형 MLOps 아키텍처 HarmonE

머신러닝 기반 시스템(MLS)이 우리 삶 곳곳에 자리 잡았지만, 시간이 지남에 따라 지속 가능한 성능을 유지하는 것은 여전히 큰 과제입니다. 데이터 변화와 모델 성능 저하와 같은 예측 불가능한 상황에 직면하여 기술적, 경제적, 환경적, 사회적 측면에서 지속 가능성이 위협받고 있죠. 기존의 MLOps는 기술적 측면에만 집중하여 모델 수명 주기를 간소화하지만, 다른 측면은 간과하고 있었습니다. 특히, 빈번한 재훈련은 에너지 소비와 컴퓨팅 부하를 증가시켜 지속 가능성에 대한 우려를 더욱 심화시킵니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Hiya Bhatt, Shaunak Biswas, Srinivasan Rakhunathan, Karthik Vaidhyanathan 연구진이 HarmonE 라는 혁신적인 아키텍처를 제안했습니다. HarmonE는 MAPE-K 루프를 이용하여 MLOps 파이프라인에 자가 적응 기능을 구현합니다. 설계 단계에서 명시적인 지속 가능성 목표와 적응 임계값을 설정하고, 예측 정확도, 에너지 소비, 데이터 분포 변화 등 주요 지표를 실시간으로 모니터링하여 적절한 적응 전략을 실행하죠.

연구진은 지능형 교통 시스템(ITS)의 디지털 트윈(DT)을 활용하여 이 접근 방식을 검증했습니다. 실시간 교통 상황을 시뮬레이션하고 다양한 교통량 시나리오를 평가하기 위해 시계열 머신러닝 모델을 사용했습니다. 그 결과, HarmonE가 변화하는 조건에 효과적으로 적응하면서 정확성을 유지하고 지속 가능성 목표를 달성함을 확인했습니다.

HarmonE의 핵심:

• 자가 적응: MAPE-K 루프를 통해 변화하는 환경에 스스로 적응
• 명시적 지속 가능성 목표: 설계 단계에서 지속 가능성 목표와 적응 임계값 설정
• 실시간 모니터링: 예측 정확도, 에너지 소비, 데이터 분포 변화 등을 실시간으로 모니터링
• 디지털 트윈 활용: ITS 디지털 트윈을 이용한 실제 환경 검증

이 연구는 단순히 기술적 효율성을 넘어, 환경적, 경제적 지속 가능성까지 고려한 AI 시스템 설계의 새로운 가능성을 제시합니다. 앞으로 HarmonE와 같은 자가 적응형 MLOps 아키텍처가 AI의 지속 가능한 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 이는 단순히 기술의 발전을 넘어, 더 나은 미래를 위한 필수적인 한 걸음입니다.