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구글 딥마인드는 인공지능 시대를 상징하는 대표적인 기술로 꼽힌다. 이는 비즈니스용으로 많이 사용되는 가운데 최근엔 특히 난치병을 진단, 치료하는데 활용되는 등 의료 분야에서 매우 요긴하게 쓰이고 있다.

또 발전 효율을 높이거나 에너지를 절감하는 보조 수단으로 사용되기도 한다. 그래서 인공지능과 자동화 기술이 인간을 위해 선용되는 대표적인 기술로 주목되기도 한다.

최근 미국 등지에선 딥마인드가 병원에서 검사 결과를 보고 질병 징후를 검토하고 긴급한 진단이 필요한 경우 직원에게 즉각적인 경고를 보내는 스트림(Streams)이라는 환자 안전 경보 애플리케이션을 개발했다.

이 애플리케이션은 임상가가 급성 신부전증과 같은 다른 심각한 상태를 신속하게 확인하고 버튼을 눌러 혈액 검사, 스캔, 엑스레이 결과를 표시하도록 도와준다. 이는 혈액 검사를 분석하여 급성 신장 손상을 감지하기 위해 처음 사용됐다.

또 딥마인드는 고도의 알고리즘과 직관적인 디자인을 결합해 모든 간호사와 의사가 AI 기반 앱을 활용할 수 있게 한다.

영국에선 딥마인드를 활용해 유방암 조기 발견책을 마련하고 있다. 현재의 유방 조영 검사는 미처 암발병을 놓치거나 오진을 하는 경우가 적지 않다는 지적이다.

딥마인드는 머신러닝을 통해 이런 문제점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 이는 또 약 70만 건의 환자 의료 기록 패턴을 분석해 환자의 병세가 악화될지를 예측하기도 한다. 안과에선 또 눈을 디지털 스캔해 시력을 위협하는 안구 질환을 인식할 수 있는 머신러닝 기반 시스템을 개발하기도 했다.

이는 안구의 조기 징후를 감지하고 진단 속도를 높이는 알고리즘을 생성하기 위해 100만 명 이상의 눈을 스캔하고 분석한 결과다.

미국에선 또 방사선 요법이 시작되기 전 필수 단계인 발병 부위의 상세한 상황을 파악하는 시간을 대폭 줄이는데 딥마인드를 활용하고 있다. 이를 통해 건강한 조직을 해치지 않으면서 암을 표적으로 할 수 있는 방사선 치료기에 딥마인드를 접목했다.

그 결과 방사선 치료 전의 사전 조사에 드는 시간을 4분의 1로 줄일 수 있어다는 보고도 나오고 있다. 이를 위해 환자 스캔 자료를 분석하여 프로세스 일부를 자동화할 수 있는 방사선 치료 분류 알고리즘을 개발하기도 했다.

한편 딥마인드는 풍력발전 등 친환경 재생에너지 산업이나 에너지 절감 등을 위한 방도로 또한 널리 쓰인다. 역시 미국 중부에선 풍력발전 단지에서 발전 가동 전에 미리 에너지 산출량을 예측하는데 딥마인드를 동원했다.

딥마인드는 일기 예보와 터빈 데이터 등의 자료를 신경망으로 학습해 전력망에 최적의 시간별 전기량을 권장하곤 한다. 구글은 이 외에도 지도, 지메일, 유튜브, 안드로이드를 비롯한 다양한 자체 제품에 머신러닝을 접목, 딥마인드 검색, 로봇, 인터넷 등의 기능을 향상시키고 있다.

또 딥마인드를 이용해 데이터센터의 전기료를 줄이기도 한다. 예컨대, 서버를 냉각시키는 데 필요한 에어컨을 예측함으로써 냉각 효율성을 높이고 데이터센터의 전체 에너지 소모량을 줄이기도 한다.

딥마인드는 또 머신러닝을 사용하여 사용자의 다운로드나 사용 기록 등을 바탕으로 사용자가 쉽게 쓰고 즐길만한 앱을 찾아 구글 플레이에서 맞춤형 앱을 추천해주기도 한다.

또 안드로이드 기기에서 배터리 관리와 화면 밝기 등을 맞춤형으로 설정해주기도 한다. 예를 들어 배터리 성능을 높이기 위해 적절한 앱을 알려주는 적응형 배터리나, 다양한 환경에서 밝기 환경 설정을 학습해 개인화하는 적응형 밝기 기능 등이 그런 것들이다.

구글에 의하면 이런 기능은 한 두 달 안에 안드로이드P 운영 체제 기기에서 사용할 수 있을 것이란 설명이다.

음성 생성 등 오디오 분석 분야에도 딥마인드는 유용하게 쓰인다. 인간과 기계 음의 차이가 현재의 기술로는 여전히 확연하지만 딥마인드는 이런 차이를 50% 이상 줄일 수 있는 텍스트 음성 변환 시스템을 개발했다. ‘웨이브넷(WaveNet)’으로 알려진 이 기술은 사용자가 쓰는 언어를 신경망으로 복사하지 않고 사람이 만든 음파를 복제하는 점이 특징이다. 현재는 미국식 영어, 그리고 일본어용 구글 어시스턴트 음성을 생성하는 데 사용되고 있다.