2023년은 AI 및 그래프 기술의 흥미로운 발전을 가져올 것입니다. 가장 강력한 혁신 중 하나는 양자 프로그램을 그래프로 변환하거나 그 반대로 변환하는 기능입니다. 자연어 이해는 AI 모델의 일부가 될 것입니다. 표준 기반 시맨틱 계층의 채택은 비즈니스 용어를 통해 데이터 선택을 가능하게 하므로 급증할 것입니다. 그래프 신경망(GNN)이 표준이 될 것입니다. 지식 그래프 인과 지식 그래프가 나타날 것입니다.
물리학 정보 AI
우리는 물리 정보 AI 시대로 접어들고 있습니다. 양자 컴퓨팅 프로그램은 그래프이므로 그래프를 사용하여 양자 프로그램을 생성할 수 있어야 한다는 인식을 기반으로 합니다. 앞으로 몇 년 안에 Lisp로 작성된 양자 컴파일러가 그래프로 표현되는 것을 볼 수 있을 것입니다. 또한 양자 그래프 학습 솔버로 전환할 수 있는 그래프가 등장하여 기존 시스템에서 효율적으로 생성할 수 없는 유용한 솔루션을 생성하는 데 사용될 것입니다.
자연어 이해
2023년에는 AI 애플리케이션에서 자연어 이해가 가능해지기 시작할 것입니다. 기본 모델 내에서 단순한 패턴 일치에서 언어 이해로의 전환이 있을 것입니다. 분류법, 온톨로지, 음성 기술 및 새로운 규칙 기반 접근 방식으로 시작하여 자연어 이해를 가져와 세상의 실용론을 설명하는 트리플로 즉시 전환할 수 있습니다. 이러한 트리플은 자연어를 사용하여 고품질 AI를 생성하는 데 필수적인 세계의 기본 존재론적 설명이 됩니다.
표준 기반 시맨틱 계층
데이터 패브릭, 데이터 레이크 및 데이터 레이크하우스에는 외부 소스의 비정형 및 반정형 데이터가 과도하게 포함되어 있습니다. 2023년에는 W3C 표준 기반을 적용하는 조직이 크게 증가할 것입니다. 시맨틱 레이어 데이터 자산이 친숙한 비즈니스 용어로 메타데이터로 설명되고 비즈니스 사용자가 비즈니스 이해의 렌즈를 통해 데이터를 선택할 수 있도록 하는 이러한 아키텍처 위에 있습니다. 이 방법은 다음과 같은 문화를 조성하는 데이터에 대한 원활한 비즈니스 이해를 제공합니다. 데이터 활용 능력 데이터 통합을 단순화하고 분석을 개선하는 동시에
인과 지식 그래프
향후 몇 년 동안 이벤트 간의 인과 관계를 발견하는 지식 그래프 생성을 시작으로 인과 AI가 성장할 것입니다. 의료, 제약, 금융 서비스, 제조 및 공급망 조직은 도메인별 지식 그래프를 인과 관계 그래프와 연결하고 시뮬레이션을 수행하여 과거 데이터에 의존하는 상관관계 기반 기계 학습을 넘어설 것입니다. 인과 예측은 인과 관계를 투명하게 만들어 AI의 설명 가능성을 향상시킬 수 있는 잠재력이 있습니다.
신경망 그래프
그래프 신경망(GNN)은 이벤트를 예측하고 이를 설명하며 엔터티를 대규모로 분류하여 놀라운 정확도를 제공하는 데 탁월합니다. 내년부터 기업은 뉴스 분류, 질문 및 답변, 검색 결과 구성 등을 위한 텍스트 처리를 통해 지식 그래프 강화를 위한 AI 접근 방식으로 GNN을 사용할 것입니다.
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- 출처: https://www.dataversity.net/what-to-expect-in-2023-ai-and-graph-technology/
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