▲ 일본 오사카대(大阪大)에서 개발한 양자컴퓨터 이미지 [출처=홈페이지]일본 오사카대(大阪大)에 따르면 2023년 12월22일부터 초전도 양자컴퓨터 국산 3호기의 클라우드 서비스를 시작할 계획이다. 국산 부품이나 소프트웨어를 검증해 개선하기 위한 목적이다.42개 기관이 참여한 '양자소프트웨어컨소시엄'은 양자컴퓨터의 사용 사례를 탐색하고 사용자의 요구나 의견을 반영해 시스템을 발전시킬 방침이다.양자컴퓨터는 기존 컴퓨터와 비교할 수 없을 정도로 짧은 시간에 많은 문제를 해결할 수 있다. 공동연구그룹은 양자컴퓨터를 초전도 양자비트로 구축해 클라우드를 통해 이용할 수 있는 서비스를 구축했다.연구자는 원격지에서 양자 알고리즘을 실행하고 소트트웨어의 개량·동작 확인을 하거나 사용 사례를 탐색할 수 있다. 개발된 양자컴퓨터는 이화학연구소(理化学研究所)가 제공한 64 양자 비트칩을 사용하고 있다.이화학연구소는 2023년 3월27일 초전도 양자컴퓨터 초호기의 칩을 클라우드에 공개했다. 당초 3호기에 이화학연구소가 공개한 16양자 비트칩을 장착했다가 동년 11월3일 64양자 비트칩으로 교체했다.3호기는 초호기에서 사용했던 해외에서 수입한 부품을 사용하던 것을 대폭 국산 부품으로 치환했다. 냉동기, 저잡음전원, 저온증폭기, 자기실드 등 많은 부품을 국산으로 교체했지만 높은 수준의 양자 비트 성능을 실현했다.양자컴퓨터는 1980년대부터 이론적으로 연구하기 시작했다. 신재료 개발, 금융, 신약 개발, 기계학습 등을 위해서는 계산을 고속화할 필요가 있기 때문이다.현재 구글, IBM, 중국과학기술대, 중국저장대, 미국의 스타트업인 리제티(Rigetti) 등만이 59양자비트 이상의 제어를 실현했다. 다수 기업과 대학이 이러한 목료로 도전했지만 성공한 사례를 찾아보기 어렵다.일본 정부는 2023년 3월 이화학연구소, 후지츠, 오사카대, 산업기술총합연구소 등이 공동으로 50 양자비트 이상의 제어에 성공했다. 직접 개발한 2차원 집적회로와 수직배선패키지를 사용했다. 

영국 자율주행 스타트업 웨이브(Wayve)에 따르면 시리즈 B 펀딩 라운드에서 $US 2억5800만달러를 모금했다. 기존 투자자 마이크로소프트를 포함해 D1 Capital Partners, Moore Strategic Ventures,  Linse Capital 등이 참여했다.투자를 받은 자금은 자율주행 기술을 확장시키고 상용 차량 파트너와 더 많은 파일럿 프로젝트를 시작할 방침이다. 웨이브는 차량 외부에 장착된 카메라 센서를 활용해 수집한 데이터를 기반으로 기계학습을 통해 자율주행 기술을 개발하고 있다.디지털 지도나 코딩을 통해 차량의 자율주행을 구현하는 방식과는 다르다. 현재 웨이브는 영국 런던에서 슈퍼마켓 체인 아스다(Asda)와 함께 자율배송 실험을 진행하고 있다.▲ 웨이브(Wayve) 홈페이지

