최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까?신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다.이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은
디지털 기술이 보편화되면서 현대 사회에서 온라인 개인 정보 보호 문제가 더욱 중요해지고 있다. 암호화 시스템은 이러한 온라인 프라이버시의 핵심으로 인터넷 통신의 안정성을 확보하는 데 매우 중요하다. 최근에는 빛을 자유롭게 제어하는 메타표면(Metasurfaces) 기술과 홀로그램을 결합한 메타홀로그램이 이 분야에서 큰 주목을 받고 있지만 단일 메타표면에 담을 수 있는 정보량에 제한이 있었다.이를 해결하기 위해 국내 연구진이 인공지능(AI) 기술을 기반으로 한 역설계 기법을 사용해 메타표면이 420 ~ 720 나노미터(nm) 사이의
코오롱그룹 IT서비스 전문기업 코오롱베니트가 엔터프라이즈용 인공지능 플랫폼 ‘코아이웍스(KOAIWORX)’를 개발하고 전사 IT솔루션 고도화에 나선다고 8일 밝혔다.코아이웍스는 GPT-4, 라마2(Llama2) 등 대규모언어모델(LLM)을 다양한 IT시스템에 연결할 수 있도록 AI서비스를 표준화한 강력한 파인튜닝 모델이다. 사용자의 요구에 따라 사내 매뉴얼 검색, AI챗봇을 통한 질의응답, 자동 메뉴 이동, 쿼리 기반의 데이터 조회 등 다양한 애플리케이션을 쉽게 구현, 배포할 수 있다.특히, 코아이웍스는 서비스형소프트웨어(SaaS)
인공지능 모델의 훈련과 배포를 간소화하는 것은 오늘날 AI 개발자가 직면한 가장 큰 과제 중 하나다. NXP가 엔비디아와 협력으로 엔비디아 타오 툴킷(NVIDIA TAO Toolkit)을 NXP의 'eIQ' 머신러닝 개발 환경에 기능적으로 통합해 치열한 AI 업계 경쟁 속 개발 가속이 가능해졌다고 21일(현지시간) 밝혔다.즉, NXP의 eIQ 머신러닝 개발 환경 내에 엔비디아 타오 API를 직접 통합한 것이다. 엔비디아 타오 로우코드 AI 프레임워크를 사용하면 훈련된 AI 모델을 더 쉽게 활용하고 전이학습(Transfer Learn
엔비디아가 'AI 엔터프라이즈 5.0(NVIDIA AI Enterprise 5.0)'을 18일(현지시간) 출시했다. 여기에는 엔비디아 마이크로서비스(microservices), 다운로드 가능한 소프트웨어 컨테이너, 생성형 AI 애플리케이션 배포를 위한 가속 컴퓨팅이 포함된다.주요 클라우드 서비스 제공업체, 시스템 빌더, 소프트웨어 공급업체에서 사용할 수 있으며, 우버(Uber)와 같은 고객사에서 이미 사용 중이다.우버의 플랫폼 엔지니어링 부사장 알버트 그린버그(Albert Greenberg)는 "엔비디아 AI 엔터프라이즈 추론 소프
엔비디아는 GTC 2024 첫 날(18일, 현지시간) 수십 개의 엔터프라이즈용 생성 AI 마이크로서비스(Generative AI Microservice)를 출시했다. 기업은 이를 통해 지적 재산에 대한 완전한 소유권과 통제권을 유지하면서 자체 플랫폼에서 맞춤형 애플리케이션을 생성하고 배포할 수 있다.클라우드 네이티브 마이크로서비스 카탈로그는 엔비디아 쿠다(CUDA)Ⓡ 플랫폼을 기반으로 구축됐으며 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 포함한다. 엔비디아 NIMTM은 엔비디아와 파트너 에코시스템에서 제공하는 24개 이상의 인기 인공지능 모델
인공지능 기반 한 번의 클릭으로 저해상도 비디오를 최대 8K까지 향상하고 확장할 수 있는 '힛파우 비디오 인핸서(HitPaw Video Enhancer)', 이미지 품질을 향상시키는 AI 기반 사진 향상기(HitPaw Photo Enhancer) 등 올인원 파일 변환 플랫폼 '힛파우(HitPaw)'가 AI 기반 전문 동영상·오디오·이미지 파일 변환 프로그램 ‘힛파우 비디오 컨버터(HitPaw Video Converter)’의 새로운 버전인 4.0.1을 출시했다. HitPaw Video Converter는 200가지 이상의 동영상·오
