지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software)는 엑셀러레이터(Xcelerator) 소프트웨어 및 서비스 포트폴리오의 일부인 업계 최고의 NX 소프트웨어의 최신 버전을 출시한다.NX 소프트웨어 최신 버전은 인공지능(AI) 및 고급 시뮬레이션 기능과 같은 고급 기술을 활용하는 동시에, 상당한 생산성 및 기능 향상에 지속적으로 투자해 설계자, 엔지니어, 제조 조직이 보다 신속하게 혁신할 수 있도록 지원한다.CIM 데이터(CIMdata)의 수석·총괄 컨설턴트 켄 버스프릴 박사(Dr.
로봇이 새로운 환경에서 물체를 조작하려면 사전에 학습하지 않은 새로운 물체(Unseen Object)가 주어지더라도 이를 정확히 검출할 필요가 있다.이미지로부터 객체별 영역을 검출하는 인스턴스 분할(Instance Segmentation)은 딥러닝 및 로봇 비전의 핵심 연구 분야로 다양한 연구가 제안됐으나, 사전에 학습한 범주의 물체만 인식할 수 있거나 미학습 물체의 가시 영역(Visible Region)만을 검출 가능하다는 한계가 있었다.이에, 지스트(광주과학기술원, 총장 김기선) 융합기술학제학부 이규빈 교수 연구팀은 계층적 가림
현재, 감귤류의 육종(育種)에 있어서 껍질 벗기기(이하, 박피성), 과실 경도 등 특성의 대부분은 육종가의 감각에 의해 평가되고 있다.그러나, 이런 육종가의 감각에 의한 달관적(達觀的) 평가에서는, 실제의 과실에서 보이는 다양하고 연속적인 차이를 충분히 평가하지 못할 가능성이 높다. 또한, 박피성이나 과실 경도 등은 육종가가 과실의 어떠한 특징에 근거해 평가하고 있는지, 지표가 되는 과실의 형태적인 특징과의 관계은 분명하지 않았다.이에, 일본 도쿄대학교(University of Tokyo) 대학원 농업생명과학연구과 및 생체측정 및
향과 맛 사이의 상호작용은 화학적으로 매우 복잡하다. 음식에 있는 단맛, 신맛, 쓴맛 화합물은 혀의 미각 수용체와 상호작용하여 미각을 불러일으키고 코의 후각 수용체와 상호작용하는 휘발성 화합물은 향을 담당한다.음식의 고유한 맛 풍미(風味)를 위한 농작물 육종(育種)은 여러 가지 이유로 어려운 작업이다. 첫째, 과일 및 채소 식물 육종 프로그램은 생산자와 소비자 모두에게 어필할 수 있는 여러 가지 특성을 개선해야 한다.이러한 모든 형질을 포괄하는 최적의 유전적 조합을 만드는 것은 어렵기 때문에 육종 프로그램은 종종 질병 저항성 개선과
박테리아 감염으로 인한 질병 예방과 원인 분석을 위해 소변 또는 음식물에서 신속한 박테리아 검출법이 요구되며, 다양한 바이오마커 분석물의 스펙트럼 신호를 높은 민감도로 수초~수십초 이내에 측정하는 표면 증강 라만 분광법(SERS, Surface Enhanced Raman Spectroscopy가 검출 방법으로 주목받고 있다.박테리아 대상의 기존 SERS 신호 분석은 그 복잡성과 수많은 신호 겹침 현상 때문에 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 같은 통계적인 방법으로도 정확도에 한계가 있었다.
