인공지능(AI) 머신러닝에서 가장 중요한 측면 중 하나는 '초매개변수 최적화(Hyperparameter optimization)'를 꼽는다. 머신러닝 작업에 적합한 하이퍼파라미터를 찾는 것은 모델의 성능을 높이거나 낮출 수 있기 때문이다.구글에서는 구글 비지어(Google Vizier)를 초매개변수 최적화를 위한 기본 플랫폼으로 사용하고 있으며, 지난 5년 동안 Google Vizier는 비전 , 강화학습 및 언어 등의 기계 학습 응용 프로그램 뿐만 아니라 단백질 발견 및 하드웨어 가속과 같은 광범위한 응용 프로그램에서 천만 번 이
빅데이터 및 인공지능 기술의 발전과 함께 구글, 애플, 마이크로소프트 등 클라우드 서비스를 제공하는 기업들은 전 세계 수십억 명의 사용자들에게 인공지능 기술을 기반으로 여러 가지 서비스(머신러닝 애즈 어 서비스, ML-as-a-Service, MLaaS)를 제공하고 있다.이러한 서비스 중에는, 대표적으로 유튜브나 페이스북 등에서 시청자의 개별 취향에 맞춰 동영상 콘텐츠나 상품 등을 추천하는 `개인화 추천 시스템 기술(예- 딥러닝 추천 모델, Deep Learning Recommendation Model)' 이나, 구글 포토(Phot
美 에너지부 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory. 이하, ORNL) 연구팀은 '초분광 컴퓨터 단층 촬영(Hyperspectral Computed Tomography)' 또는 HyperCT라고 불리는 중성자 산란(Neutron Scattering)을 위한 최초의 인공지능 장치를 개발하고 있다.완전 자동화된 AI 기반 플랫폼은 샘플을 거의 모든 방향으로 회전할 수 있으므로 사람이 개입할 필요가 없고 긴 실험 시간이 크게 단축된다.이 설계를 통해 과학자들은 재료 내부의 원자를 측정하는 기술인 중성자
옷감이나 플라스틱 등 우리 일상에는 ‘고분자(polymer)’로 만든 재료가 많다. 특히 현대의 나노기술은 고분자의 자기조립 성질을 이용하는 경우가 흔하다.어떤 고분자를 재료로 쓸지 결정하는 목적으로 시뮬레이션을 활용하는데, 연결된 사슬구조를 가진 고분자의 특성상 복잡한 함수를 써서 오랜 시간 계산해야 했다. 그런데 최근 AI 기술을 써서 고분자 시뮬레이션을 빠르게 수행하는 방법이 나왔다.UNIST(총장 이용훈) 물리학과 김재업 교수팀은 일주일 정도 소요되던 계산을 하루 안에 끝낼 수 있는 ‘AI 고분자 시뮬레이션 기술’을 개발했다
IBM은 기업 애플리케이션 및 IT 운영을 현대화, 보호, 자동화하는 파워10(Power10) 서버 제품군을 대폭 확대한다.엔터프라이즈 인공지능(AI)과 5배 빠른 추론 속도를 제공하는 하이브리드 클라우드를 위한 차세대 IBM Power10 서버는 다양한 환경에서 새로운 서비스를 신속하게 배포하고자 하는 고객을 위해 향상된 성능, 확장성, 유연성을 제공하며 이를 새롭게 선보이는 사용량 기반 지불 방식으로 서비스된다.디지털 트랜스포메이션으로 인해 점차 많은 조직들이 애플리케이션과 IT 인프라를 모두 현대화하는 추세이다. IBM의 파워
지금까지 대화형 언어 인공지능(AI)에 대한 기존의 공개 연구는 통제된 환경에서 주석자와의 인간 모델 대화에 초점을 맞췄다. 그러나 연구자가 연구 환경에서만 모든 대화 시나리오를 예측하거나 시뮬레이션 할 수는 없다.AI 언어 인공지능 모델은 인간처럼 우리를 이해하고, 참여하며, 대화할 수 있는 진정한 지능형 AI 시스템과는 아직 거리가 멀다. 실제 환경에 더 적응할 수 있는 모델을 구축하기 위해서는 AI는 사람들과 함께 다양하고 광범위한 시각에서 학습해야 한다. 이것들은 아직 미해결 문제이며, 공동체에 의해 수행되어야 하는 새로운
엔비디아가 새로운 엔비디아 젯슨 AGX 오린 32GB 프로덕션 모듈(NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB production module)을 3일(현지시간) 출시했다. 이 모듈은 새로운 인공지능과 로보틱스 애플리케이션 및 제품을 시장에 출시하거나 기존 제품을 지원하는데 어려움을 느끼는 개발자와 기업을 지원하기 위해 출시됐다.전 세계 엔비디아 파트너 네트워크(NVIDIA Partner Network)의 대략 36개 기술 제공업체는 이전 세대에 비해 최대 6배 향상된 성능을 제공하는 새로운 모듈로 구동되는 상용 제품을 제공
