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인더스트리

[트릭's 뉴스레터] June 2020

 

안녕하세요, AITRICS 입니다 😊

지난 한 달동안 AITRICS와 인공지능 & 머신러닝 업계에 대한 소식을 정리하여 전달드립니다.

 

함께 확인해보시죠!

 

 

[AITRICS 소식] 

 

1) “로봇-AI로 ‘포스트 코로나’ 시대 주인공 꿈꿔요”_동아일보

에이아이트릭스(AITRICS)도 혁신기업 IR에 참여했다. 에이아이트릭스는 인공지능(AI)을 활용해 환자의 의료기록을 실시간으로 모니터링해 급성감염성 질환이 발생할 가능성을 증상 발현보다 한발 빠르게 확인하는 기술을 개발하고 있고, 패혈증 예측 플랫폼은 식품의약품안전처의 의료기기 제조 및 품질관리 기준 적합 인증(KGMP)을 얻기도 했다.

 

2) AITRICS, ‘CAC 글로벌 서밋 2020’서 발표_헬로티

인공지능 전문 기업 AITRICS(에이아이트릭스) ‘CAC 글로벌 서밋 2020(CAC Global Summit)' 최종 혁신기업으로 선정되어 지난 6월 5일 IR 발표를 진행했다고 밝혔다. AITRICS는 IR 발표에서 지난 몇 년간 독자적으로 개발한 알고리즘 기반 ‘바이탈케어(VitalCare)’를 소개했다. 끊임없이 증가하는 수많은 코로나바이러스 감염자로 인해 병원의 병상 및 의료진이 턱없이 부족한 상황에서, 병원 자원의 효율성을 증대시키고 응급 상황을 사전에 예측하여 환자의 사망률을 현저하게 낮추어주는 자사 솔루션은 현장에서 해외 VC들의 많은 관심을 받았다.

 

3) 인공지능 기술의 의사결정 과정을 밝혀낸다는 것_IT데일리 

인공 신경망은 정말 사람의 뇌에 가까워졌다고 말할 수 있을까? 적어도 사람처럼 의사 결정 과정에 대한 해석이 가능한지의 관점에서 본다면 답은 ‘아니오’일 것이다. 인공 신경망을 포함한 대부분의 인공지능 기술들은 정답을 도출해내는 과정을 설명하기 어렵다. 수많은 양의 학습 데이터와 계산 자원으로 만들어낸 거대하고 복잡한 모델 속에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 정확하게 알 수 없다. 인공지능 알고리즘의 결과가 아무리 정확하더라도, 마치 ‘블랙박스’처럼 가려진 그 결론 도출 과정을 설명할 수 없다면 누가 이 결과를 신뢰할 수 있겠는가?

 

 

[업계 소식

 

1) 신약 후보물질 발굴위한 AI 솔루션‥2020년 주목할 성장 분야_메디파나

코로나19 대유행으로 인해 여전히 분위기는 가라앉아있지만, 전문가들은 2020년이 생명과학 시장에서 중요한 해가 될 것이라고 전망했다. 신약 후보물질 발견을 위한 차세대 디지털 기술의 적용, 지속가능한 가격 모델의 진화 및 글로벌 파이프라인 강화 등이 가시화될 것이기 때문이다. 생명공학정책연구센터의 '2020년 글로벌 생명과학 산업(Red바이오 중심)에 대한 5가지 예측'에 따르면, 먼저 `인공지능`이 중요한 분야로 꼽혔다. AI를 활용한 암 및 희귀 질환에 대한 신약 개발이 가속화될 것이라는 예측이다.

 

2) 인공지능 생태계 그리고 포스트 코로나 시대의 인공지능 스타트업_스타트업스토리 

인공지능(AI)이라는 기술이 긴 겨울을 보내고 딥러닝으로 깨어났을 때, 불모지에 가까웠던 국내 인공지능 생태계에도 기대와 상승 기류를 조성하는 두 가지의 이벤트가 있었다. 하나는 2016년 3월 이세돌 VS 알파고의 대국이고, 나머지 하나는 2019년 7월 소프트뱅크 손정의 회장의 청와대 방문이었다. 그리고 현재 인공지능 생태계는 또 한 번의 전환점으로 삼을 수 있을만한 사건을 맞이했는데, 바로 신종 코로나바이러스 감염증(이하 코로나19) 사태다. 이 세 가지 사건들을 연결해 살펴보면 몇 가지의 시사점이 존재한다.

