IBM, 시계열 예측용 새로운 AI 모델 출시

테크 대기업 IBM (IBM)이 시계열 데이터를 활용해 정확한 예측을 수행하도록 설계된 새로운 AI 모델 '플로우스테이트(FlowState)'를 출시했다. 참고로 이런 유형의 데이터는 교통 패턴, 주가, 분기별 매출 등 특정 시간대에 걸쳐 수집되는 정보를 예측하는 데 사용된다. 플로우스테이트는 상태공간모델(SSM)이라는 특별한 아키텍처를 사용해 복잡한 예측 작업에서 훨씬 큰 모델들과 동등하거나 더 나은 성능을 발휘한다는 점에서 주목받고 있다. 고정된 하나의 시간 척도만 보는 대신, 플로우스테이트는 다양한 시간 범위에 동적으로 적응할 수 있다.

그 결과 세일즈포스의 GIFT-Eval 리더보드에서 제로샷 시계열 예측 부문 2위를 차지했다. 플로우스테이트를 차별화하는 것은 대량의 데이터 없이도 여러 시간 척도에 걸친 패턴을 이해할 수 있는 능력이다. 실제로 대부분의 트랜스포머 기반 모델들은 많은 예시로 훈련되며 막대한 컴퓨팅 파워를 필요로 한다. 하지만 플로우스테이트는 인코더를 사용해 시계열 데이터를 일반적이고 척도에 무관한 형식으로 변환하고, 디코더를 통해 이를 구체적인 예측으로 번역하는 보다 효율적인 접근법을 취한다.

이는 훈련 중에 보지 못한 시간 간격에서도 어떤 시간 간격에서든 예측을 생성할 수 있다는 의미다. 또한 910만 개의 매개변수로 작은 규모임에도 불구하고 자신보다 20배 이상 큰 모델들과 경쟁하며 훨씬 낮은 비용으로 이를 수행한다. 흥미롭게도 플로우스테이트는 현재 웹 트래픽이나 고객 구매 예측과 같은 하나의 변수를 포함하는 단순한 예측 문제에서 가장 잘 작동한다는 점이 주목할 만하다. 그럼에도 불구하고 IBM 연구진들은 이미 더 복잡하고 다변수 문제를 처리할 수 있도록 확장하는 작업을 진행하고 있다.

IBM은 매수, 매도, 보유 중 어느 것인가?

월가를 살펴보면, 애널리스트들은 지난 3개월간 매수 6개, 보유 6개, 매도 1개의 의견을 바탕으로 IBM 주식에 대해 보통매수 합의 등급을 부여했다고 아래 그래프가 보여준다. 또한 IBM의 평균 목표주가는 주당 293.58달러로 3.5%의 상승 여력을 시사한다.

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