본문 바로가기

반응형

machine learning

MIT, '기계 학습 적용한 3D 프린팅 재료 최적화 기술' 개발 3D 프린터의 활용 범위가 갈수록 넓어지면서 용도에 맞는 프린팅 재료에 대한 수요도 빠르게 증가하고 있다. 특히 새로운 적용 분야에 3D 프린팅 기술을 접목하려면, 먼저 사용 목적에 최적화된 프린팅 재료 개발이 선행되어야 한다. 3D 프린터로 인쇄(제작)하려는 대상이 필요로 하는 질감(toughness)이나 압축 강도(compression strength) 등 고려해야 할 요소가 적지 않다. 하지만 새로운 프린팅 재료를 개발하는 이러한 과정에는 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 재료 성분 선정과 혼합 등의 개발 과정을 대부분 사람이 수행하기 때문에, 적지 않은 시간과 비용이 소요된다. 이 과정에서 폐기되는 재료 후보 성분으로 인한 환경 영향도 무시할 수 없다. 따라서 이러한 과정을 간소화하고 효율적으로 .. 더보기
구글은 어떻게 교통 상황을 예측할까?...'AI가 분석한 교통 패턴+실시간 교통 정보' 교통 정보 분석을 기반으로 한 최적화된 이동 경로 예측은, 경로 안내 기능을 갖춘 전자 지도가 가진 가장 핵심적인 기능이다. 현재 위치와 목적지를 선택하면, 불과 몇 초 만에 최적 경로를 알 수 있다. 빠르면 1-2초 만에 끝나 버리기 때문에 간단한 작업처럼 보이지만 실제 그 이면에서는 수많은 작업이 수행된다. 그렇다면 구글 지도는 어떻게 이동 경로를 결정하고, 이동 시간과 도착 시간을 예측할까? 구글 지도 제품 관리자인 요한 라우(Johann Lau)가 구글 블로그를 통해, 구글 지도가 최적 경로를 계산하고 이동 시간을 예측하는 방법에 대해 다음과 같이 소개했다. 구글 지도에 딥마인드의 기계 학습을 활용한 교통 정보 예측이 적용되면서, 전 세계 주요 도시의 예측 정확도가 개선됐다. (자료:DeepMin.. 더보기
'구글 I/O 2018' 가려진 관전 포인트 3가지...ML 키트, 구글 포토 파트너, ARCore '구글 I/O 2018’ 컨퍼런스가, 5월 8일부터 10일까지 미국 캘리포니아 마운틴뷰에서 열렸다. 구글은 I/O 컨퍼런스를 통해 새로운 기술과 서비스를 선보이며, 업계 리더로서 다양한 볼거리와 화젯거리를 제공한다. 올해에는 특히 구글 어시스턴트, 구글 듀플렉스, 안드로이드 P 베타, 구글 렌즈, 구글 뉴스, 지메일의 스마트 컴포즈(smart compose)등이 집중적인 조명을 받았다. 하지만 이러한 굵직한 이슈 이외에도 눈여겨 볼만한 새로운 서비스나 기술적 진보를 가늠해 볼 수 있는 내용이 적지 않다. 구글은 개발자 컨퍼런스 행사를 마감하며 공식 블로그에 '우리가 I/O 2018에서 선보인 100가지(100 things we announced at I/O ’18)'라는 제목으로 이러한 점들을 요약해서 .. 더보기

반응형