인도, 뉴로모픽 컴퓨팅 혁신으로 글로벌 AI 경쟁의 핵심 플레이어로 부상

인도의 급속도로 성장하는 AI 산업 역시 정부로부터 상당한 지원을 받아 왔으며, 인도 정부는 몇 가지 전략적 정책을 도입했습니다.

Artificial Intelligence (AI) is rapidly changing the world, becoming an integral part of businesses across various sectors. From healthcare, retail, finance, manufacturing, and supply chain to education, energy, and entertainment industries, there has been a growing demand for AI-powered tools.

인공지능(AI)은 세상을 빠르게 변화시키고 있으며 다양한 분야에 걸쳐 비즈니스의 필수적인 부분이 되고 있습니다. 의료, 소매, 금융, 제조, 공급망부터 교육, 에너지, 엔터테인먼트 산업에 이르기까지 AI 기반 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

According to PWC, AI can transform the productivity and GDP potential of the global economy with the greatest gains to be seen in China and North America, equivalent to a total of $10.7 trillion.

PWC에 따르면 AI는 중국과 북미에서 볼 수 있는 가장 큰 이익(총 10조 7천억 달러에 해당)을 통해 세계 경제의 생산성과 GDP 잠재력을 변화시킬 수 있습니다.

Driven by this growing usage, the AI market is expected to grow from $50 bln in 2023 to well above $800 bln by the end of this decade, as per Statista.

Statista에 따르면 이러한 사용량 증가에 힘입어 AI 시장은 2023년 500억 달러에서 금년 말까지 8,000억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상됩니다.

This AI boom has led to competition between large companies to develop the most powerful AI models worldwide, and countries are keen to foster their own competing AI systems.

이러한 AI 붐은 전 세계에서 가장 강력한 AI 모델을 개발하기 위한 대기업 간의 경쟁으로 이어졌고, 국가들은 자체적으로 경쟁하는 AI 시스템을 육성하기 위해 열중하고 있습니다.

Amidst this, India has emerged as a key player, with 92% of knowledge workers utilizing generative AI compared to the much lower global average of 75%.

이 가운데 인도는 지식 근로자의 92%가 생성 AI를 활용하는 등 훨씬 낮은 글로벌 평균인 75%에 비해 핵심 플레이어로 부상했습니다.

Just late last month, Asia's richest man, Mukesh Ambani, chairman of Reliance Industries, unveiled “JioBrain,” a suite of AI tools and applications to transform businesses in energy, textiles, and more. Reliance's telecommunications business is currently working with the Indian Institute of Technology (IIT) to launch “Bharat GPT” for Indian users.

지난달 말, 아시아 최고 부자인 릴라이언스 인더스트리(Reliance Industries)의 무케시 암바니(Mukesh Ambani) 회장은 에너지, 섬유 등 분야의 비즈니스를 변화시키기 위한 AI 도구 및 애플리케이션 제품군인 "JioBrain"을 공개했습니다. Reliance의 통신 사업부는 현재 인도 기술 연구소(IIT)와 협력하여 인도 사용자를 위한 "Bharat GPT"를 출시하고 있습니다.

“We need to be at the forefront of using data, with AI as an enabler for achieving a quantum jump in productivity and efficiency. “

“우리는 AI를 생산성과 효율성의 비약적인 도약을 달성하기 위한 원동력으로 삼아 데이터 사용의 최전선에 있어야 합니다. “

– Mukesh Ambani

– 무케시 암바니

After building a high-powered IT industry worth $250 bln, India is now setting its eyes on AI services, which, according to a report by Nasscom and BCG, could be worth $17 bln in the next three years.

Nasscom과 BCG의 보고서에 따르면 인도는 2,500억 달러 규모의 강력한 IT 산업을 구축한 후 이제 AI 서비스에 주목하고 있으며 향후 3년 안에 AI 서비스의 가치는 170억 달러에 달할 수 있습니다.

With over 900 million internet users, India has emerged as “the data capital of the world.” The fact that so much data is publicly available is extremely beneficial for companies, as they can write their own AI algorithms.

9억 명이 넘는 인터넷 사용자를 보유한 인도는 '세계의 데이터 수도'로 부상했습니다. 이렇게 많은 데이터가 공개적으로 이용 가능하다는 사실은 기업이 자체 AI 알고리즘을 작성할 수 있기 때문에 매우 유익합니다.

However, computing power and shared resources are needed to accelerate the country's AI industry. For this, the Indian government has procured a thousand GPUs to offer computing capacity to AI makers.

그러나 국가의 AI 산업을 가속화하려면 컴퓨팅 성능과 공유 리소스가 필요합니다. 이를 위해 인도 정부는 AI 제조업체에 컴퓨팅 용량을 제공하기 위해 수천 개의 GPU를 조달했습니다.

Earlier this year, the first shipment of Nvidia chips arrived in Indian data centers after the CEO of the world's largest chipmaker, Jensen Huang, visited India and had a discussion with Prime Minister Narendra Modi and tech executives.

올해 초, 세계 최대 칩 제조업체인 Jensen Huang의 CEO가 인도를 방문하여 Narendra Modi 총리 및 기술 경영진과 논의한 후 첫 번째 Nvidia 칩 출하량이 인도 데이터 센터에 도착했습니다.

“You have the data, you have the talent. This is going to be one of the largest AI markets in the world.”

“당신에게는 데이터가 있고 재능이 있습니다. 이는 세계에서 가장 큰 AI 시장 중 하나가 될 것입니다.”

