에티 ETI

2018년 한해는 여러 IT 대기업의 명성이 데이터 유출 사건들로 얼룩졌던 한해였습니다. 다가오는 새해에 우리는 어떤 태도를 가지고 온라인 활동에서 파생되는 데이터를 바라봐야 할까요? 온라인 경제를 이끄는 것은 추상적인 “데이터”가 아니라 “인간” (이미지 출처: The Economist) 데이터는 새로운 석유라고도 불립니다. 땅속에서 쏟아져 나오는 검고 끈적한 원유처럼, 0과 1들로 쏟아져 나오는 데이터는 전처리 과정을 거쳤을 때 비로소 가치를 지니게 되는데요, 여기서 바로 여러분들이 그 0과1의 데이터입니다. 시가총액 10위 이내 기업 중 일곱 개가 테크 기업이고, 고가의 전자제품을 판매하는 애플과 소프트웨어, 서비스를 B2B로 판매하는 마이크로소프트를 제외하고 나머지 모든 기업의 수익 모델이 인간에..

2018년 12월 둘째 주, 세계 미디어를 뜨겁게 달궜던 기술 및 창업 소식 7개를 에티가 전해드립니다.1. NVIDIA의 초현실적 얼굴 생성 AI2. 취리히대와 로잔공대 연구진, 폴더블 드론 개발3. 일론 머스크의 Hyperloop가 가져올 도시의 변화4. Capture, 아이폰 전면 카메라만으로 3D 스캐닝을 가능하게 하다5. 구글 어시스턴트 , 항공편 지연 경고 기능 탑재6. PlanetScale, Youtube의 DB 엔지니어들이 뭉치다7. Grasping Robot(파지 로봇) 개발 스타트업 RightHand Robotics의 투자 유치 소식 1. NVIDIA의 초현실적 얼굴 생성 AI아래의 두 사진 중 AI가 만든 얼굴은 무엇일까요? 출처 : MIT Technology Review 정답은 바로..

출처 : Shutterstock 스탠포드 대학의 연구진이 인공신경망을 광학 칩에서 직접 트레이닝할 수 있음을 보였습니다. 광학적 딥러닝 프레임워크에 관한 소식은 에티에서도 일전에 전해드린 바 있는데요. 기존의 광학 인공신경망은 광학 칩에서 직접 트레이닝되는 것이 아니라 GPU 등 전자 칩을 사용해 트레이닝된 모델을 광학 장치에 이식하는 방식으로 구현됩니다. 그 때문에 트레이닝 과정에서는 여전히 많은 시간과 전력이 소모되었고, 트레이닝된 모델을 이식하는 과정에서 정확도가 떨어지는 문제가 있었습니다. 하지만 최근, 모델을 광학 칩에서 직접 트레이닝하는 방법이 제안됨에 따라 기존의 인공신경망이 갖고 있던 문제를 광학 칩으로 해결할 수 있는 가능성이 열렸습니다. 연구 팀의 리더인 스탠포드 대학의 Fan Shan..

2018년 12월 첫째 주, 세계 미디어를 뜨겁게 달궜던 기술 및 창업 소식 7개를 에티가 전해드립니다.1. Google, 구글 번역기의 성차별적 요소 제거2. 공유 자동차 대상 디지털 광고 스타트업, FireFly3. GAN을 활용하여 CAPTCHA(캡차)를 0.05초만에 뚫다4. 테크 기업들에 의해 수집되는 아이들의 데이터5. 음성 보안 서비스 Pindrop, 추가 투자 유치 및 IoT 서비스 확장6. 모바일 대출, 가난한 사람들을 곤경에 빠뜨리다7. Waymo, 공식적인 자율주행 차량 공유 서비스 시작1. Google, 구글 번역기의 성차별적 요소 제거출처 : Hackernoon 구글 번역기, 인공지능의 성능이 날로 좋아지면서 많은 사람들이 외국 기사들을 볼 때 자주 이용하고 있습니다. 그런데 구글..

2018년 11월 다섯째 주, 세계 미디어를 뜨겁게 달궜던 기술 및 창업 소식 7개를 에티가 전해드립니다.1. 구글 DeepMind, 단백질 모델링을 학습하다2. Microsoft, 전 세계 시가총액 1위 기업 등극3. 암 판독을 도와주는 AI 기업, Infervision4. 뉴욕 시, 캐시리스 정책에 제동을 걸다5. 사진으로부터 그림을 재현하다, RePaint6. Imago AI, 컴퓨터 비전을 농업에 활용하다7. 코트디부아르 코코아 농가 아이들의 등록금 지불을 위한 금융 서비스 1. 구글 DeepMind, 단백질 모델링을 학습하다출처 : DeepMind 이번 주 구글 DeepMind에서는 머신러닝 기법을 활용해 바이오 분야에 큰 발전을 이루어 냈습니다. DeepMind의 발표에 따르면, 새롭게 개발된..