스위스 로잔연방공과대학교(Ecole polytechnique fédérale de Lausanne. 이하, EPFL)의 스위스 프라즈마센터(Swiss Plasma Center. 이하, SPC)와 딥마인드(DeepMind)의 공동 연구팀은 핵융합 연구를 위해 플라즈마를 제어하는 세계 최초의 인공지능(AI) 심층강화학습 알고리즘을 개발했다.이들은 함께, 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)을 기반으로 플라스마 자기제어 방식을 개발하고 SPC의 토카막(Tokamak) 연구시설인 '가변 구성 토카막(Var
인공지능은 아마존강 유역의 환경 파괴 영향을 줄이고 수력 발전 댐을 최적화 할 수 있다인공지능(AI)이 단순히 세상을 변화시키는 것이 아니라 아마존(Amazon) 강의 환경을 보호하고 보존하는 데 나섰다.아마존 강은 세계에서 가장 크고 생물다양성이 풍부한 하천 시스템으로 지구상의 어느 곳보다 많은 민물고기의 서식지다. 동시에 약 4,700만 명이 아마존 유역에 살고 있으며 그들의 삶은 강과 얽혀있다.그러나 아마존의 급속한 수력 발전 댐 확장은 지구에서 가장 크고 가장 다양한 생물 다양성을 지닌 강 유역에 심각한 위협이 되고 있다.
양자 컴퓨팅은 자연의 기본 법칙인 양자 역학의 두 가지 속성인 양자 간섭과 얽힘을 활용하여 전통적인 컴퓨팅 기술로 해결하기 어려운 문제를 해결할 수 있는 가능성을 열어주는 새로운 컴퓨팅 방식이다.기존의 기술과 방식으로는 해결하기 어려운 사회, 경제적인 난제들을 해결하기 위한 새로운 대안으로 전세계 기업 및 기관들은 다양한 산업과 영역에서 신약 개발, 재료 과학 및 화학 분야의 양자 물리학 모델링, 네트워크, 보안, 인공지능(AI), 머신러닝 최적화 등에 연구를 가속하고 있다.여기에, 캘리포니아 공과대학(California Insti
코넬대학교(Cornell University) 컴퓨터 과학자들은 유사한 패션 감각과 관심사를 가진 지역으로 도시를 정확하게 분할하는 '언더그라운드 맵(Underground Map)'을 자동으로 작성하는 새로운 인공지능 프레임워크를 개발했다.한 지역에서 사람들이 옷을 입는 방식은 그곳에서 어떤 일이 일어나는지 또는 특정 시간에 일어나고 있는지에 대해 많은 것을 알 수 있으며, 그 지역의 패션 감각을 아는 것은 방문객, 새 거주자, 심지어 인류학자에게도 매우 유용한 도구가 될 수 있다.코넬대학교 컴퓨터 공학과 교수이자 코넬 앤 S. 바
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
"하이브리드 업무의 핵심인 유연성은 생산성과 상호 배타적인 것이 아니며, 이를 위해 모든 조직은 디지털과 물리적 공간을 통합하는 새로운 디지털 협업 구조를 필요로 한다. 앞으로 모든 비즈니스 프로세스는 데이터 및 인공지능(AI)을 통해 협업하고 디지털 및 물리적 세계를 연결하게 될 것!”이는 사티아 나델라(Satya Nadella) 마이크로소프트 CEO가 "인공지능(AI)과 메타버스로 가상이 현실이 되는 세상이 도래할 것!"이라고 지난해 11월, 마이크로소프트의 연례 행사인 '이그나이트 2021(Microsoft Ignite 202
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
구글클라우드가 인공지능 애플리케이션을 더 쉽게 통합하고 모델의 배포 및 유지 관리를 가속화 할 수 있는 관리형 머신러닝(ML) 플랫폼 '버텍스 AI(Vertex AI)'와 구글 딥마인드(DeepMind)의 단백질 구조 예측, 오픈소스 인공지능(AI) 플랫폼 '알파폴드(AlphaFold )' 간의 새로운 통합을 발표했다.이는 버텍스 AI에서 획기적인 단백질 구조 예측 시스템인 알파폴드를 실행할 수 있는 기능으로 이를 통해 질병 치료제 개발에서 새로운 합성 생체 물질를 만드는 조직에 이르기까지 바이오·제약 분야의 모든 유형의 데이터 과
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
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
의료 진단에서 문제를 감지하고 로봇 센서 등에 사용되는 이미지를 캡처하는 데 있어 초소형 카메라의 효율성은 큰 잠재력을 가지고 있지만 제한된 시야와 왜곡된 이미지를 생성하는 것과 이를 해결하기 위한 보정기술로 어려움을 겪는다.이제, 미국 국립과학재단(National Science Foundation)이 지원하는 프린스턴대학교(Princeton University)과 워싱턴대학교(University of Washington)의 공동 연구팀이 신경나노광학(Neural Nano-Optics) 시스템으로 굵은 소금 알갱이 크기(폭 0.5밀
