인공인지시스템(ACS, artificial cognitive system)과 기계학습(machine learning)의 분야가 빠르게 발전하고 있으며 국제적인 차원에서 치열한 경쟁 대상이 되고 있다. 새로운 기술이 개발되면서 일상적인 차원에서 인류의 생활과 작업의 많은 양상들을 변화시킬 수 있을 것으로 기대된다. 유럽연합으로부터 165만 유로를 지원 받아서 이탈리아, 네덜란드, 포르투갈, 영국, 스위스 등 유럽 5개국의 6개 기관으로 구성된 컨소시엄에 의해 진행되고 있는 SIMBAD(Beyond features: Similarity-based pattern analysis and recognition) 프로젝트는, 그의 대표적인 예가 될 것이다.
프로젝트의 과학 코디네이터인 이탈리아 Ca` Foscari Venezia 대학의 Marcello Pelillo 교수는 SIMBAD프로젝트를 통해서 패턴 인식(pattern recognition)과 기계학습의 분야에서 등장한 새로운 기술을 완전하게 제어 발전시키고, 종래의 특징 기반적(feature-based) 접근 대신에 "유사한 정보(similarity information)" 이용을 확장시킬 것이라고 설명한다.
현대 사회는 우리의 일상적인 필요에 부응할 수 있는 로봇처럼 점점 복잡한 기계 개발을 꿈꾸고, 인공인지시스템은 국제적인 차원에서 중요한 우선적 연구과제로 자리잡고 있다. 이에 따라서 유럽 집행위원회도 인공인지시스템을 유럽이 차세대 정보통신기술(ICT)의 세계적 리더의 하나가 되기 위해서 발전시켜야 하는 7개 핵심 연구 분야의 하나로 정했다.
Pelillo 교수에 따르면, 인공인지시스템 분야에서 얻게 되는 연구 결실은 유럽연합에 막대한 사회 경제적 영향을 가져다 줄 도구들의 개발로 이어지게 될 것이다. 특별히, 차량과 통신네트워크 관리, 의료 진단, 기계와 인간의 상호작용 등의 분야가 덕을 보게 될 것이며, 적지 않은 경제적인 혜택을 누리게 하면서, 유럽의 경쟁력을 향상시킬 것이라는 설명이다.
Pelillo 교수는 연구팀이 "생물의료영상(biomedical imaging)의 두 가지 대규모 응용에 힘쓸 것인데, 궁극적으로 정신분열증(schizophrenia)과 양극성장애(bipolar disorder)와 같은 심각한 정신병이나 신장 암의 진단을 용이하게 할 효율적이고 정교한 기술을 제안할 수 있기를 희망한다"고 설명한다.
연구가 성공한다면 SIMBAD의 접근 방법이 특히 생물의학(biomedicine)에 적합함을 입증하게 될 것이며, 따라서 생물의학 연구 발전을 위한 중요한 도약대가 마련될 것이다. 또한, 의학과 보건 서비스에서 "패턴인식" 기술의 사용은 "유럽연합의 보건의료 시스템의 질과 효율성을 근본적으로 향상시킴으로써 거대한 발전을 가져오고, 보건산업기술을 위한 많은 기회가 열릴 수 있을 것"이라는 설명이다.
Pelillo 교수는 "(연구 팀의) 목표달성에 필요한 역량은 지역이나 국가 차원에 국한될 수 없다. 프로젝트의 스케일이 유럽의 차원으로 확장됨으로써, 경험 있으며 서로 보완적인 전문가 능력을 보유한 연구원들의 임계질량을 확보할 수 있게 해준다. 성공의 가능성도 따라서 높아진다"고 확인한다. 따라서, "연구가 끼칠 수 있는 파급효과는 국가적인 테두리를 초월하여, 유럽연합이 수혜자가 될 것인데, 이를 통해서 미국이 큰 지배력을 행사하고 있는 인공인지시스템의 세계 시장에서 유럽연합이 능동적인 주역으로 자리매김할 수 있을 것"이라는 전망이다.
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