구글 딥마인드(DeepMind)가 단백질 구조 예측 인공지능(AI) 플랫폼 '알파폴드2(AlphaFold 2)'가 생물학계에 혁신적인 새로운 비전을 제시하는 단백질 구조 데이터베이스(DB)를 공개했다.22일(현지시간) 데미스 허사비스(Demis Hassabis) 구글 딥마인드 CEO가 공식 블로그를 통해 오늘날 과학자들이 연구에 의존하는 생물(효모, 대장균, 초파리, 쥐 등) 20개 유기체에 대한 추가 단백질뿐만 아니라 인체의 모든 단백질의 형태에 대한 고품질의 2만여개와 36만 5000개 이상 단백질의 3차원 구조를 정확히 예측하
영국에 본사를 두고 있으며 미국과 극동 지역에서 사업을 운영하고 있는 인공지능(AI) 비전 시스템 학습용 종단 합성 데이터 플랫폼 기업 마인드테크(Mindtech) 성장 가속화 위한 자금 325만달러를 투자 유치했다고 22일(현지시간) 밝혔다.이번 투자로 영국 셰필드에 있는 신규 엔지니어링 기지에서 제품 개발을 가속하고 유럽, 미국 및 아시아에서 증가하는 고객 참여를 지원할 수 있게 된다.마인드테크의 카멜레온(Chameleon) 플랫폼은 머신러닝과 AI를 위한 변혁적 기술을 제공해 인간 상호작용을 이해하고 예측할 수 있게 한다.현재
지능형 엣지 네트워크를 위한 소프트웨어 선도 기업 윈드리버(Wind River)는 디바이스에서 클라우드 환경에 이르는 다양한 미션 크리티컬 지능형 시스템의 개발, 구축, 운영 및 서비스를 위한 클라우드 네이티브 플랫폼 ‘윈드리버 스튜디오(Wind River Studio)’의 최신 릴리즈를 20일(현지시간) 발표했다.이번 릴리즈를 통해 윈드리버는 원거리 엣지(far edge) 컴퓨팅, 데이터 분석, 보안, 5G, 인공지능(AI) 머신러닝 등의 최신 기술과 완벽한 통합으로 생산성, 민첩성, 타임투마켓을 획기적으로 개선했다.5G와 정교한
뇌졸중의 일종인 뇌경색은 뇌혈관이 막히면서 혈액 공급이 차단되고 이로 인해 뇌가 손상되는 증상을 의미한다. 예고 없이 발병해 즉각적으로 치료하지 않으면 영구적 뇌손상 등 심한 후유증을 남기기 때문에, 사전에 예측하고 차단하는 것이 무엇보다 중요하다.이러한 뇌경색은 뇌혈관 내에서 혈전(피떡)이 생기며 발생하기도 하지만, 다른 곳에서 생성된 혈전이 온몸을 순환하는 중 가느다란 뇌혈관을 지나다 막히게 되는 ‘색전성 뇌경색’의 형태로도 빈발한다.이 중 가장 큰 비중을 차지하는 ‘심장 색전성 뇌경색’은 심장에서 나온 혈전에 의해 뇌혈관이 막
대변은 장 건강의 척도(尺度)로 불릴만큼, 인체의 각종 이상 신호를 냄새와 색깔, 형태 등을 통해 외부에 알려주는 역할로 대변에 대한 국내외 의료계에서 대한 관심이 그 어느때 보다 높아지고 있다.지난해 2월 일본 교세라(KYOCERA)는 장내 세균 연구 사업을 벌이고 있는 AuB(오브)와 공동으로 인공지능(AI)을 활용해 변기에서 대변의 색깔이나 모양이 아닌 냄새로 건강 상태를 체크하는 기술을 개발하고 상용화에 박차를 가하고 있다.새로 개발되는 제품은 좌변기의 테두리에 설치해 사용한다. 대변 냄새 데이터는 클라우드로 보내지고 AI를
GPT-3와 페이스북 AI의 블렌더봇 첫 번째 버전과 같은 인공지능(AI) 언어 생성 모델은 적어도 진행 중인 대화의 맥락에서 자신을 명확하게 표현하고 현실적으로 보이는 텍스트를 생성할 수 있다. 하지만, 그들은 매우 짧은 기억력과 정적인 정보로 이전에 학습된 것에 한정되어 있다.즉, 그들은 이전에 학습한 것에 국한된다는 것으로 결코 추가적인 지식을 얻을 수 없다는 것이다. 예를 들어, GPT-3와 이전의 블렌더봇은 NFL 슈퍼스타 톰 브래디(Tom Brady)가 여전히 뉴잉글랜드 패트리어츠(New England Patriots)에
미국 캘리포니아 주 샌머테이오(San Mateo)에 본사를 둥 AI 스마트 모션 스타트업 딥모션(DeepMotion)이 인공지능(AI) 모션 캡처 솔루션에 마커 없는 AI 얼굴 추적 기능 추가해 하나의 비디오에서 얼굴 표정부터 전신 모션을 캡처할 수 있는 기능을 추가했다고 15일(현지시간) 밝혔다.DeepMotion의 Animate 3D는 Al 마커리스(Markerless) 모션 캡처를 위한 최고의 솔루션으로 모든 비디오에서 3D 애니메이션을 쉽게 만들 수 있다. 기존의 전신 AI 모션 캡처 솔루션과 함께 단일 비디오에서 마커 없는
