인공지능 기술의 성숙도가 높아지면서 다양한 산업에서 인공지능을 도입하는 기업이 증가하고 있다. 이와 함께 인공지능 역량을 보유한 인재에 대한 수요도 증가하고 있으나 인재 양성에 오랜 시간이 소요되기 때문에, 인재 부족 현상이 점차 심화될 전망이다.(후략)
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2. 페이스북, AI로 자막 제작
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3. 영국 정부, 알고리즘을 활용한 성적 산출 시스템 도입 철회
4. 뉴럴링크, 뇌에 칩을 이식해 컴퓨터와 연결하는 기술 공개
1. 데이터과학자의 업무를 대체하는 AutoML의 부상
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3. 페이스북과 뉴욕대 연구팀, AI 활용해 MRI 검사시간 1/4로 단축
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1. CSET, AI 관련 기업 순위 지표 개발
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3. 옥스퍼드大, 공공부문의 AI 도입을 위한 거버넌스 위원회 출범
4. 마이크로소프트, AI 비서 코타나 모바일앱 종료 발표
1. 바이두, AI 포함 향후 10년 투자 계획 발표
2. 美 국방부, 차세대 전투기에 AI 적극 활용, 개발 가속화
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4. 美 컴퓨터교사협회, AI 융합 교육에 대한 논의의 장 개최
1. 美 AI4K12 이니셔티브, 초중등 AI 교육 가이드라인 업데이트
2. 일본, AI 특화 슈퍼컴퓨터 개발 통해 세계 1위 탈환
3. AI 연구자 집단, 범죄 예측 AI 연구 논문 철회 요청
4. 구글, 새로운 음성추출 AI 개발
1. 이코노미스트紙, “AI 기술의 한계에 대한 냉정한 인식 필요"
2. 美, IT공룡들 안면인식 AI 개발 및 공급 중단 발표
3. OpenAI, 자연어 처리를 위한 범용 API 공개
4. 뉴욕타임즈, 미국의 AI 인력 확보 차질 우려
1. GAFAM, 1분기 견조한 실적 거두며 AI에 적극 투자
2. AI를 한 차원 도약시키는 컴퓨터 칩(Chips) 시장의 부상
3. Microsoft, 미래형 AI를 위한 신형 슈퍼컴퓨터 발표
4. 딥마인드, AI를 활용한 망막 질환 예측 연구 결과 공개
1. AI를 활용해 영화산업의 변화를 노리는 할리우드
2. MIT·IBM, COVID-19 대응 10대 AI 협력과제 추진
3. NVIDIA, AI 인프라를 위한 차세대 GPU 아키텍처 공개
4. Facebook, 혐오 표현(Hate Speech) 탐지 AI 성능 강화
1. 직장 내 사회적 거리두기에 AI 활용 기업 증가
2. 음성인식 AI로 코로나19 감염 판별
3. MIT, AI의 이산화탄소 배출 저감을 위한 연구결과 발표
4. OpenAI, 스스로 작곡하는 AI 알고리즘 공개
1. 쉘(Shell), 유다씨티(Udacity)와 직원 AI 역량 강화 교육 실시
2. 푸드테크 기업, AI를 활용해 식품산업의 가치사슬을 혁신
3. 딥마인드, 아타리 게임을 정복한 AI Agent57 개발
4. 美 브루킹스 연구소, 코로나대응 AI에 대한 균형 잡힌 시각 강조
1. IDC, 코로나로 인한 경기침체 속 AI 시장 및 고용 전망 상향 조정
2. 코로나 치료를 위한 AI 성과 속 한계 지적
3. 백악관, COVID-19 학술 정보 분석 AI 경진 대회 개최
4. 구글, AI 칩 설계에 AI 활용 시도
1. AI로 코로나바이러스 구조 분석, 바이두 등 대응책 개발 박차
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3. 딥페이크 기술을 선용(善用)하는 사례 속속 등장
4. 美 에너지부, AI for Science 보고서 발표
1. 美 교통부, 자율주행차 규제 가이드라인 (Automated Vehicle 4.0) 발표
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4. 비영리 AI연구소, OpenAI의 세속화 우려 고조
GPU(Graphic Processing Unit)를 클라우드 컴퓨팅에 활용하는 연구와 상용화가 점차 확산되고 있다. 인공지능이 주목받게 되면서 이를 동작시키기 위한 인프라이자 데이터를 공급하는 저장소인 클라우드도 수요와 서비스가 늘고 있다. 인공지능의 성능은 데이터의 학습량과 그 학습에 필요한 컴퓨팅 파워에 따라 달라져서 고성능 클라우드 컴퓨팅이 요구된다. GPU는 다수의 코어를 가져 병렬 처리에 유리하며, CPU 대비 단위 코어당 가격이 저렴하다. 이에 따라 GPU를 클라우드 컴퓨팅 자원으로 활용하는 방법이 등장했다. 그런데 클라우드 컴퓨팅은 가상화가 전제되는 기술이기 때문에 GPU를 온전한 클라우드 자원으로 활용하기 위해서는 역시 가상화가 필요하다. 그간 GPU 가상화는 어렵고 복잡한 기술이었으나, 여러 연구를 거쳐 최근에는 하드웨어에서 가상화를 지원하는 제품이 출시되고 있다. 이 보고서에서는 GPU 가상화 기술의 등장배경과 그간의 현황에 대하여 살펴보고, 클라우드 GPU 가상화 연구에서 기술 수준을 발전시킬 수 있는 과제와 방향을 논의하고자 한다.
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1. 애플, 독립형 AI 기기 제작 스타트업(Xnor.ai) 인수
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3. 구글, 새로운 AI 학습 모델 리포머(Reformer) 개발
4. 스탠포드大, 실시간 사각지대 감지 AI 시스템 개발
5. 美 브루킹스 연구소, 10년 안에 AI 패권 경쟁 종결 전망
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2. 미 백악관, AI 개발·활용에 대한 규제 가이드라인 초안 공개
3. 美, 위성이미지 분석 AI SW 수출 제한 조치 발표
4. AI로 만든 가상 모델 사진 서비스 상용화
1. 스탠포드(Stanford) AI Index 개요
2. [R&D] 지속적인 AI R&D 투자와 미·중간 경쟁 가열
3. [기술] 학습 비용은 감소, 기술 성능은 빠르게 향상
4. [경제] AI 분야 투자가 본격화되면서 관련 일자리도 급증
5. [교육] AI 분야 교육 수요 증가와 박사 채용 활발
6. [인식] AI 윤리 및 AI 활용 사회문제 해결에 지속적 관심
7. [참고1] 인간 수준의 성능에 도달하기 위한 AI 기술 마일스톤
8. [참고2] 자율주행 : 테스트는 급증, 안정적 상용화는 아직
