BMW는 제조 및 생산 공정에 인공지능(AI) 응용 프로그램 사용을 확대한다. 이 플랫폼(API) 가운데 일부를 글로벌 소프트웨어 개발자를 위해 12일부터 오픈 소스로 공개한다.

공개되는 알고리즘은 자동화 된 이미지 인식 및 이미지 태깅과 같은 다양한 AI 응용 프로그램의 일부이다.

이번에 공개되는 플랫폼(API)은 6가지다. 구성이 거의 필요 없는 최신 딥러닝 모델 교육을 시작할 수 있는 'BMW-텐서플루-교육-GUI'와 텐서플루 프레임 워크를 사용하는 두 가지의 오브젝트 감지 추론 API '텐서플루- 추론 -API-CPU', 학습자동화 플랫폼으로 레이블이 지정된 데이터 세트를 제공하면 즉시 교육을 시작하고 텐서보드(TensorBoard) 및 사용자 정의 REST API와 같은 다양한 방법으로 교육을 모니터링 할 수 있는 'BMW-YOLOv3-Training-Automation', Yolov3 Opencv와 Yolov3 Darknet 프레임 워크를 사용하는 두 가지 객체 감지 추론 플랫폼 'BMW-YOLOv3-Inference-API-CPU' 등이다.

알고리즘은 BMW의 자율 운송 시스템 및 로봇의 신경망 개발 시간을 대폭 단축했다고 한다. 또 신경망은 생산 및 물류의 라이브 이미지를 이미지 데이터베이스와 독립적으로 비교해 대상 상태와의 편차를 감지한다.

또 플랫폼은 여러 AI 응용 프로그램에서 효과적인 것으로 입증된 혁신적인 디지털 이미지 태깅 소프트웨어의 요소를 제공하며, AI 소프트웨어를 다음 단계의 개발로 끌어 올릴 수 있는 지원을 받는다.

이를 통해 생산 및 물류 분야의 특정 AI 응용 프로그램을 발전시키는 데 더욱 집중할 수 있게 될 것으로 예상된다.

예를 들어, AI는 차량용 비상삼각대가 트렁크의 올바른 위치에 배치되는지 확인하는 등의 단조로운 작업의 작업자의 수고를 덜어주고 있다. 이 작업은 이제 카메라의 실시간 이미지와 수백 개의 저장된 이미지를 밀리 초 단위로 비교하고 표준 편차를 감지할 수 있는 카메라 및 자체 학습 소프트웨어에 의해 수행된다.

BMW가 공개적으로 생산에 사용되는 AI 알고리즘을 오픈 소스로 제공함으로써 전 세계 소프트웨어 개발자는 소스 코드를 보고, 변경하고, 사용하고, 개선할 수 있다.

BMW 그룹 IT의 데이터 플랫폼 인공지능 책임자 인 카이 뎀트뢰더(Kai Demtröder)는 “우리는 인공지능에 많은 투자를 하고 있다. 우리는 이번 AI 알고리즘을 글로벌 개발자 커뮤니티와 공유함으로써 광범위한 사용자 그룹이 AI에 액세스 할 수 있도록 하려고 한다. 제공되는 오픈 소스는 향후 진보적으로 발전할 것으로 예상된다”고 밝혔다.

한편 이번 공개된 알고리즘은 오픈 소스 접근 방식에 따라 모든 사용자는 익명성을 보장되며, 알고리즘의 모든 결함을 신속하게 식별할 수 있다. 이 과정에서 필요한 경우 플랫폼 운영자가 제공하는 자동화 된 기능을 사용할 수 있다. 참고 이번 공개된 AI 오픈소스(다운 받기)