인공지능(AI)이 게임에서 인간을 이길 정도로 똑똑해 졌으며, 백만명중에서 범법자를 3초만에 찾아내고 AI를 이용하여 질병 및 기타 건강 상태를 예측하고, 소셜 네트워크에서는 자살하려는 의도를 가진 사람을 찾아내기 시작했다.또한 음악을 작곡하고 영화 대본을 작성하는 등 더 빠르고 똑똑한 인공지능을 위한 기반을 마련하고 다양한 분야에서 급속한 진전을 보였지만 여전히 갈 길은 멀다.또한 인공신경망(Neural Network)이 더 심층적이고 복잡해짐에 따라 요구하는 사항은 다양해지면서 급속히 증가하고 있다. 뉴럴 네트워크 아키텍처(Ne
임베디드 및 엣지 컴퓨팅 기술 분야 선도 기업 콩가텍 코리아(대표 김윤선)가 충격 및 진동 방지 성능을 높인 11세대 인텔 코어 프로세서, 솔더링 방식의 RAM 기반 컴퓨터 온 모듈(Computer-on-Modules, COM) ‘conga-TC570r 콤 익스프레스’를 출시했다고 밝혔다.저전력 고밀도의 최신형 11세대 인텔 코어 SoC가 탑재된 신규 모듈은 이전 버전 대비 향상된 CPU 성능과 약 3배 높은 GPU 성능을 최첨단 PCIe 4세대 지원과 함께 제공한다. 또 그래픽 및 컴퓨팅 작업에서 최대 4 코어, 8 스레드와 최대
엔씨소프트(대표 김택진, 이하 엔씨(NC))가 국내 게임사 최초로 자체 인공지능(AI) 번역 엔진을 개발했다.15일, 엔씨는 AI 번역 엔진을 자사 크로스 플레이 서비스 '퍼플(PURPLE)'에 적용하고 정식 서비스를 시작했다. 자체 기술력으로 AI 번역 엔진을 개발하고, 게임 서비스에 적용한 것은 국내 게임사 중 엔씨가 처음이다. 이용자는 '퍼플talk'에서 한국어와 영어 쌍방향 실시간 번역 기능을 이용할 수 있다. 퍼플에 입점된 모든 게임에서 활용 가능하다.AI 번역 엔진은 대만과 일본 퍼플에도 적용됐다. 대만은 중국어, 한국어
엣지용 tinyML 모델 개발을 가속화하는 퀵소 AutoML(Qeexo Automated Machine-Learning) 플랫폼 개발업체인 퀵소(Qeexo)가 다양한 전자 애플리케이션과 글로벌 반도체 기업 ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics. 이하, ST)가 ST의 머신러닝 코어(MLC) 센서를 퀵소 AutoML에서 사용하도록 지원한다고 14일(현지시간) 밝혔다.ST의 MLC 센서는 감지된 대규모 데이터 세트로 구현된 센싱 관련 알고리즘을 호스트 프로세서에서 실행하는 대신 자체적으로 실행함으로써 전반적인 시스템
세상은 디지털화되고 있다. 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 5G 등의 트렌드가 증가하면서 멀티미디어에 대한 수요가 증가함에 따라 효율적인 통신을 위해 압축이 필요한 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있다.예를 들어, 생성되고 소비되는 비디오 및 음성 데이터의 규모는 방대하다. 하루에 총 150억 분의 시간이 페이스북이 운영하는 인스턴트 메신저의 한 종류인 왓츠앱(WhatsApp) 통화에 사용되며, 시스코(Cisco) 연례 인터넷 보고서에 따르면 2022년까지 모든 소비자 인터넷 트래픽의 82%가 온라인 비디오가 될 것으로 예상하
최근 인공지능 기술에 바탕이 되는 딥러닝 기술이 점점 고도화되면서 이미지를 생성하고 변환하는 딥러닝 연구가 활발하다. 기존의 연구는 여러 비슷한 특징을 가진 이미지의 집합인 도메인(Domain)에서 공통으로 나타나는 이미지 정보를 찾는 것에만 초점이 맞춰져 왔었다.이 때문에 이미지 정보를 제대로 활용하기 어려워 적용 가능한 데이터와 모델의 성능에 한계가 있었다. 또한 활용한 이미지 정보를 선형적으로 단순하게 구성해, 한 이미지로 변환된 이미지 하나만을 얻을 수 있는 등의 한계가 있었다.이에 DGIST(총장 국양)는 정보통신융합전공
