인공지능(AI)으로 최대 90%의 정확도로 일주일 전에 도시 전역의 범죄 위치와 범죄율을 예측할 수 있다.시카고대학교 의과대학(University of Chicago Department of Medicine) 교수이자 유전학 및 시스템 생물학 위원회(Committee on Genetics, Genomics & Systems Biology, University of Chicago, Chicago) 이샤누 차토파디야이(Ishanu Chattopadhyay)가 주도한 컴퓨터공학부, 의학부, 사회학부의 공동 연구팀이 2014년부터 2016
인텔의 2세대 하바나 가우디2(Habana Gaudi 2) 딥러닝 프로세서와 엔비디아 A100의 인공지능(AI) 총 학습 시간(Time-to-Train. 이하, TTT) 성능을 MLPerf 산업 벤치마크 상에서 측정한 결과, 하바나 가우디2 딥러닝 프로세서의 성능이 월등했다고 밝혔다.인텔은 지난 5월 인텔 비전에서 발표한 가우디 2 프로세서가 비전 (ResNet-50) 및 언어(BERT) 부문에서 뛰어난 TTT를 기록(6월 29일)했다.산드라 리베라(Sandra Rivera), 인텔 수석부사장 겸 데이터센터 및 AI 그룹 총괄은 “
KAIST(총장 이광형)는 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 서울대학교 장성호 교수팀, 포스텍 김기현 교수팀과 공동연구를 통해 형광 현미경의 오랜 문제인 이방성(Anisotropy)을 해결해, 3차원 영상 화질을 획기적으로 끌어올리는 인공지능 기술을 개발했다.이방성 문제란 형광 현미경으로 3차원 영상을 획득하는 데 있어 빛의 성질로 인해 영상 공간 방향 간에 적게는 2~3배, 많게는 10배까지도 화질 차이가 발생하는 문제를 뜻한다. 예를 들면 3차원 영상을 보는 각도마다 화질의 차이가 발생하는 것이다.연구팀은 수학적 기법인 최적
퀄컴(Qualcomm Technologies)이 인공지능(AI)과 연결된 지능형 엣지(Connected Intelligent Edge)에서 리더십을 가속하는 '퀄컴 AI 스택(Qualcomm® AI Stack) 포트폴리오를 발표했다.업계 최고 수준의 AI 소프트웨어를 통합 및 향상시킨 퀄컴 AI 스택은 제조사와 개발자를 위한 종합 AI 솔루션으로, 광범위한 AI 소프트웨어 접근성과 호환성을 기반으로 다양한 지능형 기기를 지원한다. 퀄컴 기술 기반 모바일, 자동차, XR, 컴퓨팅, IoT 및 클라우드 플랫폼 등 광범위한 커넥티드 지능
병원균의 조기 식별은 감염질환 치료에 필수적이다. 치명적인 상태로 진행되기 전에 감염균에 맞는 효과적인 항생제의 선택과 투여가 가능해지기 때문이다. 하지만 지금까지 일상적 병원균 식별에는 수일이 소요된다.이로 인해 감염 초기 식별 결과 없이 실증적인 처방으로 항생제를 투여하는 사례가 빈번하며, 이로 인해 패혈증의 경우 치명률이 50%에 달하며 항생제 남용으로 인한 슈퍼박테리아 문제도 발생한다.기존 방법으로 병원균 식별이 오래 걸리는 원인은 긴 박테리아 배양 시간이다. 질량 분석기로 대표되는 식별 기술들은 일정량 이상의 박테리아 표본
메타버스의 파티에서 어울리거나 증강현실(AR) 안경을 착용하고 거실에서 홈 무비를 볼 때 음향은 이러한 순간을 경험하는 데 중요한 역할을 한다. 우리는 이와 같은 혼합 현실 및 가상 현실 경험을 위해 노력하고 있으며 인공지능(AI)이 사람들이 몰입하는 설정과 사실적으로 일치하는 음질을 제공하는 핵심이 될 것이라고 믿는다.이에, 메타 인공지능(Meta AI) 연구팀이 메타 리얼리티 랩(Meta Reality Labs)의 오디오 전문가와 이 연구를 주도한 텍사스 대학교 오스틴(University of Texas at Austin)의 컴
한국연구재단(이사장 이광복)은 성균관대학교(총장 신동열) 화학공학/고분자공학부 김태일 교수, 제1저자 신주환 박사과정 연구팀이 문신 현태 전극 기반의 뇌파 측정 웨어러블 디바이스를 제작, 사람의 뇌파(Electroencephalogram)를 통해 인공지능(AI) 머신의 의사결정 성능을 향상 시키는 시스템(Brain-AI Closed-Loop System, 'BACLoS')을 개발했다.문신 형태 전극(Tattoo-like electronics)이란 매우 얇은 두께로 사람 피부에 마치 문신처럼 부착되어서 생체 신호 모니터링 용도로 사용
