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
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
인공지능(AI)으로 워크플로를 가속화 하고 새로운 기능과 툴로 강화된 실시간 3D 디자인 협업 및 시뮬레이션 플랫폼 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 RTX GPU를 사용하는 모든 엔비디아 지포스 스튜디오(GeForce Studio) 크리에이터들에게 제공한다고 4일(현지시간) 발표했다.이를 통해 지포스 RTX와 엔비디아 RTX GPU를 사용하는 수백만 명의 개인 엔비디아 스튜디오 크리에이터들은 이제 가상 세계를 연결하는 기반이 되도록 설계된 엔비디아 옴니버스를 사용할 수 있게 됐다.또한 엔비디아는 CES 2022 특별 연설에서
최근 인공지능(AI) 모델들은 다양한 실제 문제들에 대해 최적의 해법을 제시하지만, 상황 변화에 유동적으로 대응하는 부분에 있어서는 여전히 어려움을 겪고 있다.머신러닝에서는 이를 과소적합-과적합의 위험성 (underfitting-overfitting risk) 또는 편향-분산 상충 문제(bias-variance tradeoff)라 하며 오랫동안 연구됐지만, 실제 세계와 같이 상충 조건이 계속 변하는 상황에서의 명확한 해법은 아직 제안된 바가 없다.반면 인간은 현재 주어진 문제에 집중하면서도(과소적합 문제 해결
인텔은 엣지 소프트웨어 허브의 엣지 인사이트 포 인더스트리얼(Edge Insight for Industrial), '인텔 오픈비노 디스트리뷰션 툴킷(Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit)'과 같은 소프트웨어 및 툴을 통해 공통적이고 인공지능(AI) 개발자 경험을 제공한다.이를 통해 고객과 개발사가 빠르게 시장에 진입할 수 있게 지원하고, 센싱, 비전, 자동화, 기타 변형 엣지 애플리케이션을 구현하는 최적화되고 컨테이너화된 패키지로 강력한 결과를 도출한다.특히, 11세대 코어 i5에서의 오픈비노(O
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
인텔은 신규 원API(oneAPI) 2022 툴킷을 22일(현지시간) 공개했다. 인텔은 교차 아키텍처 성능을 확장한 원API 2022 툴킷을 통해 개발자들이 컴퓨팅을 가속하고 향상된 유용성 및 아키텍처 선택권을 제공할 예정이다.툴킷은 C++, SYCL 및 포트란(Fortran)을 구현하는 세계 최초의 통합 컴파일러, CPU 및 GPU용 데이터 병렬 파이썬(Python), 고급 가속기 성능 모델링 및 튜닝, 인공지능(AI) 및 레이 트레이싱 시각화 워크로드를 위한 성능 가속 등의 신규 기능을 제공한다.원API 교차 아키텍처 프로그래밍