다양한 산업 분야에서 인공지능(AI)의 활용 및 도입 가능성이 주목되는 가운데 개발자들의 공수 부담을 줄이고 각종 산업군에 필요한 AI 모델을 자동으로 개발·도입하는 시스템이 개발됐다.AI 솔루션 개발 기업 디에스랩글로벌은 스스로 학습하는 알고리즘을 기반으로 AI 개발의 모든 과정을 자동으로 수행하는 MLOps 기반 통합 플랫폼 ‘DS2.ai’를 13일 정식 출시됐다.DS2.ai는 데이터 수집, 데이터 가공, AI 모델 개발, 유지 보수 4단계를 자동 수행하는 4가지 솔루션(Labeling AI, Click AI, Skyhub AI
현대 재료과학 연구에서 주사전자현미경 이미지는 미세조직의 시각화, 특성화, 수치적 해석에 이르기까지 신소재 개발 과정 전반에서 가치 있게 활용되고 있다.그러나, 전자현미경의 하드웨어적 한계로 인해 높은 품질의 미세조직 이미지 데이터 취득이 제한되거나 취득하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있다. 이는 뒤이어 수행되는 재료 분석의 정확도에 영향을 끼칠 수 있어 기존 하드웨어의 기술적 한계를 극복할 새로운 기술의 개발이 요구되어 왔다.최신 8K 프리미엄 TV에 적용되는 인공지능(AI) 초해상화 영상 기술이 재료과학 연구의 필수장비인 주사전자
인공지능(AI) 기반 비전 소프트웨어 전문기업 뉴로클(Neurocle, 대표 이홍석)이 다양한 신규 기능이 포함된 딥러닝 딥러닝 비전 소프트웨어 뉴로티·뉴로알(Neuro-T & Neuro-R)의 2.3버전을 9일 출시했다.특히, 이 솔루션은 비전문가도 사용할 수 있는 딥러닝 비전 소프트웨어이다. 기계가 이미지를 스스로 학습하여 분석하는 딥러닝 비전 기술을 비전문가도 활용할 수 있도록 직관적 그래픽 UI(GUI) 기반의 설계 방식으로 제공되며, 이를 통해 사용자들은 별도 코딩 없이 딥러닝 비전 기술을 활용하여 외관 불량 검사, 의료
ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics, 이하 ST)가 인공지능(AI) 비전 소프트웨어 및 차량 내부 센서 융합 기술 분야를 선도하는 세계적 기업인 아이리스(Eyeris)와의 협력을 8일(현지시간) 발표했다.이번 협력은 차량 내부 전체를 포괄적이고 시공간적으로 파악하기 위한 것이며, 아이리스의 심층신경망(Deep Neural Network. DNN) 포트폴리오를 통해 ST의 글로벌-셔터(Global-Shutter) 센서 솔루션을 차량 내 센싱 애플리케이션으로 확장하는 데 중점을 두고 있다.이러한 첨단 인식 기능은
그래프코어(Graphcore)가 첫 MLPerf 벤치마크 테스트에서 자사의 IPU-POD64가 슈퍼컴퓨터 수준의 압도적인 인공지능(AI) 성능을 달성했다.지난달 30일(현지시간) 그래프코어의 IPU-POD64 시스템은 버트(BERT) 학습 시간에서 9분, 레스넷-50(ResNet-50) 학습 시간에서 14.5분을 기록하면서 타사 시스템 대비 성능 지표에서 확고한 우위를 선점하고 있음을 증명했다.이는 제조사 간 기술력 차이를 비교할 때 자주 사용되는 MLPerf는 공신력 있는 성능 비교용 벤치마크로 잘 알려져 있다. 특히, 프로세서와
네이버가 '하이퍼클로바'의 딥러닝 기술을 음성인식 AI 엔진에도 접목해 성능을 대폭 강화했다. 이를 통해 클로바노트, 클로바 케어콜 등 음성인식 AI를 활용한 여러 서비스에 업그레이드된 엔진을 탑재해 더욱 편리한 사용자 경험을 제공할 예정이라고 8일 밝혔다.AI 딥러닝은 데이터와 데이터를 설명하는 '레이블(label)'을 쌍으로 학습시키는 '지도학습(supervised learning)' 방식으로 이뤄져왔다. 예를 들면, 고양이 이미지와 '고양이'라는 설명을 같이 학습시키는 식이다. 음성인식 AI를 개발하기 위해서는, 음성과 음성
영국에서 가장 강력한 인공지능(AI) 슈퍼컴퓨터 캠브리지-1(Cambridge-1)이 최근 가동을 시작했다. 이를 통해 세계 과학자와 헬스케어 전문가들은 AI와 시뮬레이션을 진행함으로써, 디지털 생물학 혁신을 가속화하고 영국 내 생명과학 산업을 발전시킬 예정이다.이 컴퓨터는 슈퍼컴퓨팅 연산능력(RMax) 기준으로 400페타플롭스(petaflops) AI 컴퓨팅으로 지난 6월 슈퍼컴퓨터 상위 500대 목록에서 41위를 차지했으며 현재, 영국에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터이며, 유럽에서 12위다.아스트라제네카(AstraZeneca), 글락소