소셜 미디어에서 친숙한 얼굴을 식별하고 정원에 있는 야생화를 분류할 수 있는 이미지 인식 소프트웨어 영역에서는 인간 두뇌의 작동에서 영감을 얻은 인공 지능의 한 형태인 신경망(neural network)이 기본 기술로 사용된다. 신경망의 빠른 데이터 처리 기능에도 불구하고 해당 아키텍처는 인간에게 명백할 수 있는 오류의 원인을 정확히 찾아내는 데 어려움을 겪는다. 미국 퍼듀 대학교(Purdue University)는 비행기에서 산 정상을…
인공 나노와이어 시스템은 인간 뇌처럼 단기 및 장기 기억을 가질 수 있다. 나노와이어 네트워크는 미세하고 전도성 높은 은선 소재 연결망이다. 나노 와이어는 인간 두뇌의 네트워크로 연결된 물리적 구조의 측면을 모방했다. 호주 시드니 대학(University of Sydney) 물리학과 Alon Loeffler 박사는 “이 연구에서 우리는 일반적으로 인간의 두뇌와 연관되는 고차 인지 기능이 비생물학적 하드웨어에서 에뮬레이트될 수 있음을 발견했다”고…
ML(machine learning) 모델 훈련은 계산 집약적인 활동입니다. 모델에 잠재적인 상황에 대한 대규모 데이터 세트를 제공하고 정교한 알고리즘을 사용하여 이미지의 특징을 인식하는 데 사용할 수 있는 수학적 모델을 만드는 것으로 구성됩니다. IonQ와 현대의 최신 프로젝트는 Aria 양자 컴퓨터를 사용하여 이동 상황에서 흔히 볼 수 있는 43가지 유형의 도로 표지판을 분류하는 데 사용할 양자 기계 학습(Quantum Machine…
“심층 증거 회귀(deep evidential regression)”라는 새로운 접근 방식은 심층학습(deep learning) 프로세스를 가속화하고 더 안전한 결과로 이어질 수 있다. MIT와 하버드 대학 연구팀은 인공 신경망(AI Neural Network)이 데이터를 처리하는 빠른 방법을 개발하고 예측뿐만 아니라 사용 가능한 데이터의 품질을 기반으로 모델의 신뢰 수준도 제시했다. MIT 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL) 다니엘라 루스(Daniela Rus) 교수 그룹 박사…
캐나다 앨버타대학교(University of Alberta) 물리학자들이 전자 회로와 같은 역할을 하는 원자 기계(atomic machine)를 개발했다. 기계 학습(machine learning)을 위한 인공신경망을 보다 빠르고 정확하게 프로그래밍 할 수 있는 획기적인 기술로 활용될 수 있다. 정밀하게 제어 된 원자 패턴을 사용해 전자를 통제하는 원자 전자 시뮬레이터(The atomic electronic simulator)는 앨버타대와 퀀텀실리콘사(Quantum Silicon Inc.)의 최신 기술로 개발됐다. 이 연구는 원자스케일,…