Arm과 Arm의 에코시스템은 업계 최초로 차량의 개발 주기를 최대 2년까지 단축할 새로운 가상 플랫폼과 함께 인공지능(AI) 가속 컴퓨팅을 제공하는 최신 Arm 오토모티브 강화(Automotive Enhanced, AE) 프로세서를 13일(현지시간) 공개했다.Arm은 처음으로 Armv9 기반 기술을 오토모티브 분야에 도입하여 업계가 최신 Arm 아키텍처가 제공하는 AI, 보안 및 가상화 기능을 활용할 수 있도록 지원하며, 차량의 성능 요구사항을 충족하기 위해 Arm은 확장성을 위한 새로운 Armv9 기반 코어텍스-A(Cortex-
전 세계 AI CRM 시장을 선도하고 있는 세일즈포스(Salesforce)의 지능형 생산성 플랫폼, 슬랙(Slack)이 미국 샌프란시스코에서 지난 6, 7일 양일간 개최된 연례 IT 컨퍼런스 ‘트레일블레이저 디엑스(TrailblazerDX, 이하 TDX)에서 생성 인공지능(Generative AI) 기술을 탑재한 ‘슬랙 AI(Slack AI)’를 공개했다.이번에 발표된 슬랙 AI의 주요 기능은 AI 기반 대화형/ 맞춤형 검색, 채널 및 스레드 요약, 다이제스트(출시 예정) 등이며, 사용자가 필요로 하는 정보와 업무 우선순위에 따라
국내 연구진이 인공지능(AI) 등에 널리 사용되는 그래픽 연산 장치(Graphic Processing Unit, GPU)에서 메모리 크기의 한계로 인해 수 십 만에서 수 백 만 개의 작은 연산들을 동시에 수행하는 초병렬 연산의 결과로 대규모 출력 데이터가 발생할 때 이를 잘 처리하지 못하던 난제를 해결했다.KAIST(총장 이광형)는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 수십, 수백 만개 이상의 스레드들로 초병렬 연산을 하면서 수 테라바이트의 큰 출력 데이터를 발생시킬 경우에도 메모리 에러를 발생
KAIST(총장 이광형) PIM(Processing In Memory)반도체 연구센터와 인공지능반도체 대학원(원장 유회준. KAIST Graduate School of AI Semiconductor) 유회준 교수 연구팀이 400밀리와트 초저전력을 소모하면서 0.4초 초고속으로 대형언어모델(LLM)을 처리할 수 있는 AI 반도체인 ‘상보형-트랜스포머(Complementary-Transformer)’를 삼성 28나노 공정을 통해 세계 최초로 개발했다.상보형 트랜스포머는 자연 신경망을 더욱 유사하게 모방한 인공신경망 스파이킹 뉴럴 네트워
생성 AI는 산업을 혁신하고 비즈니스 운영을 변화시키는 혁신적인 기술이지만, 그 성공 여부는 데이터에 달려 있다. 데이터는 머신러닝 알고리즘이 학습하고, 근거를 마련하고, 예측하고, 시간이 지남에 따라 성능을 개선하는 기반이 되기 때문에 AI에 있어 매우 중요하다.따라서 많은 기업과 최고정보책임자(CIO)들은 데이터를 통합하고 혁신을 위해 "최신 AI와 최고의 데이터 도구를 적용하고 있는가?" 라는 질문을 던지고 있다. 즉, 생성형 AI를 활용하는 기업에서 핵심 과제는 형식에 관계없이 모든 유형의 데이터에 액세스, 관리 및 활성화
인텔이 기업 고객이 클라우드처럼 간편하게 대규모로 엣지 및 AI 애플리케이션을 개발, 배포, 실행, 보안 및 관리하도록 지원하는 모듈식 개방형 소프트웨어 플랫폼인 새로운 ‘엣지 플랫폼(Edge Platform)’을 26일(현지시간) 발표했다.이러한 기능은 기업이 대규모 배포에 필요한 시간을 줄이고 총 소유 비용(TCO) 절감하도록 지원한다.엣지는 데이터가 생성되는 곳이므로 엣지에서의 컴퓨팅 양은 빠르게 증가하고 있다. 또한 많은 엣지 컴퓨팅 배포에 AI를 통합하고 있다. 기업은 가격 경쟁력 확보, 노동력 부족 완화, 혁신 확대, 효