KAIST 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 인공지능의 실시간 학습을 모바일 기기에서 구현, 고정확도 인공지능(AI) 반도체를 세계 최초로 개발했다.연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 저비트 학습과 저지연 학습 방식을 적용해, 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 특히 이번 반도체 칩은 인공지능의 예상치 못한 성능 저하를 막을 수 있는 실시간 학습 기술을 성공적으로 구현했다.KAIST 전기및전자공학부 한동현 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 12일부터 15일까지 인천 연수구 송도 컨벤시아에서 개최된 국제 인공지능
현대 컴퓨터 구조는 연산 장치와 메모리 장치 사이의 직렬적인 데이터 송수신을 기반으로 한 폰 노이만 구조로 설계됐다.폰 노이만 컴퓨터 구조는 매우 뛰어난 범용성을 지니고 있어 대부분의 컴퓨터 구조에 적용할 수 있다는 장점이 있지만 직렬적 데이터 송수신으로 인해 고질적인 데이터 병목현상이 존재한다. 기존 데이터 연산의 경우 그 양이 많지 않고 트랜지스터 소형화 및 성능 개선이 지속적으로 이뤄졌기에 폰 노이만 병목현상의 심각성이 대두되지 않았지만, 최근 인공지능이 도입되며 처리해야 할 데이터양이 기하급수적으로 늘어나고, 물리적 한계로
양자컴퓨터는 슈퍼컴퓨터 대비 수억 배 이상 빠른 초고속 연산이 가능해 미래형 컴퓨터로 주목받으며 다양한 산업에서 혁신을 촉발할 것으로 기대되는 가운데 국내 연구진이 양자컴퓨터에 적합한 최적화 알고리즘의 구조를 한층 더 효율적으로 개선했다.지스트(광주과학기술원, 총장 김기선) 안창욱 교수 연구팀은 기존 반-고전 양자 유전 알고리즘의 최적화 성능을 유지하면서도 연산 효율성을 획기적으로 끌어올릴 수 있는 알고리즘의 구조를 개선한 것이다.이번 연구는 양자컴퓨터만이 가능한 연산 방식으로 효율성까지 고려함으로써 향후 실용적인 양자 최적화 알고
양자컴퓨터는 양자역학의 원리를 사용하여, 디지털컴퓨터로는 불가능한 계산을 수행할 것으로 예상되는 대표적 미래기술이다.20큐비트급 양자컴퓨터는 기존 컴퓨터가 백만(220 = 1,000,000)회 순차 처리해야 하는 계산량을 한 번에 처리하는 계산성능을 갖는다.세계 주요국들은 양자컴퓨팅을 전략기술로 분류해, 국가적 연구역량을 집중하고 있으며 글로벌 대기업, 기술벤처, 국가연구소와 주요 대학의 막대한 시설과 인력, 연구비가 동원되고 있다. 우리나라 정부도 양자기술을 10대 전략기술의 하나로 선정해 투자를 확대하고 있다.소형(20~50큐비
AMD가 광범위한 산업용 장비와 로보틱스 시스템, 머신비전, IoT 및 씬 클라이언트 장비에 최적화된 2세대 미드레인지 SoC(System-on-Chip) 프로세서인 라이젠 임베디드 R2000(Ryzen™ Embedded R2000) 시리즈를 21일(현지시간) 발표했다. 라이젠 임베디드 R2000 시리즈는 이전 세대 대비 두 배 증가한 코어1를 탑재하고 있으며, 압도적으로 향상된 성능을 제공한다. 새로운 R2515 모델은 동급 R1000 시리즈 프로세서보다 최대 81% 더 높은 CPU2 및 그래픽3 성능을 발휘한다. 또한 ‘젠+(Z
DGIST (총장 국양) 전기전자컴퓨터공학과 진경환 교수와 정보통신융합연구소 이재원 연구원은 해상도 증대를 위한 Bicubic interpolation(입방 보간법) 기술보다 해상력은 높고, 기존 딥러닝 기술 대비 메모리와 속도가 절반 이상 절감된 기술을 개발했다.Bicubic interpolation은 디스플레이 기기마다 다른 해상도를 보상하기 위한 개발된 신호처리 기반의 기술을 의미한다. 그러나 메모리가 적게 들고, 속도가 빠르지만 이미지의 해상도가 저하되는 화질열화 현상이 심하게 나타난다.이를 극복하기 위해 딥러닝 기반의 초고
