가상현실보다 한 단계 더 나아가 사회·경제적 활동까지 이뤄지는 온라인 공간, 메타버스(Metaverse)의 중요한 부분이 될 것으로 예상되는 새로운 증강현실(AR) 경험을 창출하려면 컴퓨터 비전 이상의 기술적 돌파구는 필수적이다.자연스럽고 인간의 미묘한 대화 언어를 이해할 수 있는 인공지능(AI) 어시스턴트는 단순히 핸즈프리 전화를 걸거나 휴대폰에서 앱을 열 수 있도록 도와주는 것 이상의 것을 할 수 있는 차세대 음성 시스템이 필요한 시점이다.즉, 음성 인식 시스템은 초경량, 소형 및 세련된 안경에서 장치를 작동할 수 있도록 훨씬
임베디드 시장은 보다 전력 소비에 효율적인 엣지에 배치할 수 있는 고성능 저전력 인공지능(AI) 솔루션을 필요로 한다.AI 솔루션에는 일반적으로 고성능 멀티 코어 마이크로프로세서(MPU)에서만 볼 수 있는 고급 이미징 및 오디오 기능이 필요한 경우가 많은데, 안타깝게도 이러한 기능은 훨씬 더 많은 전력을 소비한다.여기에, 마이크로컨트롤러, 혼합 신호, 아날로그 반도체 및 플래시-IP 솔루션 분야의 글로벌 리더인 마이크로칩테크놀로지(아시아 총괄·한국대표 한병돈)는 개발자가 보다 적은 전력 소비로도 고성능 주변장치를 구동할 수 있으며
다수의 센서에서 동시에 얻어지는 복잡한 데이터를 적은 전력 소모만으로 처리할 방법 실마리를 인간 두뇌 신경망에서 찾았다.세종대학교(총장 배덕효) 전자정보통신공학과 김성호 교수 연구팀이 인간 두뇌의 신경망을 모사한(뉴로모픽 시스템) ‘아날로그-디지털 하이브리드 연산회로’를 이용해 저전력으로 드론의 자세를 정교하게 제어하는 기술을 개발했다.기존 드론은 디지털프로세서를 이용해 센서로 부터 얻어지는 정보를 연산하고, 이를 기반으로 드론의 자세를 제어한다. 또 드론이 더욱 복잡한 임무를 수행하기 위해서는 고성능의 디지털프로세서가 필요한데 제
인공지능(AI)의 발전과 진화에 따르는 보다 편리한 생활, 그 이면에는 사회·문화 등에서 알고리즘의 잘못된 학습은 차별, 편견, 오류 등의 심각한 문제를 발생시키기도 한다.인공지능(AI)의 발전과 진화에 속도를 내고 있다. 그러나 그 이면에는 사회·문화 등에서 알고리즘의 잘못된 학습은 차별, 편견, 오류 등의 심각한 문제를 초래할 수 있다. 예를 들어, 'AI는 흑인 피고인들에게 백인보다 재범할 가능성이 두 배나 높다(참조)'는 잘못된 추론을 냈다. 또한, 흑인 환자에게 지출되는 비용이 적기 때문에 흑인 환자는 똑같이 아픈 백인 환
AMD가 자사의 크리아(Kria™) 적응형 SOM(System-on-Module) 포트폴리오 및 개발자 키트에 최신 크리아 KR260 로보틱스 스타터 키트(Robotics Starter Kit)를 새롭게 추가했다고 18일(현지시간) 발표했다.크리아 KR260은 높은 확장성, 신속하고 용이한 사용성을 갖춘 로보틱스용 개발 플랫폼으로, 기존 크리아 K26 적응형 SOM과 함께 더욱 원활하게 생산 단계로 이행할 수 있도록 지원한다. 새로운 SOM 스타터 키트는 인공지능 기반 로보틱스, 머신비전, 산업용 통신 및 제어 목적의 하드웨어 가속
국내 연구진이 물리화학적 아이디어를 인공지능(AI) 딥러닝에 접목해 기존의 방법보다 일반화 성능이 높은 단백질-리간드(Ligand) 상호작용 예측 모델을 개발했다.리간드란 수용체와 같은 큰 생체 분자에 특이적으로 결합하는 물질을 말하며, 생체 내의 중요한 요소이자 의약품의 개발 등에 큰 역할을 한다.KAIST(총장 이광형)는 화학과 김우연 교수 연구팀이 교원창업 인공지능 신약 개발 스타트업 HITS 연구진과 함께 물리 기반 삼차원 그래프 심층 신경망을 이용해 일반화 성능을 높인 단백질-리간드 상호작용 예측 모델을 개발했다.약물 후보
두뇌에서 영감을 받은 초저지연 컴퓨팅 분야를 개척한 GrAI 매터 랩스(GrAI Matter Labs. 이하, GML)가 현지시간, 17일부터 21일까지 프랑스 파리 노르 빌팽트(Paris Nord Villepinte) 전시장에서 열리는 글로벌 인더스트리(Global Industrie 2022)에서 풀스택 인공지능(AI) ‘시스템 온 칩(SoC)’ 플랫폼인 ‘GraAI VIP’를 공개한다.GML은 글로벌 인더스트리에서 ‘라이프-레디(Life-Ready)’ GrAI VIP 칩을 사용해 실제 로봇 애플리케이션에서 두뇌에서 영감을 받아
