우리는 일상적인 상황에서 촉각을 너무나 당연하게 여기는 경향이 있지만 인간의 촉각과 감각기능은 주변 환경과 상호 작용하는 능력에 매우 중요하다.예를 들어, 아침 식사로 계란을 요리하기 위해 냉장고에 손을 넣어 계란을 집는다면 계란이 차갑고 껍질이 매끄러운 것을 느낄 수 있으며, 부서지지 않도록 얼마만큼의 세기로 잡아야 하는지 알 수 있다. 이는 인간이 직접 제어하는 로봇에서는 매우 어려움을 겪을 수 있는 촉각 능력이다.여기에, 캘리포니아 공과대학교(Califonia Institute of Technology. 이하, 칼텍·Cal
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
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
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
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
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
엔비디아(CEO 젠슨 황)는 엔비디아 암페어(NVIDIA Ampere) 아키텍처 기반 저전력 시스템 온 칩(system-on-chip) 엔비디아 오린(Orin)이 MLPerf 벤치마크에 최초로 도입됨과 동시에 AI 추론 부문에서 신기록을 달성했다고 6일(현지시간) 밝혔다.이로써 엔비디아 오린은 엣지에서의 액셀러레이터당 성능 기준을 더욱 높이게 됐다.전반적으로, 엔비디아 및 파트너사는 프로덕션 AI와 관련된 5번째 벤치마크에서 모든 머신 러닝 워크로드와 시나리오를 실행하는 최고의 성능과 광범위한 생태계를 지속적으로 보여왔다.엔비디아
인공지능 전문기업 딥노이드(대표 최우식, DEEPNOID)이 사용자 주도 인공지능 플랫폼 DEEP:PHI(딥파이)를 오는 4월 13일부터 15일까지 사흘간 서울 코엑스에서 350여개 업체, 450여부스 규모로 개최되는 '제5회 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2022)'에 참가해 선보인다.여기에, 인공지능 교육을 선도하기 위해 DEEP:PHI를 활용한 인공지능 교육 플랫폼 DEEP:EDU(딥에듀)도 함께 선보일 예정이다.딥노이드는 누구나 인공지능을 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 미래를 지향하고, 의료, 산업, 교육 등의 다
임베디드 비전 구성 요소는 인기가 있으며 수많은 애플리케이션에 통합되고 있다. 이러한 모든 애플리케이션에 공통점은 점점 더 많은 기능을 좁은 공간에 넣어야 한다는 것이다.이러한 시스템이 엣지에서 결정을 내리는 데도 매우 유용한 경우가 많다. 텔레다인 플리어(Teledyne FLIR)는 프로토타입을 신속하게 제작할 수 있는 기능을 포함하여 이러한 시스템을 지원하기 위해 인공지능(AI) 딥러닝 기반 TX2용 Quartet™ 임베디드 솔루션을 발표했다.이 맞춤형 캐리어 보드를 사용하면 풀 대역폭에서 최대 4대의 USB3 머신 비전 카메라
엔비디아가 게임 개발자의 생태계 확장을 지원하는 엔비디아 옴니버스(Omniverse)의 최신 기능을 22일(현지시간) 발표했다.해당 기능은 개발자가 애셋 공유, 애셋 라이브러리 정렬, 협업 및 하도록 지원한다.실시간 설계 협업 및 시뮬레이션을 위한 플랫폼인 엔비디아 옴니버스를 통해 게임 개발자는 인공지능(AI) 및 엔비디아 RTX 지원 툴을 사용하거나 커스텀 툴을 쉽게 구축해 개발 워크플로우를 간소화, 가속화하고 개선할 수 있다.게임 개발자를 위한 새로운 기능은 옴니버스 오디오 투 페이스(Audio2Face), 옴니버스 뉴클러스 클
가트너(Gartner)가 2025년까지 기업 내에서 새롭게 개발되는 앱의 70% 정도가 노코딩, 로우코드(노코드)플랫폼에서 개발될 것으로 전망했다.불과 2년전만해도 이와 비슷한 노코딩 플랫폼으로 개발된 앱은 매우 적었다. 하지만 SW 인재 채용은 갈수록 어렵고 앱개발 속도는 점점 빨라져 코딩을 몰라도 누구나 개발자가 될 수 있는 노코드(로우코드)플랫폼에 업계의 관심이 높아지고 있다.의료 인공지능(AI) 플랫폼 전문기업 딥노이드(대표 최우식)가 코딩 없이 애플리케이션을 개발할 수 있는 노코딩(로우코드) 플랫폼 ‘딥파이(DEEP:Phi
연구 중심의 종합대학교 영국 유니버시티 칼리지 런던(University College London, 이하, UCL), 세인트 바르쏠로뮤 병원 바르츠 심장센터(Barts Heart Center at St Bartholomew's Hospital), 미국국립보건원(National Institutes of Health) 등 공동 연구팀이 개발한 인공지능 알고리즘은 기록적인 속도로 심장질환을 식별하고 환자에 대한 치료에 혁신적으로 기여하고 있다.세계 최초의 이 인공지능(AI) 알고리즘은 환자가 심장 MRI 스캐너에 있는 동안 단 20초 만
한양대학교(총장 김우승) 로봇공학과 이영문 교수 연구팀이 인공지능(AI)이 실시간으로 사람 및 사람의 포즈를 인식·분석하는 ‘포즈플러스세그(PosePlusSeg)’을 개발했다. AI가 사람을 인식함과 동시에 개별 행동을 추정할 수 있게 만든 기술이다. AI가 사람의 행동을 파악하고 상황에 맞는 최적의 상호작용을 위해 사람을 정확히 인식하고 사람의 행동을 파악하는 기술이 필요하다. 하지만 기존의 기술로는 사람의 포즈에 따라 인식률이 달라지고, 특정영역 내 사람 수가 많아질 경우 연산량이 늘어나 분석 속도가 느려져 활용에 제약이 있었다
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
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,
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)
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
기업이 혁신을 가속화하고 비즈니스 상황을 평가하며, 새로운 고객 경험을 제공하기 위해서는 인공지능(AI)이 필수적이다.그러나 실제 AI 구현 과정에서는 데이터 사이언스 관련 경험 부족, 유관 비즈니스 데이터 모델 훈련의 어려움, 라이브 환경 내 플랫폼 구동, 데이터 사일로(silo) 현상 해결 등의 다양한 문제에 직면하게 된다.여기에, 오라클이 기업 현장에서 데이터 사이언스에 관한 전문 지식 없이도 즉시 인공지능(AI) 기술의 가치를 활용할 수 있도록 사전 학습을 거친 AI 서비스를 지난해 11월 발표했다. 지난 14일 한국고객을