면역 체계에 의해 생성되는 작은 단백질인 항체는 바이러스를 무력화시키기 위해 바이러스의 특정 부분에 부착할 수 있다.과학자들이 코로나19(COVID-19)를 유발하는 바이러스인 SARS-CoV-2와 계속 싸우면서 한 가지 가능한 무기는 바이러스의 스파이크 단백질과 결합하여 바이러스가 인간 세포에 들어가는 것을 방지하는 합성 항체를 꼽고 있다.성공적인 합성 항체를 개발하기 위해 연구자들은 그 부착이 어떻게 일어나는지 정확히 이해해야 된다. 많은 주름을 포함하는 울퉁불퉁한 3D 구조를 가진 단백질은 수백만 가지 조합으로 서로 달라붙을
세계적으로 가장 널리 사용되는 실시간 3D 콘텐츠 제작 및 운영 플랫폼을 제공하는 유니티(unity)가 실시간 변형·시뮬레이션 아티스트 툴 ‘지바 다이나믹스(Ziva Dynamics)’ 인수를 지난 25일(현지시간) 발표했다.이번 인수를 통해 유니티는 업계 최고 수준의 지바 툴을 더욱 대중화하여 모든 아티스트가 기술 수준에 관계없이 쉽고 빠르게 디지털 캐릭터를 만들 수 있도록 지원한다. 또, 인공지능(AI) 머신러닝 기능을 갖춘 클라우드를 활용해 웨타(Weta) 툴을 실시간 3D로 가져오는 프로세스를 단축할 수 있게 되었다.특히,
인간의 두뇌는 특정 소리를 인식할 뿐만 아니라 소리가 나는 방향을 인지하도록 미세 조정된다. 즉, 뇌는 오른쪽 귀와 왼쪽 귀에 도달하는 소리의 차이를 비교하여 개가 짖는 소리, 소방차의 사이렌 소리 또는 다가오는 자동차의 소리 등으로 객체의 위치를 추정할 수 있다.인간의 귀는 외이, 중이, 내이의 세 부분으로 이루어졌으며, 외이(外耳)의 한 부분으로 소리를 모으는 역할과 다양한 크기와 모양을 가지고 있는 귓바퀴는 공기와 중이(中耳) 사이에서 소리의 에너지를 점차 좁아지는 귓속으로 모으는 음파의 임피던스 매치 역할을 한다. 이 흐름으
인공지능에 대한 요구 사항은 보다 많고 다양하며 복잡하다. 이러한 요구가 계속 증가함에 따라 AI 실행 속도를 높이고 에너지 소비를 줄이는 방법의 필요성도 그만큼 커지고 있다.대규모로 인공지능 및 머신러닝과 관련된 에너지 비용은 엄청날 수 있다. 예를 들어, 클라우드 컴퓨팅 데이터 센터는 현재 연간 약 200 테라와트 시(작은 국가보다 많은 양. Terawatt Hours)를 사용하고 있다고 한다. 또한 에너지 소비는 환경에 심각한 영향을 끼치며 기하급수적으로 증가할 것으로 예상된다. 여기에, 워싱턴대학교(University of
골다공증은 뼈가 얇아지고 약해져 일상생활에서 골절이 발생하기 쉬운 질환이다. 골다공증성 골절이 한 번 발생하면 이차 골절 발생 가능성까지 급격히 증가해 삶의 질이 크게 떨어지기 때문에, 조기에 발견해 치료하는 것이 매우 중요하다.서울아산병원 융합의학과 김남국 ‧ 내분비내과 고정민 교수, 아산융합의학원 장미소 연구원팀은 간단한 흉부 X-ray 검사 영상으로 약 90%의 정확도로 골다공증 고위험군을 선별해내는 인공지능(AI) 딥러닝 알고리즘을 개발했다.골다공증을 정확하게 진단하기 위해서는 골밀도 검사를 해야 한다. 하지만 국가건강검진
AI 기술이 발전함에 따라 딥러닝 응용 서비스가 다양한 분야로 확장되고 있다. 이를 구현하는 AI 알고리즘도 복잡해지면서 더 뛰어나고 효율적인 연산 처리의 필요성이 커지고 있다.국내 연구진이 중소기업·스타트업에서 인공지능(AI) 반도체를 개발하기 위해 투입하는 시간과 비용을 단축하는 핵심기술로 그간 걸림돌이었던 하드웨어와 소프트웨어 간 호환성과 확장성 문제를 해소하는 시스템 소프트웨어 개발로 AI 반도체 개발에도 속도가 붙을 전망이다.한국전자통신연구원(ETRI)은 AI 핵심 시스템 소프트웨어인 딥러닝 컴파일러 ‘네스트(NEST-C)
KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 다공성 구조를 갖는 차세대 저항 변화 소자(멤리스터)를 활용해 우리 뇌의 신경전달물질 시냅스를 모방한 고신뢰성 소자(시냅스 소자)를 개발했다.멤리스터(Memristor)는 메모리와 레지스터의 합성으로 이전의 상태를 모두 기억하는 메모리 소자로 전원공급이 끊어졌을 때도 직전에 통과한 전류의 방향과 양을 기억한다. 또한, 저전력으로 인메모리(In-memory) 컴퓨팅, 가중치 저장, 행렬 계산 능력(vector-matrix multiplication) 등으로 차세대 논 폰
보다 연결된 세상을 위한 지능형, 보안 무선 기술 분야를 선도하는 실리콘랩스(Silicon Labs, 지사장 백운달)는 각각 블루투스와 멀티 프로토콜 동작을 지원하는 2.4GHz 무선 SoC인 BG24 및 MG24 제품군과 새로운 소프트웨어 툴키트를 24일(현지시간) 발표했다.상호 최적화된 이 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼은 배터리로 구동되는 엣지 디바이스에 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 애플리케이션과 고성능 무선 연결 기능을 구현할 수 있게 해준다.매터 레디(Matter-ready)의 이 초저전력 BG24 및 MG24 제품군
메타(Meta. 구 페이스북)가 24일(현지시간) 현재, 실행되는 세계에서 가장 빠른 인공지능 슈퍼컴퓨터 중 하나인 '인공지능 연구슈퍼클러스터(AI Research SuperCluster. 이하, RSC)'를 구축했다고 밝혔다.메타 AI연구팀은 이미, RSC를 사용하여 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전 연구를 위한 대형 모델을 훈련시키기 시작했으며, 하루에 수조 개의 매개 변수를 가진 모델을 훈련시키는 것을 목표로 5엑사플롭스(exaflops)급 AI 성능을 제공한다.RSC는 메타의 AI 연구자들이 수조 개의 예제에서 배울 수있
세종대학교(총장 배덕효) 바이오융합공학과 석사과정 티 마이 응우옌(Thi Mai Nguyen) 대학원생이 후성유전체(Epigenomics) 데이터를 활용해 인공지능(AI) 딥러닝을 통해 인간 질병을 예측할 수 있다는 비전을 제시했다.후성유전체(Epigenome)는 게놈상의 자체조절이나, 노화 및 환경에 의해 변화하는 서열의 정보들의 총합을 말한다. 후성유전체의 경우 인간의 질병 관련 예측 작업에서 의사와 과학자를 지원하기 위한 인공지능(AI) 딥러닝의 적용은 최근까지 시도되지 않았다.특히 연구에서 딥러닝 모델은 질병 진단에서 88.
