머신러닝 적용한 스마트폰 결핵 스크리닝 결핵 원격 진단 시스템

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캠브리지컨설턴트 마일즈 업튼 박사

 로봇 공학에서 커스텀 로봇 공학, 준-구조화된 업무 자동화, 인간 증강,  맞춤형 제조 기계 설계 등과는 인공지능, 딥러닝 및 머신러닝 솔루션, 인식, 의사 결정, 엣지 처리, 비용 최적화된 전산 구조·감지 등과 고성능·저비용 맞춤형 센서, ADAS 센서 및 센서 융합 기술, 헬스케어 플랫폼 베럼 등의 기술을 보유하고 있는 캠브리지 컨설턴트가 제2회 ‘국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2019)’의 마지막 행사로 19일에 열린 메인 컨퍼런스 ‘AI Expo Korea Summit 2019’에서 아시아 지역 총괄 책임자 마일즈 업튼 박사는 ‘AI-Proof of Concept(AI-개념증명): 한계에서 벗어나 실제 상용화에 도달하는 방법’을 주제로 ‘AI 개념증명’ 연속 루프를 풀어가는 핵심 단계를 살펴보고 대표적인 성공 사례를 통해 성공한 기업들이 이 성과를 얼마나 달성하고 있는지를 구체적으로 제시했다.
이날 마일즈 업튼 박사는 머신러닝을 적용한 스마트폰 결핵 스크리닝 결핵(TB) 원격 진단 시스템, 로봇 공학, AI기술을 융합한 식기 세척 자율 시스템 ‘터보 클린’, 데이터 자동 수집 기반의 자율주행 애그리테크 로봇 ‘마무트’ 등 캠브리지 컨설턴트의 대표적인 적용사례를 들어 설명했다.

또한 캠브리지 컨설턴트 사례 연구 등 발표를 통해 인공지능이 좀 더 인간처럼 학습할 수 있는 방법을 찾기 위한 연구로 원샷 학습, 적응력, 학습을 위한 학습 등의 기술을 적용해 현장에서 부족한 데이터를 이용해 신뢰성이 더 높은 인공지능 시스템 구현이 가능해 졌음을 제시했다.

업튼 박사는 우리가 인공지능을 성공적으로 구현하기 위해서는 그리고 개념증명의 고리를 끊기 위해서는 ‘최소 실현가능한 인공지능을 이용해 첫 반복 과정을 신속하게 완료하는데 목표를 재설정할 것과 모멘텀 및 역량 구축을 위한 새로운 역량에 장기적 투자를 해야 된다고 강조했다.

특히 마일즈 업튼 박사는 최근 캠브리지 컨설턴트가 개발한 왜곡된 이미지를 실시간으로 보정하는 기술인 ‘딥레이’를 소개했다. 기술은 실제 이미지의 왜곡 현상을 학습하고 새로운 GAN(생성적 적대 신경망-Generative adversarial network) 아키텍처를 활용하여 실시간으로 이미지를 보정하며 이미지의 심한 왜곡, 품질 저하 또는 이물질이 발생해도 기계와 사람 모두 실제 이미지를 선명하고 명확하게 인식한다.

이 기술은 자율주행차, 기계자동화, 의료 영상 진단, 스트리밍 영상 및 음성 데이터에서 압축 인공물 제거 등 다양한 산업에서 혁신적으로 기여할 것으로 기대된다고 밝혔다.

 

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