팔란티어 플랫폼

팔란티어 플랫폼은 다음 세가지의 집합으로 구성된다.

Foundry : 데이터 운영 플랫폼
Apollo : 자율 소프트웨어 배포를 위한 미션 컨트롤
AIP : AI 기반 전체 제품을 제공할 수 있는 AI 메시의 일부 (LLM 모델, 비전 언어모델, 모바일 애플리케이션, 로컬화된 AI가 내장된 엣지 애플리케이션 등)로서 팔란티어 AIP는 실시간 AI기반 의사결정을 지원

팔란티어 플랫폼이 다른 소프트웨어 아키텍처와의 차별화 포인트는 팔란티어 온톨로지이다.

팔란티어에서 온톨로지의 역할은 데이터를 나타내는 것 뿐만 아니라 의사결정을 표현하는 역할을 한다.

왜 온톨로지로 의사결정을 표현하는가?

온톨로지란 특정 영역이나 세계를 개념과 개념간의 관계로 표현한 것(명세)

팔란티어에서는 모든 의사결정은 데이터(Data), 논리(Logic), 그리고 행동(Actions)으로 구분한다.

온톨로지는 의사결정과 관련된 데이터, 논리, 행동 요소를 자동으로 통합하여 AI접근이 가능한 컴퓨팅 환경을 제공한다.

이것이 가능한 이유는 온톨로지 자체가 개념과 개념간의 관계를 추상화하여 사람뿐만 아니라 기계도 읽고 처리할 수 있는 형태로 표현하기 때문이다. 그래서 의사결정 요소들이 온톨로지로 표현이 되면 기계 즉, AI접근이 가능한 환경이 된다는 것이다.

AI접근이 가능한 컴퓨팅 환경이 제공되면, 기존의 BI와 분석 워크플로우 이외에도 AI협업을 활용한 운영 애플리케이션의 신속한 개발이 가능해진다.

현대의 AI 컴퓨팅을 접목함으로 운영을 위한 애플리케이션에 빠르게 적용이 가능하여 실시간 의사결정이 가능해진다.

의사결정 구성요소

위에서 언급한 바와 같이 모든 의사결정은 데이터, 논리, 행동으로 구분하여 구성한다

데이터는 실제 데이터를 비즈니스 개념과 연결된 객체(object)로 모델링하여 사람들이 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 구조화한다.

이때 온톨로지를 사용하여 객체와 객체간의 링크로 데이터를 구성하고 통합하는데,

이는 온톨로지를 통해 인간과 기계(AI) 모두가 실제 작업을 이해할 수 있도록 하기 위함이다.

결국 인간과 기계가 공통으로 사용할 수 있는 언어인 온톨로지를 통해 인간+기계 협업 워크플로우를 구축할 수 있는 기능이 제공되는 것이다.

여러가지 다양한 데이터를 공통의 언어인 온톨로지로 표현하게 되면, 온톨로지 안에서의 분류체계, 계층, 의미적 관계 등이 함께 활용할 수 있기 때문에 데이터를 탐색하고 분석할 때 장점을 가지게 된다. 또한 데이터를 표현하고 탐색하는 것에 그치는 것이 아니라 이를 기계적으로 활용할 수 있는 API와 프로그램을 통해 조작할 수 있는 기반을 제공하게 된다.

논리는 데이터로 만든 기초를 더욱 풍부하게 하기 위해

생성형AI, LLM, 예측 등의 모델을 통한 추론과 예측,

비즈니스 규칙과 같은 도메인에 존재하는 명시적/암묵적 기준을 통한 최적화,

템플릿화된 분석 및 보고서로부터 포착되는 논리 또는 인사이트를 분석 또는 탐색하게 함으로

결정적인 순간에 필요한 모든 정보들을 제공하여 보다 나은 의사결정을 하도록 돕는다.

팔란티어는 데이터를 포함한 의사결정 요소들이 온톨로지로 표현된다.

조직 또는 기업이 실제로 수행하는 작업은 의사결정에 의해 정해지고, 이 작업은 추상화되어 표현된 개념, 속성, 링크 등을 변경 또는 편집을 하는 것을 뜻한다.

이것을 “액션” 이라는 것으로 정의를 한다. (다큐먼트 상으로는 사용자가 한 번에 수행할 수 있는 오브젝트, 속성 값, 링크에 대한 변경 또는 편집의 집합 이라고 정의한다)

액션은 의사결정의 결과를 AI 접근이 가능한 컴퓨팅 환경으로 가져와 인간 운영자 또는 AI 에이전트가 온톨로지 데이터 모델 내에서 또는 외부 시스템과의 상호작용을 통해 의사결정이 지속되도록 하는 방법을 제어한다.

또한 온톨로지에 결정의 결과를 기록하면, 특정 결과와 미래 데이터의 결과에 대한 관찰을 연결할 수 있다. 이를 통해 과거 선택의 맥락에서 미래의 결정을 내리는 피드백 루프가 가능해지고, 모델을 재훈련하거나 미세조정하는데 활용될 수 있으며, 운영자들이 과거 상황을 더 명확하게 이해하는데 사용할 수 있다.

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