엣지 컴퓨팅의 글로벌 리더인 에이디링크 테크놀로지(ADLINK Technology)가 최초로 MediaTek® SoC 설계의 SMARC 모듈을 발표했다.미디어텍 지니오 1200(MediaTek® Genio 1200) 프로세서를 활용하는 SMARC COM은 고성능 AI 및 그래픽 중심 기능을 갖추고 있어 엣지에서 다양한 AIoT(인공지능+사물인터넷) 애플리케이션에 이상적으로 설계됐다.특히, 이 모듈은 자체 인공지능(AI) 기능 및 최대 3개의 카메라 지원과 같은 IoT 기술을 통합하는 동시에 저전력 엔벨로프를 제공하므로 첨단 스마트
새로운 물체 인식을 위해 대규모 데이터셋 구축을 필요로 했던 딥러닝 모델 학습의 효율성 향상에 혁신적으로 기여할 전망이다.DGIST(총장 국양) 로봇및기계전자공학과 박상현 교수(인공지능전공 겸직) 연구팀은 여러 이미지로부터 상관관계를 학습하는 트랜스포머를 활용하여 소수의 정답지를 가진 데이터로 기존 데이터셋에 존재하지 않는 새로운 물체를 정확히 분류하는 퓨샷(few-shot) 분류모델을 개발했다.학습데이터에 없었던 물체를 인식하기 위해 대규모 데이터셋 구축을 필요로 했던 기존 딥러닝 모델 학습의 효율성 향상에 획기적인 기여가 기대된
국내 연구진이 인공지능 생태계를 혁신하는 딥러닝 모델들을 처리하기 위해 필수적으로 사용되는 기계학습 시스템을 세계 최고 수준의 성능으로 끌어올렸다.KAIST(총장 이광형)는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 딥러닝 모델을 비롯한 머신러닝 모델을 학습하거나 추론하기 위해 필수적으로 사용되는 기계학습 시스템의 성능을 대폭 높일 수 있는 세계 최고 수준의 행렬 연산자 융합 기술(일명 FuseME)을 개발했다.오늘날 광범위한 산업 분야들에서 사용되고 있는 딥러닝 모델들은 대부분 구글 텐서플로우(TensorFlow)나 IBM 시스템DS와 같은
ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics, 이하 ST)와 임베디드 음성 인식 기술 분야의 선도 공급업체이자 ST 공인 파트너인 센소리(Sensory)가 STM32 마이크로컨트롤러(MCU) 사용자 커뮤니티가 스마트 임베디드 제품을 광범위하게 지원하는 직관적 인공지능(AI) 음성 기반 사용자 인터페이스를 개발하고 시제품을 구현할 수 있게 지원한다.이번 협업을 통해 양사는 센소리의 음성 제어 기술에 ST의 STM32 하드웨어 및 소프트웨어를 결합한다. 여기에는 새로운 보이스허브(VoiceHub) 온라인 포털이 포함돼 있으
휴대전화, 스마트워치 및 웨어러블 기기 등이 새로운 모델을 위해 사용이 중단되거나 폐기될 필요가 없는 보다 지속 가능한 장치들이 탄생할 것으로 예상된다. 레고(LEGO) 브릭(Brick)과 같이 장치의 내부 칩에 최신 센서 및 프로세서로 업그레이드할 수 있게 된 것이다. 이러한 재구성 가능한 칩웨어는 전자 폐기물을 줄이면서 장치를 최신 상태로 유지할 수 있다.美 매사추세츠 공과대학교(MIT) 전자연구소(Research Laboratory of Electronics)의 김지환 MIT 기계공학부 교수를 비롯한 강지훈, 김현석, 송민규,
비디오 중심의 스마트 사물인터넷(IoT) 솔루션과 서비스를 제공하는 세계적 기업 다화테크놀로지(Dahua Technology)가 '풀컬러 스마트 듀얼 일루미네이터 카메라(Full-color Smart Dual Illuminator Camera)' 시리즈를 공식 출시했다.최신 풀컬러 시리즈는 웜라이트(warm light)와 적외선의 두 가지 일루미네이터를 3가지 보조 조명 모드와 통합해 웜라이트를 계속 사용하지 않고도 선명하고 생생한 풀컬러 이미지를 구현할 수 있도록 했다. 이로써 야간이나 조도가 낮은 다양한 감시 환경에 적합한 유연
NXP 반도체는 인공지능 머신러닝 기반 새로운 MCX 마이크로컨트롤러 포트폴리오를 14일(현지시간) 발표했다. 이를 통해 스마트 홈, 스마트 팩토리, 스마트 시티, 많은 신흥 산업과 IoT와 AI 엣지 애플리케이션의 혁신을 고도화하는 것이 목적이다.포트폴리오는 공통 플랫폼으로 구현된 디바이스 4개 시리즈를 포함하며, 널리 채택된 MCUXpresso 개발 도구와 소프트웨어 제품군에 의해 지원된다. 이 포트폴리오를 통해 개발자는 소프트웨어 재사용을 극대화하여 개발 속도를 높일 수 있다.또한 NXP의 새로운 신경망 처리장치(NPU)의 첫