기존 병렬 연결 메모리에 구축된 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 워크로드, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석에 필요한 지속적인 연산 성능 요구는 프로세서의 메모리 채널 증가 제한으로 인해 효율성이 정체되고 있다.마이크로컨트롤러, 혼합 신호, 아날로그 반도체 및 플래시-IP 솔루션 분야의 세계적 리더인 마이크로칩테크놀로지는 새로운 SMC 2000 시리즈의 CXL™(Compute Express Link) 기반 스마트 메모리 컨트롤러를 출시해 직렬 연결 메모리 컨트롤러 포트폴리오를 확장했다.이들 컨트롤러는 CPU, GPU 및 SoC가
현지시간 2일부터 8일까지 미국 산타클라라 컨벤션센터에서 열린 '플래시 메모리 서밋 2022(Flash Memory Summit)'에서 삼성전자가 차세대 메모리 솔루션을 대거 선보였다.삼성전자 메모리사업부 솔루션개발실 최진혁 부사장은 이날 '빅데이터 시대의 메모리 혁신(Memory Innovations Navigating the Big Data Era)'이라는 주제의 기조 연설을 진행했다.삼성전자는 인공지능(AI), 메타버스(Metaverse), 사물인터넷(IoT), 미래차(Automotive), 5G·6G 등 서비스가 확대되며 데
인공지능(AI)을 학습하는 기존 방식과 달리, 사용자가 직접 사용하는 데이터를 처리하고 모델을 강화해, 이 모델을 한 곳에 모아 더 정교한 모델을 만들어 다시 배포하는 방식인 연합학습(Federated Learning, 통합학습)이 전 세계적으로 뜨거운 관심과 주목을 받고 있다.글로벌 연구소 및 IT 기업들도 연구와 개발에 여념이 없다. 먼저 구글이 2019년 8월에 발표한 연합학습은 일반적으로 모든 데이터를 서버로 모아, AI를 학습하는 방식과 달리, 사용자가 직접 사용하는 스마트폰에서 데이터를 처리하고 모델을 강화하고 이 모델을
글로벌 컴퓨팅 전문 기업 ASUS의 한국 지사인 에이수스 코리아(지사장 강인석, 이하 에이수스)가 엔비디아 젯슨 나노(NVIDIA Jetson Nano), TX2 NX 및 자비에(Xavier) NX가 탑재된 인텔리전트 엣지 AI 시스템 'PE1000N'를 1일 국내 출시했다.'PE1000N'은 모든 엣지 AI 애플리케이션을 위한 간편하고 작고 안정적인 뛰어난 하드웨어 설계와 즉시 배치할 수 있는 소프트웨어 도구를 통해 엣지에서 실시간으로 모든 애플리케이션에서 최고의 추론 성능을 제공한다.특히, 독점적인 써멀 솔루션과 압출 알루미늄
KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 대용량 메모리 장치부터 프로세스를 포함한 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 2.0 기반의 차세대 메모리 확장 플랫폼 ‘다이렉트CXL(이하 DirectCXL)’을 세계 최초로 프로토타입 제작, 운영체제가 실장된 단대단(End-to-End) 시연에 성공했다.오늘날 빅데이터 분석, 그래프 분석, 인메모리 데이터베이스 등 대규모 데이터에 기반한 응용처리가 증가함에 따라, 데이터 센터에서는 이를 더 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 시스템의 메모리 확장에 많은 투자를 하고 있다.그
인공지능(AI) 챗봇 '심심이(대표 최정회)'가 인공지능 및 빅데이터 연구자를 위한 데이터 공개를 본격화한다. 심심이에 따르면 20년 동안 축적해 온 초거대 대화 데이터를 7월부터 인공지능·빅데이터 연구·개발 커뮤니티에 공개한다고 1일 밝혔다.심심이는 대화 데이터 특성을 감안해 웹서비스 깃허브(GitHub) 등에 전면 공개하는 방식을 적용하지 않고 연구자 또는 연구팀 개별 신청을 접수 받은 뒤 심사, 비밀 유지 서약 등 관련 절차를 마친 다음 요구사항에 따라 제공 및 관리하는 방식을 활용하기로 결정한 것이다. 심심이 대화 데이터를
