허블 망원경이 찍은 우주 사진에 참가자들이 직접 눈으로 소행성이 지나간 흔적을 찾고,
그 흔적들을 AI로 학습시켜 소행성 인식 모델을 만들어 낸 것이다.
그 결과로 1701개의 소행성을 찾아 냈다고 한다. 더욱이, 이중 1301개는 알려지지 않았던 새로운 소행성이라고 하니 놀라울만한 결과이다.
점차 더 많은 분야에 AI가 적용되고 있고, 그 속도 또한 더 빨라지고 있다.
시민 과학자 1만명·구글 인공지능 합작… 소행성 1701개 찾아냈다 [사이언스샷] - 조선일보 (chosun.com)
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기존에 인공지능이라 하면, dataset 에 일일히 라벨을 붙어주어 학습을 시킨뒤 만들어진 모델을 가지고 분석, 예측을 해왔다. 하지만 이제 학습 없이 데이터를 넣으면 인공지능이 스스로 오브젝트들을 분리해주는 알고리즘이 나왔다.
MIT의 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL) 연구팀이 Semantic Segmantation을 기반으로 이미지 전체에 레이블을 지정해주는 알고리즘인 STEGO(Self-Supervised Transformer with Energy-based Graph Optimization)을 개발 했다.
머신러닝에 있어서 학습 데이터 및 학습 방법은 매우 중요한 요소 였다. 퍼셉트론 이론에 따르면 가중치와 편중이 중요한 요소인데, 학습데이터 및 학습 방법에 따라 이 두가지가 변하기 때문이다. 하지만 이제 알아서 이미지를 픽셀단위로 분리해 라벨링을 해주는 수준으로 인공지능이 발전했다니.. 더 많이 배워야 겠다.
“인간보다 더 잘 본다”…픽셀까지 식별하는 AI < 테크 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com)
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부산 시설 공단이 전국 최초로 AI기술을 활용해 불법 끼어들기 단속을 적용할 예정이다.
상습 끼어들기 발생 지역인 광안대교에서 다채널 카메라 영상을 이용해 불법 끼어들기 차량 검출 시스템을 2023년 3월에 구축이 가능하다고 한다.
이 시스템은 딥러닝 기반의 영상 분석 기술로, 도로 정체 상황을 파악하고 차량번호 인식과 차선 침입을 검출해 불법 끼어들기 차량에 대한 자동 단속이 가능하게 된다.
궁금한점
원문
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비교적 정형화 되어 있는 공산품을 넘어서서 비정형화 되어있는 농산물에까지 머신러닝이 진출 했다.
농림축산식품부에서 이달의 A-벤처스에 한 기업을 선정했다.
이 기업의 머신비전 기술을 사용한다면 기존의 숙련자보다 30배 이상의 속도로 농산물 검사를 처리 할 수 있다.
점차 더 다양한 작물로 적용 범위를 확대할 예정이라 한다.
구(球)형의 농산물의 경우 모든 면의 검사를 위해 어떤 처리를 했나?
제36호 A-벤처스 ‘에이오팜’…딥러닝 기술 활용 농산물 품질 선별 시스템 개발 < 농수축산 < 식품저널뉴스 < 기사본문 - 식품저널 foodnews
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국내 한 스타트업에서 영상인식AI 를 활용하여 운전습관 분석 및 사고발생 확률 예측 모델을 제시했다.
머신러닝에서 특출난 효과를 보이는 분야중 하나가 영상처리 분야 인데
영상처리 기술을 이용해서 운전습관을 분석하는 기술이 개발 된것이다.
이는 단순히 영상을 통해 운전습관을 분석하는것 뿐만이 아니고, 위험 경고를해서 사고를 예방할수 있고
또, 위험한 운전습관을 가진 운전자에게 보험료를 더 청구할수도 있는등 다양한 파급효과가 있을수 있다.
점차 운전보조시스템(ADAS)가 보편화 되가고 있는 상황에 이러한 기술이 합쳐진다면 더욱더 안전한 도로가 되지 않을까
원본은 링크로 대체 합니다.
데이터 처리는 Client 단에서 처리 되는지? 그렇다면 영상처리를 위한 processor 는 어느정도여야 하는지?
Server 단에서 처리 된다면 Cloud 기반으로 처리가 가능한지?
Traffic에 따른 대비는 어떤식으로 되어야 하는지?
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점차 머신러닝의 사용도가 높아지면서 더 많은 어플리케이션에 머신러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다
그 핵심에는 Microprocessor 에서 머신러닝을 가능하게 해주는 TinyML 이 있다.
기존에 머신러닝이라 하면 떠오르는 외장그래픽카드, 발열, 팬소리 등등 이 있었는데
이는 그에 따른 모든 문제를 해결하는 듯 보인다.
현재는 대표적으로 아래 플랫폼 에서 가능하다고 한다.
1. 아두이노
2. NVIDIA Jetson Nano Development Kit
3. Coral
4. Tensorflow Lite for Microcontroller
5. Raspberry Pi
6. Google AIY Projects
- 기존의 머신러닝과 TinyML 간의 호환성은 어느정도인가?
- 기존의 머신러닝 대비 dataset 의 용량 차이는 얼마나 나는가?
글의 문 내용은 링크로 대체 한다.
[기고] 자원이 제한적인 환경에서 구동하는 머신러닝, TinyML < 칼럼/기고 < 인사이트 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com)
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