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유니쿼화이, 특허 기술 ‘인공신경망 및 AI 모델링’ 공개··· "기존 소비가전을 AI 기기로"

인공신경망 및 AI 에지 컴퓨팅 전문기업 유니쿼화이가 기존 ‘스마트’ 소비가전 기기를 AI 기기로 대전환하는 새로운 패러다임 특허 기술인 인공신경망 및 AI 모델링 기술을 선보인다고  밝혔다. 회사에 따르면 유니쿼화이의 인공신경망 2.0 및 AI 모델링 기술은 다양한 소비가전을 AI 제품으로 전환시켜 소비자들이 첨단 AI 모델의 혜택을 받으면서도, 동시에 서비스를 에지 디바이스를 통해 이뤄지게 함으로써 개인정보를 보호할 수 있도록 한다. 유니쿼화이 조쉬 리 CEO는 “유니쿼화이는 오늘날의 첨단 AI 모델들이 소비자를 위해 풍성한 경험과 다양한 기능을 제공할 것으로 믿고 있다”라며, “결론적으로 유니쿼화이의 독점적인 인공신경망 2.0과 AI 모델링 기술이 ‘스마트’에서 ‘AI’ 패러다임 전환의 단초가 될 것”이라고 말했다. 유니쿼화이는 인공신경망(Neural Network 2.0), AI 모델링, 클라우드 그리고 디지털 콘텐츠 기술을 연결해 전화기, TV, 자동차 등의 다양한 소비가전의 성능을 현저하게 개선할 수 있는 AI 제품으로 업그레이드할 수 있는 시점이라고 전망하고 있다. 또한 시각과 음성 및 자연어 처리 분야의 AI 모델 첨단화 추세는 다양한 스마트 기기에 AI 성능을 더해 진정한 ‘휴먼’ 디바이스로 거듭날 수 있다고 내다봤다.  유니쿼화이는 AI 기술을 추가한다는 것은 곧 상호작용이 더해지는 것이며 이는 소비자의 경험치를 더욱 강화하는 것이라, 정말 오랫동안 기다려온 소비가전의 교체 수요 주기를 촉발할 수 있다고 예측했다. 인공신경망 2.0은 인공신경망 기술의 핵심 기반으로써 기존 MAC(Multiply-accumulate) 블록을 유니쿼화이가 자체 개발한 AIPE(AI Processing Element)를 이용해 인공신경망의 최소 단위인 뉴런 크기를 축소시켜 인공신경망 애플리케이션을 적용할 반도체 칩의 크기, 소비전력 및 가격을 최대 20배 정도 감소시켰다고 업체 측은 설명했다. ciokr@idg.co.kr

유니쿼화이 인공신경망 인공지능 엣지 기기

2022.01.03

인공신경망 및 AI 에지 컴퓨팅 전문기업 유니쿼화이가 기존 ‘스마트’ 소비가전 기기를 AI 기기로 대전환하는 새로운 패러다임 특허 기술인 인공신경망 및 AI 모델링 기술을 선보인다고  밝혔다. 회사에 따르면 유니쿼화이의 인공신경망 2.0 및 AI 모델링 기술은 다양한 소비가전을 AI 제품으로 전환시켜 소비자들이 첨단 AI 모델의 혜택을 받으면서도, 동시에 서비스를 에지 디바이스를 통해 이뤄지게 함으로써 개인정보를 보호할 수 있도록 한다. 유니쿼화이 조쉬 리 CEO는 “유니쿼화이는 오늘날의 첨단 AI 모델들이 소비자를 위해 풍성한 경험과 다양한 기능을 제공할 것으로 믿고 있다”라며, “결론적으로 유니쿼화이의 독점적인 인공신경망 2.0과 AI 모델링 기술이 ‘스마트’에서 ‘AI’ 패러다임 전환의 단초가 될 것”이라고 말했다. 유니쿼화이는 인공신경망(Neural Network 2.0), AI 모델링, 클라우드 그리고 디지털 콘텐츠 기술을 연결해 전화기, TV, 자동차 등의 다양한 소비가전의 성능을 현저하게 개선할 수 있는 AI 제품으로 업그레이드할 수 있는 시점이라고 전망하고 있다. 또한 시각과 음성 및 자연어 처리 분야의 AI 모델 첨단화 추세는 다양한 스마트 기기에 AI 성능을 더해 진정한 ‘휴먼’ 디바이스로 거듭날 수 있다고 내다봤다.  유니쿼화이는 AI 기술을 추가한다는 것은 곧 상호작용이 더해지는 것이며 이는 소비자의 경험치를 더욱 강화하는 것이라, 정말 오랫동안 기다려온 소비가전의 교체 수요 주기를 촉발할 수 있다고 예측했다. 인공신경망 2.0은 인공신경망 기술의 핵심 기반으로써 기존 MAC(Multiply-accumulate) 블록을 유니쿼화이가 자체 개발한 AIPE(AI Processing Element)를 이용해 인공신경망의 최소 단위인 뉴런 크기를 축소시켜 인공신경망 애플리케이션을 적용할 반도체 칩의 크기, 소비전력 및 가격을 최대 20배 정도 감소시켰다고 업체 측은 설명했다. ciokr@idg.co.kr

