「コーディング不要でAIを構築」…ETRI、ノーコードツール『Tango 2』でAIの大衆化をリード

韓国電子通信研究院(ETRI)は、専門開発者ではなく産業現場のドメイン専門家を対象に、コーディングなしでAIを構築・運用できるようにするノーコードのオープンソースフレームワーク「TANGO」の次世代版を公開した。ETRIはこれを通じ、産業全般へのAI適用の障壁を和らげる構想である。

「Tango 2」は、既存のビジョン中心MLOpsの範囲を拡張したバージョンである。拡張内容は、大規模言語モデル(LLM)の学習・配備パイプラインをノーコードで支援することだ。

ETRIは11日、ソウル・江南区の韓国科学技術会館で「第5回 2026 Tangoコミュニティカンファレンス」を開催した。行事では関連技術の開発状況を共有した。

この日の行事では、Tangoコミュニティリーダーであるチョ・チャンシクETRI責任研究員が基調講演を担当し、「Tango LLMOps/MLOpsコミュニティ紹介」をテーマに発表を行った。チョ・チャンシクETRI責任研究員は講演で、フレームワークの構造と実証成果を説明した。写真はクォン・ヨンソク記者が表記された。

Tangoは「Target Adaptive No-code neural network Generation and Operation framework」の略称である。Tangoは、伝統的な製造・産業分野の専門家のニューラルネットワーク生成・学習・運用を支援する目的で設計された。対象ユーザーは専門開発人材が不足する分野の従事者であり、複雑なコーディングなしにマウスクリックとガイド型パイプラインベースで利用できる。

Tangoは2021年に政府課題として始まり、2022年からGitHubに全コードを公開している。チョ研究員は、AIモデル構築の核心はデータラベリングと解釈にあると説明した。また、データラベリングと解釈の適任者は現場を最もよく知るドメイン専門家だと述べた。続けて、Tangoは開発者なしに現場実務者が直接AIパイプラインを制御できるよう支援するツールだと語った。

Tangoの核心機能は、目標ハードウェアに合わせたモデル最適化である「Target Aware」である。Target Awareは配備環境の制約条件を反映し、クラウド・NVIDIA Jetson・Raspberry Piなどの低仕様オンデバイス配備環境に適用される。この機能は最適ニューラルネットワークアーキテクチャ(NAS)を自動で探索する。

ETRIは、ビジョンモデルの自動探索に集中した「Tango 1」の次の段階として「Tango 2」の開発に注力している。ETRIは2024年7月からLLM領域への拡張を始めた。「Tango 2」の目標は、複雑なLLM学習パイプラインを単純化し、オンデバイス・フィジカルAI環境を包含するランタイムを提供することである。

これとあわせて、現場実証事例として造船・農業・医療の3分野が紹介された。造船・海洋分野では、単純な船舶検出からLLMベースの自律運航衝突回避支援技術へと転換した。当該造船・海洋技術は、国際海上衝突予防規則などの航海規範を学習する。農業スマートファーム分野では、トマト栽培名人の非定型な温・湿度調整ノウハウである暗黙知をLLMが学習し、自動環境制御システムを実装した。

医療分野では、ソウル大学病院の放射線科と協力している。この分野では、X線の病変識別を超えて胸部CT画像データを学習している。現在、読影文作成支援の診療補助LLMモデルを実証中である。

公開されたライセンス・技術移転政策は、ビジョン分野でYOLOなど特定の外国産アルゴリズムが広く使われ、そのアルゴリズムに商用化ライセンスの従属問題が存在する状況で、このような制約を避ける目的で設計された。これにより、基本的にはCopyleftの方針を維持しつつ、商用製品化を希望する企業を対象には技術移転契約を締結する政策形態のデュアルライセンスを適用する。

チョ研究員は、Tango 1の場合、既存のグローバルMLOpsツールを追撃する立場だったと説明した。続けて、LLMOpsはフレームワーク標準がまだ未整備な状態だとして、Tango 2を通じてグローバル市場と同等のスタートラインから標準化を主導する方向で推進すると明らかにした。

出典：IT DAILY · クォン・ヨンソク 原文：https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242848

参考資料

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242848