 

3) 인공지능프로세서 기술동향과 ETRI 결과물_테크월드 

최근 주목받고 있는 AI 알고리즘은 반복되는 대량의 행렬 연산으로 구성된다. 가장 폭넓게 사용되는 GPU는 그 구조상에서 인공지능 알고리즘의 가속에 비효율적이므로, 대량의 행렬 데이터 연산과 전송에 특화된 고속 데이터 전송 구조 설계 아키텍처가 필수적이다. 한편, 플랫폼의 구조적 특성 차이로 성능 최적화 방법이 달라진다. 서버 환경에서는 고성능 요구를 최우선으로 만족해야 하고, 전력이나 폼팩터(form factor)의 제약이 크지 않아 HBM(High Bandwidth Memory) 등 고속데이터 전송 메모리를 도입할 수 있다. 모바일 환경에서는 저전력 요구를 만족해야 하고, 폼팩터의 제약이 크므로 HBM 등을 사용하기 어렵다.

 

4) 새로운 패러다임의 인공지능 기술 연구 필요_공학저널

이제 인공지능은 단순한 기술이 아닌 산업·사회 구조의 광범위한 변화를 불러오는 ‘혁신’의 도구 역할을 수행하고 있다. 국민 삶의 질과 국가 경쟁력 제고를 위한 필수적인 기술로 자리 잡고 있는 것이다. 이에 국가지능화 종합연구기관으로 새롭게 도약한 한국전자통신연구원(ETRI)도 작년 인공지능연구소를 신설해 신 개념을 창출하는 새로운 R&BD 연구개발에 나섰다. 지난 2019년 새로운 기관장 취임과 함께 조직개편이 시행되면서 ETRI의 비전을 ‘미래사회를 만들어가는 국가지능화 종합연구기관’으로 설정했다. 인공지능분야에 역점을 두고 재정립하는 과정에서 ‘인공지능연구소’가 설립됐다.

 

5) Top 10 Greatest AI Trends in Business 2020_ReadWrite 

Artificial Intelligence is the technological story of the 2010s, and over time, more AI technologies are on the way. AI was the new charm for all tech people — but it did not end even in the second decade. No doubt, 2019 was the year of artificial intelligence; however, 2020 has promised more AI miracles. Here are the top ten greatest AI trends in business in 2020. 

 

6) The impact of AI in a transformed world_CityA.M

Artificial intelligence has entered the mainstream and the fourth industrial revolution is continuing apace, leading sceptics to question what this means for the average employee. As we look towards the re-opening of the economy, it is clear that AI offers huge potential for a new world of work that is safer, more productive and more innovative than ever before. A medium- if not long-term effect of COVID-19 is an immediate need to reduce workplace capacity, and an acceleration in automation that will increase the safe space for remaining employees to go about their day.

 

7) 5 healthcare vendors recognized for AI innovation_AI in Healthcare

The market intelligence outfit International Data Corp. has named five suppliers of healthcare software to its IDC Innovators list. What the five have in common are products aimed at helping providers improve patient engagement by leveraging AI, according to an announcement. The recognized companies also meet IDC’s criteria for having revenues below $100 million. Here they are, along with IDC’s summary of their respective selection-earning achievements:

 

8) Explainable AI Is A Game-Changer For Business Analytics_Forbes

Companies are generating an increasing volume of data at a CAGR of 61%. As a result, enterprises have been transitioning toward a data-driven decision model to build a competitive advantage. The traditional BI workflow involves producing bespoke summary data views and analyses to drive decision making from vast seas of underlying data stores. These primarily manual efforts do not scale to an increasing velocity of data that needs a way to derive quick insights from large datasets. Furthermore, data approximation obscures insights, data selection adds human bias and insights are not fine-grained.

 

9) Combining AI and biology could solve drug discovery’s biggest problems_Fastcompany

Daphne Koller is best known as the cofounder of Coursera, the open database for online learning that launched in 2012. But before her work on Coursera, she was doing something much different. In 2000, Koller started working on applying machine learning to biomedical data sets to understand gene activity across cancer types. She put that work on hold to nurture Coursera, which took many more years than she initially thought it would. She didn’t return to biology until 2016 when she joined Alphabet’s life science research and development arm Calico.

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