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개요Causal Inference(인과 추론)은 단순한 상관관계(correlation)를 넘어, 변수 간의 인과 관계(causality)를 식별하고 추정하는 과학적 접근입니다. Machine Learning(ML)과 결합하면, 예측 모델을 넘어 행동 변화 시 결과를 예측하거나, '왜(Why)'에 대한 질문에 답하는 강력한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 특히 정책 추천, 의료, 광고 최적화, 로봇 제어 등에서 필수적 기술로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의변수 간의 인과 관계를 추정하고, 개입(Intervention) 또는 반사실(Counterfactual) 분석을 수행하는 방법론목적단순 예측을 넘어 조치(Action)에 따른 결과를 이해하고 최적화필요성머신러닝 모델은 주로 상관..

개요광 뉴럴 네트워크(Photonic Neural Network)는 전통적인 전자 기반 뉴럴 네트워크 대신, 빛(광자, Photon)을 활용하여 인공지능(AI) 연산을 수행하는 차세대 컴퓨팅 기술이다. 기존 반도체 기반 AI 가속기보다 빠른 연산 속도와 낮은 전력 소모를 제공하며, 빅데이터 처리, 딥러닝 모델 훈련, 실시간 영상 분석 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 본 글에서는 광 뉴럴 네트워크의 개념, 핵심 기술, 장점과 단점, 주요 활용 사례 및 미래 전망을 살펴본다.1. 광 뉴럴 네트워크(Photonic Neural Network)란?광 뉴럴 네트워크(PNN)는 빛의 간섭과 회절 등의 광학적 특성을 이용하여 신경망 연산을 수행하는 AI 기술이다. 기존의 GPU 및 TPU..