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... 등 글로벌 정보기술(IT) 기업을 비롯해 현대로보틱스, LS일렉트릭 등 국내 기업이 다수 참가했다. 6월 2일까지 열리는 이번 행사는 '산업 대전환'을 대주제, '디지털화와 지속가능성'을 세부 주제로 삼고 △인공지능(AI)과 머신러닝 △탈탄소화 △수소 및 연료전지 △인더스트리 4.0 △사이버 보안 등 일곱 가지 산업 트렌드를 제시했다. 독일 일간 프랑크프루터알게마이네차이퉁은 “글로벌 경제가 급변하고 기후변화와 자원 부족이 심화하고 있으며 물가가 급등하는 ...

... 그래픽처리장치(GPU)와 함께 패키징되며 칩과 칩사이는 TSV(Through-Silicon Via) 기술을 사용해 연결한다. 이런한 구조로 인해 HBM의 대역폭은 매우 높다. 데이터 전송속도가 매우 빨라 매우 높은 성능을 발휘하기 때문에 머신 러닝, 고성능 컴퓨팅 분야에서 주로 사용된다. HBM은 뛰어난 성능에도 불구하고 일반 D램보다 활용도가 낮았다. 생산 공정이 복잡하고 고난도 기술이 필요해 평균판매단가(ASP)가 D램의 최소 세 배 이상이었기 때문이다. 하지만 ...

... 보호라는 난공사 조건을 이기고 성공적으로 개통된 것이어서 의미가 크다고 SK건설은 설명했다. 해저터널 구간 공사에는 단면지름 13.7m, 총길이 120m, 무게 3300t에 달하는 세계 최대 규모의 TBM(tunnel boring machine)이 투입됐고, 하루 평균 25톤 트럭 100대 분량의 토사를 보스포러스 해저에서 퍼 올리며 7m씩 굴진한 끝에 터널 준공에 이르렀다. 유라시아터널 개통으로 보스포러스 해협을 통과하는 데 걸리는 시간이 현재 100분에서 15분으로 크게 ...

... 《정글북》에 나오는 주인공 모글리에서 따왔다. 갓난아기로 정글에 버려진 모글리는 동물들의 보살핌 속에 스스로 대자연 환경에서 적응하며 성장해나간다. 모그IA도 정해진 알고리즘에만 의존하는 게 아니라 시시각각 변화하는 선거 지형을 '머신 러닝' 방식에 따라 스스로 학습해 규칙을 재조정한다. 힐러리 클린턴과 트럼프의 대선 캠프는 각각 SNS 여론을 자신에게 유리한 방향으로 이끌기 위해 선거 막판에 챗봇 등을 활용해 수백만건에 달하는 트윗 또는 SNS 게시물을 쏟아냈다. ...

로테크는 법(Law)과 기술(Technology)을 결합한 용어로, 법률 분야에 빅 데이터, 머신 러닝, 인공지능과 같은 정보기술(IT)을 융합한 기술이다. 로테크에는 스타트업들이 많이 참여해 법률 시장에서 새로운 시장을 형성하려는 움직임을 보이고 있으며 이미 일부 기업들은 상당한 수준의 로테크 솔루션을 제공하고 있다. 예를 들어 미국 대형 법무법인인 베이커 앤드 호스테틀러사는 캐나다대 토론토 출신들이 개발한 법률 자문 솔루션인 `로스'를 채택하고 ...

코스피 200등 주요 지수의 등락에 따라 기계적으로 편입된 종목을 사고파는 투자 방식. 시장 평균 수익률을 올리는 것을 목표로 한다. 액티브 투자에 비해 비용이 덜 든다. 상장지수펀드(ETF), 인덱스펀드 등이 대표적이다.

어떤 문제를 실제로 사고하고 해결할 수 있는 컴퓨터 기반의 인공지능. 지각력과 스스로를 인식하는 능력이 있다. 인간의 사고와 같이 컴퓨터 프로그램이 행동하고 사고하는 인간형 인공지능이다.

구글의 인공지능개발 자회사인 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 개발한 인공지능 프로그램. 중국의 바둑 규칙인 중국 룰을 사용해 개발됐다. 정책망과 가치망이라는 두 가지 신경망을 통해 결정을 내리며 머신러닝을 통해 스스로 학습하는 기능을 가지고 있다. 알파고는 다른 바둑 프로그램들과 총 500회 대국을 벌여 499회 승리하기도 했다. 2015년 10월에는 유럽바둑대회 3회 우승자인 판 후이(Fan Hui) 2단을 상대로 대국, 5전 전승하였다. ...

... 4억유로에 인수하면서 지금의 이름으로 바뀌었다. 본사는 영국 런던에 있다. 딥마인드는 심층신경망(deep neural networks), 재강화학습(reinforcement learning) 그리고 신경과학(neuroscience) 기반의 머신러닝을 통해 스스로 학습할 수 있는 컴퓨터 알고리즘을 개발하고 있다. 딥마인드가 개발하는 시스템은 IBM의 왓슨과 같이 미리 프로그램 되어 있는 인공지능과는 달리 기계학습을 통해 정보를 처리하기 때문에 특정 분야에 국한되어 이용되기보다는 ...

... 양자컴퓨터의 개념을 완전히 구현한 제품은 아니었기 때문에 그 진위 여부를 두고 논란이 많았다. 이후 D 웨이브는 D 웨이브 1의 후속으로 512개의 큐비트를 사용하는 D 웨이브 2(D-WAVE 2)를 출시했는데 구글이 이를 구입하면서 그 배경에 관심이 고조됐다. D-Wave 2는 머신러닝과 음성인식, 자연어 처리를 위해 방대한 데이터를 분석할 수 있고, 싱글코어 칩을 활용하는 일반 컴퓨터보다 1억배 이상 빠른 속도로 처리할 수 있는 것으로 알려졌다.