2022.01.03

김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 조직과 시스템 (6)

데이터과학자는 어떻게 만들어지는가? – 필자의 사례 최근 필자에게 조언을 구하는 많은 분이 가장 어려워하고 관심이 많은 문제는 좋은 데이터 과학자를 어떻게 찾고 채용할 수 있는가, 그리고 곧이어 같이 고민하게 될 이미 일하고 있는 구성원들을 어떻게 데이터 과학자로 양성할 수 있는가다. 빅데이터를 활용하는 주체이고, 빅데이터를 이용한 실질적인 업무를 수행할 최전선에 서 있는 데이터 과학자들을 어떻게 찾고 일하게 할 것인가 하는 문제는, 최근 빅데이터 트렌드가 떠오르면서 빅데이터를 활용하고 싶어 하는 많은 기업이 여전히 난처해하는 문제인 듯하다.   지난 스물여섯 번째 글에서 자세히 살펴보았듯이, 데이터 과학자에게 요구되는 역량은 일반 기업에서 쉽게 얻을 수 있는 것도 아니고 하루 이틀, 또는 몇 주 데이터 과학 과정을 교육을 받거나 데이터 과학이나 빅데이터 과정을 유학을 다녀온다고 해서 얻을 수 있는 것도 더더욱 아니다.  빅데이터 기술로 유명한 하둡(Hadoop)과 같이 클라우데라(Cloudera, Inc.)와 같은 소프트웨어 업체가 일정 시간 교육해서 그 기술과 역량을 어느 수준 이상으로 키워줄 수 있다면 차라리 나을 것이다. 이렇게 데이터 과학자로서 역량을 키우는 것 자체가 어려운 일이라 좋은 데이터 과학자를 찾아 기업에 합류시키기가 더더욱 어려운 일이 되어가는 것 같다. 이번 글에서는 좋은 데이터 과학자를 찾고 기업에 합류시키기 위한 대안을 같이 고민해보자. 먼저 데이터 과학자로 일할 수 있는 인력을 어디에 가면 가장 잘 찾을 수 있는지부터 생각해보자. 많은 기업이 빅데이터를 이용해 성과를 내야 한다는 마음이 급하다 보니, 데이터 과학자라는 타이틀을 가지고 일하고 있는 사람들을 먼저 찾게 된다. 어느 분야든 이건 당연한 일이지만, 문제는 데이터 과학자라는 말이 새로운 IT 직업으로 자리 잡은지 불과 10년정도 밖에 되지 않는다는 것이다. 데이터 과학이라는 말이 등장하고 사용된 것은 사실 1960년대부터이지만, 현재 ...

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2019.03.25

데이터과학자는 어떻게 만들어지는가? – 필자의 사례 최근 필자에게 조언을 구하는 많은 분이 가장 어려워하고 관심이 많은 문제는 좋은 데이터 과학자를 어떻게 찾고 채용할 수 있는가, 그리고 곧이어 같이 고민하게 될 이미 일하고 있는 구성원들을 어떻게 데이터 과학자로 양성할 수 있는가다. 빅데이터를 활용하는 주체이고, 빅데이터를 이용한 실질적인 업무를 수행할 최전선에 서 있는 데이터 과학자들을 어떻게 찾고 일하게 할 것인가 하는 문제는, 최근 빅데이터 트렌드가 떠오르면서 빅데이터를 활용하고 싶어 하는 많은 기업이 여전히 난처해하는 문제인 듯하다.   지난 스물여섯 번째 글에서 자세히 살펴보았듯이, 데이터 과학자에게 요구되는 역량은 일반 기업에서 쉽게 얻을 수 있는 것도 아니고 하루 이틀, 또는 몇 주 데이터 과학 과정을 교육을 받거나 데이터 과학이나 빅데이터 과정을 유학을 다녀온다고 해서 얻을 수 있는 것도 더더욱 아니다.  빅데이터 기술로 유명한 하둡(Hadoop)과 같이 클라우데라(Cloudera, Inc.)와 같은 소프트웨어 업체가 일정 시간 교육해서 그 기술과 역량을 어느 수준 이상으로 키워줄 수 있다면 차라리 나을 것이다. 이렇게 데이터 과학자로서 역량을 키우는 것 자체가 어려운 일이라 좋은 데이터 과학자를 찾아 기업에 합류시키기가 더더욱 어려운 일이 되어가는 것 같다. 이번 글에서는 좋은 데이터 과학자를 찾고 기업에 합류시키기 위한 대안을 같이 고민해보자. 먼저 데이터 과학자로 일할 수 있는 인력을 어디에 가면 가장 잘 찾을 수 있는지부터 생각해보자. 많은 기업이 빅데이터를 이용해 성과를 내야 한다는 마음이 급하다 보니, 데이터 과학자라는 타이틀을 가지고 일하고 있는 사람들을 먼저 찾게 된다. 어느 분야든 이건 당연한 일이지만, 문제는 데이터 과학자라는 말이 새로운 IT 직업으로 자리 잡은지 불과 10년정도 밖에 되지 않는다는 것이다. 데이터 과학이라는 말이 등장하고 사용된 것은 사실 1960년대부터이지만, 현재 ...

2019.03.25

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