2022.06.20by 권신혁 기자
[편집자주] 인공지능 활용이 산업계 전반으로 보편화되고 있는 가운데 머신러닝 애플리케이션 개발을 간소화하는 솔루션의 필요성이 대두되고 있다. 이는 일반적인 대기업이라면 데이터 과학자를 채용해 몇 개월간 대규모의 데이터를 수집한 후 AI모델을 만드는 반면 규모가 작은 회사라면 데이터 과학자를 채용하기조차 녹록치 않은 현실을 마주하게 되기 때문이다. 이에 데이터 공학 전문성이 없는 임베디드 개발자를 위한 유틸리티인 ‘나노엣지 AI 스튜디오(NanoEdge AI Studio)’가 솔루션으로 새로이 등장했다.
2022.05.19by 권신혁 기자
“최근 트렌드는 공장 생산라인의 유연성을 요구하고 있으며 변화된 환경에서 즉시 생산이 가능해야 한다” 오늘날 코로나 팬데믹, 공급망 이슈, 빠른 기술 변화 주기로 인해 공장 전반과 새로운 분야들에 로보틱스(Robotics)가 도입되는 추세이다. 이렇듯 빠르게 성장하는 로보틱스 시장에 프로그래머블(FPGA) 반도체 강자 자일링스(Xilinx)를 품은 AMD가 속도를 내고 있다.
2021.09.01by 강정규 기자
한국IBM은 두산 디지털 이노베이션에 글로벌 보안 관제 센터 운영과 보안 컨설팅 및 서비스를 제공하는 전략적 보안 파트너십을 체결했다고 밝혔다. IBM은 두산이 나날이 복잡해지는 위협 환경에 능동적으로 신속하고 유연하게 대응하는 데 도움이 되도록 기술, 프로세스, 보안 인텔리전스, 자원, 평가 지표 및 보고를 아우르는 글로벌 통합 보안 솔루션 및 서비스를 제공할 예정이다.
2021.08.30by 이수민 기자
코그넥스가 가장 난도 높은 비전 애플리케이션의 결함 검사를 위한 PC 기반 비전 소프트웨어, 비전프로 10을 출시했다고 밝혔다. 신제품은 스마트라인 기능을 탑재했고, GUI 환경이 개선됐다. 또한 ID 툴 업데이트, 메모리 및 리소스 관리 개선, 코그넥스 딥러닝과의 연동, C# 및 C++ API가 추가됐다.
2021.08.27by 이수민 기자
한국 IDC가 전 세계 AI 시장 전망 보고서를 인용하며 올해 전 세계 AI 매출은 지난해 대비 15.2% 증가한 3,418억 달러에 이를 것이라 언급했다. 내년에는 18.8%의 성장률을 기록하며, 2024년에는 5,000억 달러를 돌파할 전망이다. IDC는 AI 시장을 소프트웨어, 하드웨어, 서비스 시장으로 구분한다. AI 소프트웨어 시장이 전체 AI 시장의 88%에 달하지만, 성장률 측면에서는 AI 하드웨어 시장이 향후 몇 년간 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상된다. 2023년부터는 AI 서비스 시장이 가장 빠르게 성장할 전망이다.
차세대 반도체를 개발하는 스핀트로닉스 분야는 최적화 문제 해결이 중요하다. 소재인 나노 자석의 상태 규명과 특성 파악을 정확히 못하면, 스핀 소자의 정확한 동작 특성과 범위를 설계할 수 없다. KIST 스핀융합연구단 권희영, 최준우 박사, 경희대학교 원창연 교수 연구팀은 나노 자석의 가장 안정적인 상태인 기저 상태에서 나타나는 스핀 구조를 추정하는 생성적 머신러닝 모델, 에너지 최소화 변이 오토인코더(E-VAE)를 개발했다.
2021.08.24by 이수민 기자
IBM이 금융 사기에 실시간 대응하는데 도움 되도록 온칩 딥 러닝 가속 기능을 포함한 ‘IBM 텔럼’ 프로세서의 세부 정보를 공개했다. 7nm EUV 기술 노드에서 개발된 텔럼 프로세서는 거래 처리 중에 AI 추론을 적용할 수 있는 IBM의 첫 번째 프로세서이자, 삼성전자가 기술 개발 파트너로 참여한 제품이기도 하다.
2021.08.18by 이수민 기자
코그넥스가 딥러닝 기반 머신 비전 소프트웨어, 코그넥스 비디와 지난 2019년 10월 인수한 수아랩의 딥러닝 소프트웨어, 수아킷을 통합한 비전프로 딥러닝을 출시했다. 룰베이스 기반 소프트웨어, 비전프로 10과도 통합돼 딥러닝 런타임 워크스페이스를 비전프로 10의 GUI 퀵 빌드에 로딩해 분석할 수도 있다.
2021.08.03by 이수민 기자
한국은 미국, 중국, 독일, 일본과 함께 세계 5대 제조업 국가로, 전체 산업에서 제조업이 차지하는 비중이 30.4%로 가장 높다. 최근 제조업 경쟁력을 높이는 방법으로 스마트팩토리 확산이 꼽히고 있다. AI 기술은 스마트팩토리 구현의 핵심 기술로, 관련 기술 개발과 인재 육성이 시급한 과제로 부상했다.
2021.08.02by 이수민 기자
현 AI 고장 진단기술은 정상 또는 고장이라는 단순 판정 정보만 제공하며, 어떤 이유로 고장이 예측되는지에 대한 설명과 근거를 제공해주지 못한다. 이에 생기원은 포항공대와 제조설비의 고장 징후를 딥 러닝 기술로 포착하고, 원인과 판단기준을 시각적으로 표현해주는 설명 가능 AI 기반 설비 고장 진단기술을 개발했다.
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