2018년 10월 첫째 주, 세계 미디어를 뜨겁게 달궜던 기술 및 창업 소식 7개를 에티가 전해드립니다.1. 자율주행차 관련 소식 3가지1-1. 소프트뱅크, 자율주행 자동차 서비스 개발을 위해 도요타와 손잡다1-2. 혼다와 GM, 자율주행 자동차 개발을 위해 협력1-3. 미국 안전법, 무인 자동차의 도로주행을 위해 개선될 예정2. Iron Ox, 로봇이 농사짓는 완전 자동화 농장을 선보이다3. Oracle x Alpha Acid Brewing co., 맥주 공급망 관리에 블록체인을 적용하다4. MIT, Google, Cisco 및 미국 특허청의 특허 관리 시스템 Prior Art Archive5. Rethink Robotics, 10년 만에 문을 닫다6. STRIVR, GPV로부터 1600만 달러 투자 ..
최근 인공지능 관련 연구는 이미지 내에 어떤 사물이 있는지를 파악하거나 이미지의 맥락을 이해하는 데에서 눈부신 성과를 이뤘습니다. 하지만 이것만으로 기계가 세상을 살아가는데 필요한 지혜를 충분히 갖추었다고 볼 수 있을까요? 한두 살 밖에 되지 않은 어린 아이들도 음료수가 가득 담긴 컵을 뒤집으면 어떤 일이 벌어질지 쉽게 배우고 예상할 수 있습니다. 하지만 아직까지 인공지능이 이런 일을 못하는 것을 보면 사람을 따라잡는 것은 먼 미래의 일처럼 보입니다. 최근 시애틀의 Ai2(Allen Institue for Artificial Intelligence) 인공지능 연구소에서는 이미지 속의 사물들이 물리적으로 어떻게 움직일 수 있는지를 예측하는 프로그램을 개발했습니다. Roozbeh Mottaghi의 연구팀이 ..
이미지 내 사물 구획화 이미지에서 사물을 정확하게 구별할 수 있는 시스템이 있다면 더 나은 AR을 만들거나 이미지 편집에 활용할 수 있을 것입니다. 이전까지의 비전 기술들은 단순히 이미지 내의 사물이 무엇인지 알아 맞히는 데 집중하였습니다. 하지만 사람의 시각은 단순히 사물이 무엇인지를 인지하는데 그치치 않고 더 복합적으로 동작합니다. 우리는 고양이 사진을 보고, 고양이가 있다는 사실만 아는 것이 아니라 이미지 내에서 어디까지가 고양이고 어디부터가 배경인지도 알 수 있습니다. 지난 몇 년간 컴퓨터 비젼 분야에서 이루어진 발전들은 이미지를 분류하기 위해 수많은 데이터로 훈련된 대규모 인공신경망을 통해 이루어졌습니다. 이 "딥 러닝" 시스템은 색깔이나 질감 같은 다양한 특징을 인식하는 것에 특화되어 있지만 ..
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