자가용과 버스, 택시에 이르기까지, 최근 도로에서는 전기자동차를 어렵지 않게 볼 수 있다. 전기자동차는 친환경적이면서 유지 비용이 저렴하다는 장점이 있지만, 배터리가 방전된다거나 수명이 다 되면 치명적인 사고가 일어날 수 있어 주의가 필요하다. 이는 전기자동차에 주로 사용되는 리튬이온전지의 용량과 수명을 정확하게 예측하는 기술이 필요한 이유다.POSTECH(포항공과대학교, 총장 김무환) 기계공학과 이승철 교수, 김승욱 박사과정 연구팀은 한양대학교(총장 김우승) 오기용 교수와의 공동연구를 통해 리튬이온전지의 용량·수명을 더욱 정확하게
번개가 치면, 잠시 후 천둥소리가 들려온다. 번개가 지나간 주변 물질이 빛을 흡수하고, 이 빛이 열로 변하는 과정에서 물질이 팽창해 소리를 내기 때문이다. 바로 이것을 광음향 현상이라고 부르는데, 이 현상을 응용해 몸속을 찍는 광음향 영상기법은 조영제가 필요한 CT(컴퓨터 단층촬영)나 MRI(자기공명영상)을 대체할 신기술로 각광을 받아왔다. 그러나 이 기술은 촬영하는 깊이가 깊어질수록 해상도가 떨어진다는 단점도 동시에 제기되곤 했다.조영제가 없이도 인체 내부를 촬영할 수 있는 광음향 영상기술은 영상 깊이와 무관하게 높은 해상도로 촬
1,000억개 이상의 매개변수가 있는 자연어처리(NLP) 시스템인 대형 언어 모델은 지난 몇 년부터 현재까지 자연어처리 및 인공지능(AI) 연구와 애플리케이션을 혁신시키고 있다.방대한 양의 다양한 텍스트에 대해 학습을 시킨 그들은 창의적인 텍스트를 생성하고, 기본적인 수학 문제를 해결하고, 독해력 문제에 답하는 등 놀라운 능력을 보여주고 있다. 그러나, 오픈AI의 GPT-3 등과 같이 유료 API를 통해 이러한 모델과 상호 작용할 수 있지만 대부분의 모델 이용은 리소스가 풍부한 소수의 개발자 또는 기업, 기관으로 제한되어있다.여기에
서울대학교(총장 오세정) 신진 교수들 중 특히, 우수한 연구로 영예의 ‘창의선도 신진연구자’로 발탁되었던 의과대학 한범 교수, 정기훈 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 적용하여 질병의 발생과 치료에 중요한 유전자를 발굴하는 ‘마르코폴로’ 알고리즘을 개발했다.이를 통해 항암 면역치료, 줄기세포 연구 등 주요 의생명 연구분야에서 최근 급부상 중인 단일세포 RNA 시퀀싱 분석법의 획기적 발전의 전기를 마련하여, 다양한 질환의 병인 기전을 밝히고 고부가가치를 창출하는 신약 개발 타겟 선정에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.질환의 발병 기
인텔이 인공지능(AI) 딥러닝 프로세서 기술에 중점을 둔 데이터센터 팀인 하바나 랩(Habana Labs)이 학습 및 추론을 위한 2세대 딥러닝 프로세서인 하바나 가우디2(Habana Gaudi2) 와 외장 가속기 하바나 그래코(Habana Greco)를 10일(현지시간) 출시했다.이 새로운 프로세서는 모든 규모의 기업을 위한 AI 진입 장벽을 낮추는 동시에 데이터 센터의 학습 워크로드 및 추론, 배포 모두에 대해 고성능, 고효율 딥러닝 컴퓨팅 옵션을 사용자에게 제공함으로써 업계 격차를 해소한다고 덧붙였다.특히, 새로운 가우디2 및
바이오칩 기술은 휴대형 시스템을 이용해 침, 콧물, 혈액 등의 샘플을 분석하고 이를 통해 다양한 질병을 높은 민감도로 검사할 수 있다. 하지만 바이오칩에서 질병 검사를 하기 위해서 다양한 시약을 반응시키는 과정이 필요하다. 이러한 시약 반응을 재현성 있게 안정적으로 수행하기 위해서는 시약의 이동을 정밀하게 감지하고 제어할 수 있는 구동 시스템이 매우 중요하다.여기에, 광운대학교(총장 김종헌) 전자융합공학과 심준섭 교수 연구팀이 인공지능 기술을 이용해 정밀하게 질병을 검사하는 스마트폰 기반의 휴대형 바이오칩 제어 시스템을 개발했다.
