AI 연구는 '가능성의 경계를 밀어내는 것'이라고 ATU 컴퓨터 과학자 사리타 우니크리쉬난 박사가 말함.
지난달, 사리타 우니크리쉬난 박사는 인공지능(AI) 시스템의 편견 문제를 해결하기 위한 프로토타입으로 2024년 국가 AI 챌린지에서 승리한 연구팀을 이끌었음.
Bias Busters 팀은 AI 편견에 대한 혁신적이고 윤리적인 접근 방식으로 찬사를 받았음. 그들의 시스템은 질적 리뷰에서 편견을 감지하고 결과를 Google Vertex AI 모델 예측과 비교하여 모델 예측의 잠재적 편견을 해결하고 완화 전략을 제안함.
우니크리쉬난 박사는 승리 당시 AI 커뮤니티에 '의미 있는 기여'를 할 제품을 개발하는 것이 목표라고 말했음.
학계에 합류하기 전, 우니크리쉬난 박사는 소프트웨어 엔지니어와 시스템 분석가로 일했음. 2015년, 그녀는 약물 응용 프로그램에 중점을 둔 컴퓨터 비전 및 기계 학습 분야에서 박사 과정을 시작했으며, 현재 ATU에서 컴퓨팅 강사로 재직 중임.
그녀는 데이터 과학 석사 프로그램의 프로그램 의장을 맡고 있으며 AI 및 로봇 공학에 중점을 둔 대학원 연구 교육 프로그램을 이끌고 있음. 또한 ATU의 세 개 전략 연구 센터에서 컴퓨터 비전 및 기계 학습의 주요 연구원으로 활동하고 있음.
“내 경력 동안 여러 역할을 맡을 기회를 가졌음”이라고 우니크리쉬난 박사는 SiliconRepublic.com에 말함. 현재 그녀는 “가능성의 경계를 밀어내는” 프로젝트에 참여하고 있다고 말함.
현재 진행 중인 연구에 대해 이야기해 줘.
현재 내가 작업 중인 몇 가지 흥미로운 연구 프로젝트는 암 진단에서 AI의 신뢰성과 일반화 가능성을 가속화하는 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법, 유방암 스크리닝 및 병기에서의 다중 모달 AI 접근 방식, 뇌 MRI를 위한 가상 대비 강화 도구 개발을 위한 생성적 AI 접근 방식, 그리고 유제품 제조에서 스프레이 건조 공정 최적화를 위한 다중 모달 AI 및 센서 융합을 사용하는 디지털 트윈 프로젝트임.
또한, 나는 제약 응용 프로그램을 위한 AI 지원 이미지 분석 소프트웨어를 개발하는 스핀아웃을 위한 상업화 프로젝트를 이끌고 있는 마지막 해에 있음.
당신의 연구가 왜 중요한가요?
내 연구는 AI의 힘을 활용하여 의료 및 에너지 집약적 제조에서의 긴급한 문제를 해결하려고 하며, 동시에 투명성과 일반화 가능성 부족과 같은 잘 알려진 AI 문제를 해결하려고 함.
사회적 이익과 삶의 질 향상이 내가 예상하는 두 가지 주요 결과임.
연구자가 되기로 결심한 계기는 무엇인가요?
호기심은 항상 내가 연구자가 되기로 영감을 준 핵심 요소였음. 연구 여정을 시작하게 한 특정 순간은 기억나지 않지만, 내가 열정을 가진 분야에서 진정한 영향을 미치고 싶다면 연구가 가장 강력한 도구라는 것을 깨달은 많은 순간들이 있었음.
당신이 직면한 가장 큰 도전이나 오해는 무엇인가요?
내가 컴퓨터 과학 및 현재 데이터 과학/AI 분야에서 여성 연구자로서 직면한 가장 큰 도전 중 하나는 외부인처럼 느끼는 것임. 청중의 신뢰를 얻는 것이 일반 대중이나 산업 발표에서 남성보다 더 어려울 수 있음. 이러한 분야에서 성별 불균형과 근본적인 편견은 여전히 지속적인 문제임.
긍정적인 변화가 일어나고 있지만, 포용성에 대한 인식과 노력이 더 많아지고 있는 가운데, 진정한 평등이 이루어지기까지는 아직 갈 길이 멀음. 이러한 도전은 단순히 대표성에 영향을 미칠 뿐만 아니라 우리의 작업과 기여가 어떻게 인식되는지에도 영향을 미칠 수 있음.
최근 몇 년간 과학 및 데이터에 대한 대중의 참여가 변화했다고 생각하나요?
네, 코로나19 팬데믹 이후 그 점에서 많은 긍정적인 변화가 있었음. 모든 배경을 가진 사람들이 데이터 시각화 및 분석 도구의 힘을 인식하게 되었으며, 특히 이러한 도구를 사용하여 건강, 안전 및 정책 결정에 대한 실시간 통찰력을 제공하는 방법이 더 의미 있게 만들어졌음.
AI 및 데이터 과학 분야에서 이러한 AI에 대한 인식의 변화는 2022년 말 OpenAI의 ChatGPT 출시와 함께 계속되었음. 이 사건은 AI의 주요 이정표로, 기술이 개발에서 광범위한 실제 배포로 이동하게 되었으며, 이는 대중이 AI의 잠재력을 이해하고 동시에 규제되지 않을 경우 발생할 수 있는 위험과 도전을 식별할 수 있게 함.
당신의 작업에 대한 참여를 어떻게 유도하나요?
산업, 학계 또는 임상의와의 협업이 핵심임. 유럽 COST 행동이 다양한 분야의 세계적 연구자들과 협력하여 연구 자금 신청서를 함께 개발하고 혁신적인 솔루션을 추진할 수 있는 환상적인 방법임을 발견했음.
컴퓨터 과학 및 데이터 과학 분야에서는 오픈 소스 연구로의 전환이 증가하고 있음. 나는 학생들에게 가능한 한 연구 결과를 다른 사람들과 공유하도록 권장함. 이는 신뢰를 증진하고 추가 협업을 장려함.