레이블링(Labeling) 된 이미지, 텍스트, 오디오 및 기타 데이터 소스를 통해 명시적으로 학습하는 대신 환경을 직접 관찰하여 학습하는 자기지도학습(Self-supervised learning. 자체 감독)은 최근 다양한 분야에서 인공지능(AI)의 진화에 중요한 동인이 되고 있다.그러나 사람들은 정보를 얻는 방법(시각 또는 소리 등)에 관계없이 유사한 방식으로 학습하는 것처럼 보이지만 실제로는 자기지도학습 알고리즘이 이미지, 음성, 텍스트 및 기타 정보로부터 학습하는 방식에는 큰 차이가 있다.이러한 차이는 자기 지도 학습의 발전
환자의 게놈 전체 염기서열 분석에 필요한 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축하는 것은 임상 효율성 향상을 넘어 생명 구조에까지 영향을 미친다.스탠퍼드대학교(Stanford University) 의과대학이 주도하는 이니셔티브가 인공지능(AI) 기반 의료기기용 플랫폼인 '엔비디아 클라라(NVIDIA Clara)'와 구글의 게놈 변이 분석 딥러닝 플랫폼 '구글 딥베리언트(Google DeepVariant)', 옥스퍼드 나노포어(Oxford Nanopore) 테크놀로지 염기서열 분석(sequencing)을 통해 불과 7시간 18분 만에 유전
엔비디아가 엔터프라이즈 인공지능(AI) 소프트웨어 제품군이 VM웨어 V스피어 위드 탄주(VMware vSphere with Tanzu)에 대한 제작 지원을 추가하고, 도미노 데이터 랩 엔터프라이즈 MLOps(Domino Data Lab Enterprise MLOps) 소프트웨어를 검증하며, 엔비디아 인증 시스템과 채널 파트너를 확장해 전 세계 산업에 서비스를 제공한다.새해를 맞아 엔비디아는 전 세계 기업이 최신 버전의 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어 제품군을 사용해 자사의 메인스트림 서버에 최신 워크로드를 추가할 수 있도록 지
최근 빠르게 변화하는 클라우드 시장의 요구사항에 대응하기 위해, 기업과 기관들은 컨테이너화된 클라우드 네이티브 애플리케이션 활용법에 주목하고 있다.특히 AI와 머신러닝 기술의 발전이 미래 데이터 산업을 주도하고 산업 혁신을 앞당김에 따라 대용량 및 비정형 데이터가 빠른 속도로 증가하고, 데이터를 유연하게 관리 및 저장할 수 있는 스토리지에 대한 수요가 늘고 있다.여기에, IBM이 빅데이터 및 인공지능(AI)에 특화된 스토리지 기술력을 바탕으로 국내 주요 국가기관의 안전하고 효율적인 데이터 운영을 지원하고 있다.이와 함께 새롭게 출시
삼성전자가 그래픽 기능을 대폭 강화한 프리미엄 모바일AP '엑시노스 2200'을 출시했다. '엑시노스 2200'에는 AMD와 공동 개발한 GPU(Graphics Processing Unit) '엑스클립스(Xclipse)'가 탑재돼 콘솔 게임 수준의 고성능·고화질 게이밍 경험을 제공한다.엑시노스 2200'은 최첨단 4나노 EUV 공정, 최신 모바일 기술, 차세대 GPU, NPU(Neural Processing Unit)가 적용된 제품으로 게임, 영상처리, AI 등 다양한 영역에서 새로운 차원의 사용자 경험을 제공한다.이번 삼성전자와