지난해 7월 15일, 딥마인드는 '알파폴드를 사용한 매우 정확한 단백질 구조 예측(Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold-다운)'이란 제목으로 네이처에 발표하고 단백질 구조 예측 인공지능(AI) 플랫폼 '알파폴드(AlphaFold-다운)'를 누구나 사용할 수 있게 오픈 소스로 공개했다.이어 7월 22일, 데미스 허사비스(Demis Hassabis) 구글 딥마인드 CEO가 공식 블로그를 통해 오늘날 과학자들이 연구에 의존하는 생물(효모, 대장균, 초파리, 쥐 등) 2
대규모 언어 모델(Large Language Model. 이하, LLM)의 크기와 복잡성이 지속적으로 확대되고 있다. 최대 30%의 훈련 속도 향상을 제공하는 엔비디아의 '네모 메가트론(NeMo Megatron)' 프레임워크의 업데이트를 최근 진행했다.이번 업데이트는 두 가지 선도적인 기술과 여러 GPU에서 LLM 훈련을 최적화하고 확장하는 초 매개변수(hyper parameter) 도구를 포함한다. 이를 통해 엔비디아 AI 플랫폼으로 모델을 훈련하고 구축할 수 있는 새로운 기능을 제공한다.1,760억 개의 매개변수를 가진 세계 최
지스트(광주과학기술원·김기선 총장) 연구진이 영상 속 ‘깊이 정보’를 인공지능(AI) 알고리즘을 통해 정확하게 추정할 수 있는 기술을 개발했다.이를 통해 통해 영상 속에서 보다 정확한 깊이 정보를 얻어낼 수 있어 3D 가상현실(VR)·증강현실(AR) 영상 품질 개선, 메타버스, 영상 기반 인지 탐지 등과 같은 컴퓨터 비전 응용 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.영상 속의 깊이 정보는 AR·VR의 3차원 공간, 자연스러운 이미지 합성 등 응용하는 여러 분야에서 핵심 요소로 이용되는데, 만약 깊이 정보가 없으면 3차원 공간에 대한
LG전자가 음성인식 지원 인공지능(AI) 및 대화형 지능 기술 분야의 혁신 기업 미국 사운드하운드(Sound Hound)와 차량용 음성인식 솔루션 공동개발을 위한 업무협약(MOU)을 최근 체결했다. 미래 모빌리티 분야의 핵심 기술로 평가 받고 있는 차량용 인포테인먼트(IVI; In-Vehicle Infotainment) 시스템에 양사가 개발하는 AI 음성인식 솔루션을 적용할 계획이다.사운드하운드는 컴퓨터로 인간의 언어를 이해하고 분석하는 AI 음성인식 솔루션 전문업체로 자동차, 지능형 스피커, 로봇, 가전제품, 증강현실 기기, 스마
KAIST(총장 이광형)는 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 서울대학교 병원, 서울 아산병원, 충남대학교 병원, 영남대학교 병원, 경북대학교 병원과의 공동연구를 통해 결핵, 기흉, 코로나-19 등의 흉부 엑스선 영상을 이용한 폐 질환의 자동 판독 능력을 스스로 향상할 수 있는 자기진화(Self-evolving) 형 인공지능(AI) 기술을 개발했다.현재 사용되는 대부분의 의료 인공지능 기법은 지도학습 방식 (Supervised learning)으로서 인공지능 모델을 학습하기 위해서는 전문가에 의한 다량의 라벨이 필수적이나, 실제
연합학습(Federated Learning, 통합학습)은 개발자와 조직이 여러 위치에 분산된 훈련 데이터를 사용하여 심층신경망(DNN, Deep Neural Networks)을 훈련시킬 수 있는 새로운 학습 패러다임이다. 이를 통해 데이터를 직접 공유할 필요없이 공유 모델에 대해 협업할 수 있다.이는 개인 정보 보호 문제를 해결하고, 프라이버시 컴퓨팅, 머신 학습, 유전자 시퀀싱, 금융 비즈니스, 의료, 비디오 처리 및 네트워크 보안과 같은 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션을 가속화하고 이는 상대적으로 적은 데이터로 최적화한 AI 모델을
스토리지 솔루션 분야의 세계적인 선도기업 웨스턴디지털(Westerndigital)은 데이터센터 고객을 위한 ‘WD 골드’, NAS용 ‘WD 레드 프로(WD Red™ Pro)’, 스마트 영상 및 보안감시 특화 ‘WD 퍼플 프로(WD Purple™ Pro)’ 포트폴리오의 신규 22TB HDD를 본격 출하를 시작했다.지난 5월 ‘왓츠 넥스트 웨스턴디지털(What’s Next Western Digital)’ 이벤트를 통해 공개된 이번 신제품 3종은 ‘옵티낸드(OptiNAND™)’, ePMR(Energy-enhanced PMR, 에너지 향상