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
알리바바 그룹(Alibaba)의 글로벌 연구 이니셔티브인 '알리바바 다모 아카데미(Alibaba Damo Academy. 이하, 다모)'는 2022년 기술 산업의 주요 동향 예측 보고서를 19일 공개했다. 다모는 발표를 통해 향후 2-5년 간 혁신을 가속화하고 경제·사회 전반에 영향을 미칠 것으로 예상되는 인공지능(AI), 클라우드-네트워크-디바이스 융합, 포토닉 칩 등 10대 기술 동향을 제시했다. 이를 위해 지난 3년간 발표된 논문과 특허 출원을 분석했으며, 100여명의 과학자와 인터뷰를 진행했다.제프 장(Jeff Zhang)
스마트 스피커부터 난청이나 언어 장애가 있는 사람들을 위한 도구 개발에 이르기까지 보다 광범위한 분야에서 음성 인식 및 이해 작업 등에 인공지능(AI)을 사용하고 있다.그러나 이러한 음성 인식과 이해 시스템은 정교한 소음 억제 및 제어 기술 채택에도 불구하고 우리가 가장 필요로 하는 일상적인 상황에서 잘 작동하지 않는 경우가 많다. 여러 사람이 동시에 말하고 있거나 배경 소음이 많은 경우, 인식에 어려움을 겪는다.당연하다. 이러한 경우 사람들이 AI보다 말을 더 잘 이해할 수 있는 한 가지 이유는 귀뿐만 아니라 눈도 사용하기 때문이
우주 인공지능(AI) 연구자와 개발자를 위한 수천 개의 시뮬레이션된 우주를 포함하여 은하 형성 및 우주론 커뮤니티에 다양한 문제를 해결하기 위한 '카멜(Cosmology and Astrophysics with MachinE Learning Simulations. 이하, CAMELS)' 프로젝트의 데이터 세트가 오픈 소스로 공개됐다. 총 4,233개의 우주 시뮬레이션, 수백만 개의 은하, 350 테라바이트의 데이터 세트를 종합한 CAMELS 프로젝트의 새로운 오픈소스 데이터 세트는 개발자 및 연구자들에 세계 최고의 보고(寶庫)다.CA
미국 국제무역위원회(US International Trade Commission. 이하, ITC)는 구글의 인공지능(AI) 스피커 네스트 및 캐스트에 대해 미국 스마트 스피커 업체 소노스(Sonos)의 지적 재산권을 침해한 것으로 6일(현지시간) 최종 판결했다.ITC는 지난해 7월 구글이 소노스가 보유한 스마트 스피커 기술 특허를 침해했다는 내용의 예비 판결을 내렸었다. 이날 최종 판결로 구글은 해당 제품이 중국에서 제조되기 때문에 수입 금지가 발효(60일 후) 되면 미국으로 제품을 반입할 수 없다.또한 ITC의 최종 결정 통지에서
전기 자동차에 집중할 새로운 회사가 탄생됐다.애플(Apple) 등 누가 전기 자동차를 생산할 수 있는지 여부에 대해 지난 몇 년 동안 초점을 맞춘 가운데 소니(Sony)가 4일(현지시간) CES 2022 프레스 컨퍼런스에서 프로토타입을 선보이고 올 봄에 소니 모빌리티(Sony Mobility)를 설립하고, 전기차 시장 진출을 본격 선언했다. 지난 10년 동안 모바일이 우리 생활을 송두리째 변화시켰다면 앞으로의 메가트렌드(Mega-trend)는 인공지능(AI)와 모빌리티가 될 것이라는 패러다임에 발맞춰, 이날 요시다 켄이치로 소니 회
인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)에 대한 공격은 콘텐츠 추천 엔진을 변경하는 것에서부터 자율주행 차량의 작동을 방해하는 것까지 모델을 스푸핑(spoofing), 손상 및 기타 형태의 속임수에 노출시켜, 다양한 부정적인 영향을 초래할 수 있다.특히, AI 모델의 적용이 본격화 되고 중요한 인프라 및 시스템에 점점 더 통합됨에 따라 이러한 모델의 취약점은 더욱 우려되는 현실이다.이에, 미국 국방성(US Department of Defense) 산하 고등방위연구계획국(Defense Advanced Research Projects Age
센스타임(Sense Time)은 MIT 졸업생인 샤오우 탕 박사(Xiao'ou Tang, PhD)와 CEO인 리쉬(Xu Li)가 2014 년 10월에 공동 설립했다.또 세계적인 이미지 인식 경연 대회 '이미지넷(ImageNet)' 2015 년도와 2016 년도에 우승한 기업으로 인공지능(AI) 딥러닝을 이용한 화상 인식, 얼굴 인식 등의 전문기업으로 특히 이동체 인식 기술은 세계적으로 높은 평가를 받고 있다.현재, 중국에서 AI 알고리즘의 가장 큰 공급자로서 국내외 주요 고객 및 파트너를 400 여개 社를 보유하고 있다. 또 지능형