본문 바로가기

인더스트리

[트릭's 뉴스레터] September 2020

 

안녕하세요, AITRICS 입니다 😊

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

 

함께 확인해보시죠!

 

 

[AITRICS 소식

 

1) AITRICS, AI 학습용 데이터 구축 사업 수행기관으로 선정 

AITRICS가 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원이 주관하는 ‘2020년도 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축사업’ 과제에 수행기관으로 선정됐다. AITRICS는 총 57억 원의 정부지원금이 투입되는 체부암 분야 수행기관으로 선정되었으며, 오는 12월까지 사업을 수행하게 된다. 본 과제는 ‘체부암 영상진단 이미지 데이터셋 구축’을 목표로 한다. 이를 위해 양질의 이미지만을 추출하여 익명화 및 데이터 라벨링 과정을 거쳐 데이터를 정제한다. 이후 내외부 교차 검증을 통해 데이터 품질을 증명함으로써 인공지능 학습에 활용될 수 있는 안전한 데이터를 구축할 예정이다. 또한 해당 데이터로 의료 인공지능 모델 및 서비스를 개발하여 데이터 활용도 제고 및 생태계 활성화에 일조할 전망이다.

 

[업계 소식

 

1) 세계 유수 대학들의 AI 연구역량 비교

인공지능(AI, Artificial Intelligence) 기술이 미래의 기업과 국가경쟁력을 좌우할 수 있는 중요한 기술로 인식되면서 ICT 분야를 포함한 거의 모든 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 글로벌 선도기업들은 산업 구조에 인공지능을 더하거나, 기존 비즈니스 모델을 전환하여 신산업을 창출하는 등 인공지능 생태계 주도권을 선점하기 위한 경쟁을 치열하게 전개하고 있는 상황. 우리나라 역시 ‘세계적 수준의 인공지능 기술력 확보’를 위하여 전략적 정책을 시행한 결과 연구 수준에서 상용화 단계로, 이제는 산업 전반에 지능형 융합을 견인하는 수준으로까지 그 발전 속도가 가속화되고 있다. 인공지능 기술이 이같이 성장할 수 있었던 배경에는 세계 각국의 정부, 대학, 기업들이 ‘연구역량 강화’에 집중했고, 그 노력이 유효했던 것으로 밝혀져 주목받고 있다.

 

2) 2021년 주목할 인공지능(AI) 10대 트렌드

AI는 어느 새 우리주변에서 필요불가결한 존재로 등장하고 있다. 연초부터 시작해 어느 새 9개월 째인 코로나19팬데믹을 거치는 가운데 새해에는 어떤 지배적 트렌드가 등장할지에 대한 전망이 벌써 등장해 눈길을 끈다. 애널리티컬 인사이트츠 4일(현지 시각) 내년에 지켜봐야 할 10가지 AI 트렌드를 짚었다. 이 매체는 AI를 지원하는 칩의 엄청난 성장, 이른바 하이브리드 인력의 출현, 양자AI의 부상, 대화형  AI등장, 스마트홈 일반화 그리고 로봇프로세스자동화(RPA)의 사촌이라 할 지능형 프로세스자동화(IPA)가 길을 열게 될 것이라는 전망 등으로 꼽았다. 이를 소개한다.

 

3) 최강 AI라는 ‘GPT-3’ 손에 쥔 MS, 구글 독주에 제동 

마이크로소프트(MS)가 최근 사람과 유사한 글쓰기 능력으로 화제를 모은 인공지능(AI) 'GPT-3'의 독점 라이선스를 획득했다. 당장 MS는 클라우드 기반 AI 플랫폼을 확장할 뿐 아니라 AI 시장에서 강점을 보여온 구글의 독주에도 제동을 걸 것으로 보인다. 27일 업계와 외신에 따르면 MS는 이번 주 미국 AI 회사 오픈AI가 만든 GPT-3에 대한 독점 라이선스를 획득했다고 발표했다. 앞서 MS는 지난해 오픈AI에 10억 달러를 투자했는데, 이번 계약으로 파트너십을 더욱 확장하게 됐다. 다른 회사들은 오픈AI가 제공하는 API를 통해 GPT-3에 계속 접근할 수 있지만, MS만이 GPT-3의 기본 코드에 접근해 변경하거나 수정할 수 있다.

 

4) Top AI Use Cases in 2020

Artificial intelligence has been a promising field in recent years, and despite the disruption 2020 has delivered, the opportunities around AI show no sign of losing their momentum. Though this technology can benefit a wide range of business sectors, developers should give three AI use cases, in particular, a closer look. “I see promising opportunities for AI across a wide variety of sectors, but especially in higher education, healthcare, and financial services,” says Capacity CEO David Karandish.

 

5) What Is Your AI Road Map To Revolutionize Drug Development?

When it comes to artificial intelligence (AI), many organizations do not know where to start or waste their energy going in many directions without a clear vision. They may not even fully understand what AI is and where to leverage it. As a result, too many proofs of concepts fail to show its true value, leaving leaders dreaming of a hypothetic better drug development future. Fortunately, there is a path forward for those able to understand its potential and articulate a clear strategy. This article will share insights on how to pragmatically initiate an AI journey using the evolution of clinical data management as an example.

 

6) AutoML – bridging the skills gap with machine learning

Is there anything that can stop AI? As the novel Covid-19 pandemic forces the world to put on its brakes, AI technologies like machine learning – AutoML in particular – have been continuing to develop at break-neck speeds at the beginning of the new decade. Following a recent breakthrough by Google scientists at the start of a period of enforced lockdown, AutoML is seeing a wave of new progress in correlation with the explosion of big data, advanced analytics and predictive models. The increasing amount of viable data has meant that AI, machine learning (ML) and data science is undergoing reams of data and training that has served to boost the technology exponentially.