구글이 생성 AI 생태계의 무한 확장에 나섰다. 구글은 21일(현지시간) 인공지능(AI) 개발자와 연구자 등을 위한 동급 최고의 초경량화(sLLM) 모델 '젬마(Gemma)'를 오픈 소스로 공개했다.라틴어로 ‘보석’을 뜻하는 젬마(Gemma)는 '제미나이(Gemini)‘ 모델과 동일한 연구 및 기술을 기반으로 책임감 있는 AI 개발을 위해 제작되었으며, 이날부터 전 세계에서 사용할 수 있다.공개된 젬마는 매개변수 ‘20억(2B)’와 ‘70억(7B)’ 두 가지 모델로 정교한 멀티모달 추론 기능을 갖춘 대화형 생성 인공지능(Genera
구글이 생성 AI 전략에 박차를 가하고 있다. 지난해 12월, 구글은 정교한 멀티모달 추론 기능을 갖춘 대화형 생성 인공지능(Generative AI) '제미나이(Gemini)'를 발표했다.생성 AI 애플리케이션에 중점을 두고 설계된 '제미나이 1.0'은 매우 복잡한 작업을 위한 가장 크고 가장 뛰어난 '울트라(Ultra)', 광범위한 작업에 걸쳐 확장할 수 있는 '프로(Pro)' 및 온디바이스 AI 작업을 위한 '나노(Nano)' 등의 세 가지 모델로 크기에 최적화되어 데이터 센터에서 엣지 디바이스에 이르기까지 모든 장치에서 실행
"Beautiful AI"라는 미션 하에 인공지능(AI) 및 증강현실(AR) 뷰티 패션 테크 솔루션을 선도하는 뷰티 AI 회사 퍼펙트(Perfect Corp., NYSE: PERF)가 AI 기반 피부 시뮬레이션 기술을 업그레이드했다.해당 기술은 스킨케어 브랜드가 특정 스킨케어 제품을 사용했을 때 기대할 수 있는 피부 개선 효과를 고객에게 시각화하여 제공하도록 개발되었으며, 이를 사용한 소비자가 스스로 여드름, 모공, 홍조 등 자신의 다양한 피부 문제를 우선순위화 하여 스킨케어 제품이나 치료 방안에 효율적으로 투자할 수 있도록 돕는다
구글 대화형 생성 인공지능(Generative AI) '바드(Bard)'에서 현지시간 1일부터 한국을 비롯한 대부분의 국가에서 멀티모달로 진화, 이미지를 생성할 수 있으며 모든 언어, 국가 및 지역에서 바드에서 GPT-4를 뛰어넘은 정교한 멀티모달 추론 기능을 갖춘 모델인 '제미나이 프로(Gemini Pro)'를 사용할 수 있다.지난해 12월, 영어 버전의 바드에 제미나이를 도입하여 더욱 향상된 이해, 추론, 요약, 코딩 능력을 부여했다. 이제 40개 이상의 언어와 230개 이상(보기) 국가 및 지역에서 제미나이를 사용할 수 있게
LG CNS가 코드 생성형 AI에 최적화된 대규모언어모델(Large Language Model, 이하 LLM)을 31일 공개했다.LG CNS는 지난해 6월 챗GPT 기반의 코드 생성 AI 서비스인 ‘AI 코딩’을 개발해 다수의 사내 시스템 운영뿐만 아니라 고객사 SI(System Integration)·SM(System Management) 프로젝트에도 활용했다.LG CNS는 ‘AI 코딩’을 금융·증권사 등 데이터의 외부 유출에 민감한 기업들도 활용할 수 있도록 ‘AI 코딩’의 두뇌 역할을 하는 LLM까지도 자체 개발했다. 고객사들
국내 연구진이 생성형 인공지능과 시각지능 기술을 결합해 문장 입력 시 2초 만에 이미지를 만드는 기술을 일반에 공개됐다.한국전자통신연구원(ETRI)은 문장을 입력해 이미지를 만드는데 기존 대비 5배 빠른 ‘코알라(KOALA)’ 3종 모델과 이미지나 영상을 불러와 질의응답을 할 수 있는 대화형 시각언어모델 ‘코라바(Ko-LLaVA)’2종 등 총 5종 모델을 오픈소스로 공개했다.먼저, ‘코알라(KOALA)’모델은 공개SW 모델의 2.56B(25억 개) 파라미터를 지식 증류 기법을 적용해 700M(7억 개)로 획기적으로 줄였다. 파라미터
롯데정보통신이 최근 기업 고객을 위한 AI 플랫폼 ‘아이멤버(Aimember)’를 롯데그룹 전 계열사에 도입하며 그룹이 연초부터 강조해온 ‘혁신을 위한 인공지능 경쟁력 강화’에 박차를 가했다.‘아이멤버’는 다양한 자체 파운데이션 모델 라인업을 구축하고, 이를 통해 기업 내부 정보를 학습시켜 성능이 뛰어나면서도 안전한 프라이빗 AI 서비스를 제공한다. 또한 ‘GPT-4’, ‘DALLE-3’와 같은 상용 퍼블릭 AI 서비스에 보안 필터를 적용하여 개인 및 기업 중요 정보 유출을 방지하는 '시큐얼(Secure) 퍼블릭 AI 서비스’를 제