그래프Graph)는 자료의 정량적 성향에 대한 일반적인 경향을 보여주는 예측이나 소셜 네트워크, 교통 인프라, 분자 및 인터넷과 같은 관계 구성 요소를 연결하는 자연 시스템의 매우 일반적인 표현이다.그래프 신경망(Graph Neural Networks. 이하, GNN)은 그래프 또는 전체 그래프 내의 항목에 대한 예측에 컨텍스트를 통합하기 위해 고유한 연결을 활용하는 강력한 머신러닝(ML) 기법이다. GNN은 신약을 발견하고, 수학자들이 계산 및 수식을 증명하도록 돕고, 잘못된 정보를 감지하고, 지도에서 특정지역의 도착 시간 예측
가상인간 ‘로지’가 네이버의 인공지능 기술로 만든 목소리를 갖는다.네이버(대표 최수연)는 싸이더스 스튜디오 엑스(대표 백승엽)와 손잡고, 로지의 AI 보이스를 클로바 AI 음성합성 기술로 만들었다.로지의 AI 보이스는 오는 8일 방송되는 SBS 파워FM ‘두시탈출 컬투쇼’에서 공개될 예정이다. 로지는 이날 방송에 스페셜 게스트로 출연해, DJ 김태균과 버추얼 인플루언서로서의 활동에 대한 이야기를 나누고, 청취자 사연도 직접 읽을 계획이다. 가상 인간이 라디오 방송에 출연하는 것은 이번이 처음이다.로지의 AI 보이스는 네이버 클로바에
신경망(NN, Neural Network)과 같은 현대의 머신러닝 모델은 이미지, 음성뿐만 아니라 문장 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 널리 활용되고 있다. 이런 생성모델의 발전에도 불구하고 최근 개발된 모델도 여전히 '블랙박스'의 존재로 국방, 의료, 제조, 금융 등의 매우 중요한 작업에 모델을 적용하는 것에는 어려운 점이 따른다.일부 통찰력을 제공하기 위해 개별 모델 결정을 설명하는 설명 방법을 사용한다. 예를 들어, 영화 리뷰에서 리뷰가 긍정적이라는 모델의 결정에 영향을 미치는 단어를 강조 표시할 수 있다. 그러나, 이러한 설
췌장암 진단을 받은 사람의 5년 생존율은 11%로 모든 암 중에서 가장 빠르게 성장하고 일반적으로 발견하기 어려운 암이기 때문에 다른 암에 비해 생존율이 현저히 낮다.췌장은 인체의 가장 깊숙한 곳에 위치하기 때문에 발병한 사람들은 증상을 잘 느끼지 못하기 때문에 암이 진행될 때까지 자발적인 건강검진을 받지 않는 경우가 많다.복부 초음파와 같은 간단한 영상 검사로는 췌장 전체를 관찰하기 어렵고, 병변 부위를 식별하기 어렵다는 점은 췌장암의 조기 발견을 더욱 어렵게 만든다.여기에, 후지쯔는 일본 뇌신경질환연구소(Institute for
자율주행 자동차를 향한 꿈이 어느덧 현실에 가까워지고 있지만, 여전히 상용화를 위해선 넘어야 할 과제들이 있다. 갑자기 끼어든 보행자 등 예상치 못한 도로 상황에 즉각적으로 대응해야 하는 데다가, 악천후 상황에서도 주변을 정확하게 인식해야 하기 때문이다. 이는 탑승자의 안전과도 직결되기 때문에 더욱 중요하게 여겨진다.여기에, POSTECH(포항공과대학교, 총장 김무환) 인공지능대학원 컴퓨터공학과 곽수하 교수, 인공지능대학원 통합과정 이소현(제1저자), 손태영(제2저자) 석사 연구팀은 짙은 안개가 낀 날씨에서도 사람, 자동차, 도로,
딥러닝은 수많은 계층(layer)으로 구성된 신경망 모델을 이용해 빅데이터를 학습하는 기술로, 4차 산업혁명을 위한 핵심기술로 평가받고 있다. 그러나 딥러닝은 빅데이터 학습을 위해 방대한 시간과 컴퓨팅 자원이 필요하며 이는 딥러닝 연구개발의 큰 장애물로 지적돼왔다.이런 단점을 해소하고자 최근 학계 및 산업계에서는 딥러닝 가속화를 위한 데이터 병렬(data parallelism)에 관한 연구를 활발히 진행하고 있다.여기에, 한양대학교(총장 김우승) 컴퓨터소프트웨어학부 김상욱(인공지능 혁신인재 교육연구단장) 교수팀이 대규모 인공지능(A
완전 자율 차량에서 사람은 가장 큰 장애물 중 하나일 수 있다. 도로에서 보다 안전한 자율 주행을 위해서는 주변의 운전자, 자전거 타는 사람 및 보행자 등이 다음에 무슨 행동을 할 것인가에 대해 예측할 수 있어야 한다.그러나 그런 행동을 예측한다는 것은 매우 어려운 문제이다. 일반적인 인공지능(AI) 솔루션은 보행자가 항상 직선으로 걷는다고 가정하는 너무 단순하거나, 서행하거나 차라리 정차해 있는 너무 보수적이거나, 다양한 에이전트에서 특정한 한 에이전트의 다음 움직임만 예측한다는 상황에 빠질 수 있다.이에, MIT 컴퓨터과학 및