최적화는 인공지능(AI) 및 응용수학의 핵심 분야로, 하나 이상의 정량적 기준에 따라 주어진 문제에 대한 최상의 해법을 찾는 것을 목표로 합니다. AI에서 최적화는 종종 모델의 파라미터를 비용(또는 손실) 함수를 최소화하도록 조정하거나, 보다 일반적으로는 자원을 목표 달성을 위해 최적으로 배분하는 과정을 의미합니다. 단순한 완전 탐색이나 휴리스틱과 달리, 최적화는 수학적으로 엄밀한 방법을 활용해 최적해를 보장하거나 근사합니다. 이는 해 공간을 탐색하고, 후보 해를 평가하며, 정해진 규칙에 따라 점진적으로 개선하는 알고리즘에 기반합니다.
사용 사례 및 활용 예시
머신러닝에서는 신경망의 가중치를 학습 과정에서 조정할 때 최적화가 필수적입니다. 자율주행차의 최적 경로 계획, 스마트 에너지 관리, 물류, 금융 포트폴리오의 제약하 최대화 등에도 폭넓게 사용됩니다. 복잡한 시스템이나 구조의 자동 설계에도 최적화 기술이 적용됩니다.
주요 소프트웨어 도구, 라이브러리, 프레임워크
대표적인 도구로는 다양한 최적화 솔버를 제공하는 SciPy(Python), 볼록 최적화를 위한 CVXPY 등이 있습니다. 머신러닝 분야에서는 TensorFlow와 PyTorch가 SGD, Adam, RMSProp 등의 최적화 알고리즘을 내장하고 있습니다. Gurobi, CPLEX, Google의 OR-Tools는 대규모 조합 및 선형 최적화에 널리 활용됩니다.
최신 동향 및 발전
분산 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅의 진보로 더 크고 복잡한 문제에 대한 최적화가 가능해졌습니다. 최근에는 미분가능 최적화, 하이퍼파라미터 자동 조정을 위한 베이지안 최적화, 딥러닝과 고전적 최적화가 결합된 하이브리드 접근법 등이 주목받고 있습니다. 자율 시스템 내 최적화 통합과 오픈소스 솔버의 부상도 분야 발전을 이끌고 있습니다.