– Huang told the PM at the time

– 황은 당시 총리에게 말했다.

A Breakthrough: Mimicking the Brain for Smarter Computing

획기적인 발전: 더 스마트한 컴퓨팅을 위한 두뇌 모방

Amidst all this, scientists at the Centre for Nano Science and Engineering (CeNSe), Indian Institute of Science (IISc), Bangalore, India, made a major breakthrough in neuromorphic computing technology. This technology mimics the human brain's structure and function to create more efficient and intelligent computing systems.

이 모든 가운데 인도 방갈로르에 있는 인도 과학 연구소(IISc)의 나노 과학 및 공학 센터(CeNSe)의 과학자들은 뉴로모픽 컴퓨팅 기술에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 이 기술은 인간 두뇌의 구조와 기능을 모방하여 보다 효율적이고 지능적인 컴퓨팅 시스템을 만듭니다.

This momentous progress can help India become a major player in the global AI race and make AI computing accessible to everyone and integrated into their personal devices.

이러한 중대한 진전은 인도가 글로벌 AI 경쟁에서 주요 플레이어가 되고 모든 사람이 AI 컴퓨팅에 접근하고 개인 장치에 통합할 수 있도록 하는 데 도움이 될 것입니다.

This is certainly a great feat, given that the conventional ‘cloud computing model' requires large data centers that consume a lot of energy. Using resource-intensive data centers limits their use to a small community of developers.

기존의 '클라우드 컴퓨팅 모델'에는 많은 에너지를 소비하는 대규모 데이터 센터가 필요하다는 점을 고려하면 이는 확실히 대단한 성과입니다. 리소스 집약적인 데이터 센터를 사용하면 소규모 개발자 커뮤니티에서만 사용이 제한됩니다.

Neuromorphic hardware promises enhanced energy efficiency and space for AI. However, at present, it can only handle low-accuracy operations. Tasks like NLP, neural network training, and signal processing require substantially more computing resolution and are currently beyond the scope of individual neuromorphic circuit elements.

뉴로모픽 하드웨어는 AI를 위한 향상된 에너지 효율성과 공간을 약속합니다. 그러나 현재는 정확도가 낮은 작업만 처리할 수 있습니다. NLP, 신경망 훈련, 신호 처리와 같은 작업에는 훨씬 더 많은 컴퓨팅 해상도가 필요하며 현재 개별 뉴로모픽 회로 요소의 범위를 벗어납니다.

However, the latest advancement by IISc scientists can actually help with it and move the space towards' edge computing,' which moves data processing and storage closer to devices that create and use the data. This reduces latency, improves application performance, and saves network costs.

그러나 IISc 과학자들의 최신 발전은 실제로 이에 도움이 될 수 있으며 데이터 처리 및 저장을 데이터를 생성하고 사용하는 장치에 더 가깝게 이동하는 '에지 컴퓨팅'으로 공간을 이동할 수 있습니다. 이를 통해 대기 시간이 줄어들고 애플리케이션 성능이 향상되며 네트워크 비용이 절감됩니다.

Edge computing further enables real-time applications, as well as AI and machine learning applications, to process large volumes of data with greater speed and reliability.

엣지 컴퓨팅을 통해 실시간 애플리케이션은 물론 AI 및 머신 러닝 애플리케이션이 더 빠른 속도와 안정성으로 대용량 데이터를 처리할 수 있습니다.

Published in Nature, the latest research by Professor Sreetosh Goswami at the CeNSe, IISC, who led a group of scientists and students, developed a type of semiconductor device called Memristor. Instead of using traditional silicon-based technology, Memristor was created using a metal-organic film.

과학자와 학생 그룹을 이끈 IISC의 CeNSe 교수 Sreetosh Goswami의 최신 연구 결과가 Nature에 게재되어 Memristor라는 일종의 반도체 장치를 개발했습니다. Memristor는 전통적인 실리콘 기반 기술을 사용하는 대신 금속-유기 필름을 사용하여 만들어졌습니다.

The use of molecular films allowed researchers to track free ionic movements, which widened the memory pathways.

분자 필름의 사용으로 연구자들은 자유 이온 움직임을 추적할 수 있었고, 이는 기억 경로를 넓혔습니다.

To establish kinetic controls over the molecular transition that enabled the neuromorphic traits in a single circuit element, scientists applied voltage pulses and then mapped molecular movements to a distinct electrical signal. This created an extensive ‘molecular diary' of different states.

단일 회로 요소에서 뉴로모픽 특성을 가능하게 하는 분자 전이에 대한 운동학적 제어를 확립하기 위해 과학자들은 전압 펄스를 적용한 다음 분자 움직임을 뚜렷한 전기 신호에 매핑했습니다. 이것은 다양한 상태에 대한 광범위한 '분자 일기'를 만들었습니다.

“Due to this free ionic movement, countless unique memory states and pathways were generated. Such intermediary states had remained inaccessible, so far, as most digital devices are only able to access two either high and low conductance states.”

“이러한 자유 이온 이동으로 인해 셀 수 없이 많은 독특한 기억 상태와 경로가 생성되었습니다. 대부분의 디지털 장치는 높은 컨덕턴스 상태와 낮은 컨덕턴스 상태 중 두 가지에만 액세스할 수 있기 때문에 이러한 중간 상태는 지금까지 액세스할 수 없는 상태로 남아 있었습니다."

– Professor Sreebrata Goswami, father of Prof Sreetosh

– Sreetosh 교수의 아버지, Sreebrata Goswami 교수