인도 데이타 기반 기술 조사기업 어낼리틱스 인사이트(Analytics Insight)에 따르면 2021년 최고의 데이터 과학 리더 10인을 선정했다.최고 수준의 데이터 과학 기술을 통해 업계 역학을 변화시킨 인물들이다. 선정된 인물들은 심도있는 연구와 선구적인 아이디어 등 산업 분야 전반에 걸쳐 획기적인 솔루션을 도입시킨 글로벌 리더들이다.세부 내역을 살펴 보면  벤카타(Venkata Duvvuri),  알베르토(Alberto Pascual),  카를로스(Carlos Prades),  미히르(Mihir Kittur),  팀(Tim Kao),  벤자민(Benjamin Tengelsen),  이머(Imre Szücs), 파르자나(Farzana Noorzay),  라비(Ravi Korlimarla),  딘(Dean Abbott) 등이다.먼저 오라클(Oracle)의 데이터 과학 이사인 벤카타(Venkata Duvvuri)는 기계학습 및 데이터 과학을 전문으로 하고 있다.10년 이상의 경험을 쌓아 결과 지향 데이터 과학, 비지니스, 웹 및 마케팅 분석의 리더이다. 벤카타는 여가 시간에 Northeastern University에서 겸임 교수로 데이터 분석 및 기계 학습을 가르치고 있다.다음으로 알베르토(Alberto Pascual)는 IDBS의 데이터 과학 및 분석 이사로 데이터 과학과 생물의학 영역에서 풍부한 경험을 갖고 있는 컴퓨터 과학 학사 및 생물정보학 박사이다. 카를로스(Carlos Prades)는 Antofagasta Minerals의 데이터 과학책임자로 약 10년간 현장에서 업무를 수행한 인물이다. 2021년 데이터 과학팀을 꾸려 탐사에서 채굴 작업 등 여러 단계의 프로젝트를 이끌었다.미히르(Mihir Kittur)는 Ugam의 공동 설립자이자 최고 상업 책임자이다. 인공신경망을 사용한 로봇 팔 개발 관련 공학 논문을 발표했다.팀(Tim Kao)은  해군분석센터(CNA)의 데이터 과학 부사장으로 지난 20년 동안 미 해병대에서 근무했다. 2015년 CNA에 합류했다.벤자민(Benjamin Tengelsen)은 optimAize Marketing Solutions의 공동 설립자이자 CEO 및 데이터 과학자로서 머신러닝 모델을 개발했다. 데이터 사이언스 리더로 활동하고 있다.파르자나(Farzana Noorzay)는  Tillster사의  데이터 과학, 분석, 엔지니어링, 데이터 제품 팀의 수장이다. 라비(Ravi Korlimarla)는 데이터 과학 및 고급 분석 이사로 15년간 데이터팀과 함께 데이터 프로젝트를 추진하고 데이터 및 분석에 관심과 열정을 쏟았다.딘(Dean Abbott)은 SmarterHQ의 수석 데이터 과학자로 국제적으로 인정받고 있는 데이터 마이닝 및 예측 분석 전문가이다. 지난 20년 이상 고급 데이터 마이닝 알고리즘, 데이터 준비 기술, 데이터 시각화 등의 적용 경험을 갖고 있다.▲ 벤카타(Venkata Duvvuri)의 Linkedin

미국 캘리포니아주립대(University of California)에 따르면 인공지능(AI) 기술이 내장된 드론으로 떨어진 운석의 위치를 찾고 조각을 식별하는 연구가 진행되고 있다.운석은 우주과학의 기초가 될 만한 중요한 단서라는 점에서 연구 가치가 충분하다. 천체 과학자들은 매년 500여개의 운석이 지구로 떨어지지만, 이중 2% 정도만 발견된다고 말한다.연구팀은 수천 장에 달하는 운석 이미지를 인공지능 기계학습으로 처리한 뒤 드론으로 운석 조각을 식별한다는 계획이다. 운석이 떨어지는 각도를 계산해 해당 지점을 예측하고 자동 추적하는 시스템도 개발 중이다.드론은 자율비행으로써 격자 방식의 촘촘한 수색 경로를 사전에 프로그래밍할 수 있다. 운석을 탐지 및 식별해야 하기 때문에 비행 고도는 6.5~20피트(약 2~6미터)로 낮게 유지한다.본격적인 연구개발에 앞서 일반 드론을 네바다 지역에 띄워 운석 조사업무를 수행했다. 일반 매장에서 구매한 3DR의 쿼드콥터 드론에 고프로(GoPro)의 히어로4 카메라를 장착해 낮은 고도에서 일정 구역을 조사했다.현재는 인공위성 또는 도플러 레이더를 통해 운석 관련 데이터를 취합하고 연구인력이 수동적으로 조사에 나선다. 드론이 활용된다면 실시간, 그리고 자동으로 운석을 탐지하고 식별할 수 있을 것으로 기대된다.▲캘리포니아주립대에서 실험하는 드론 이미지(출처 : 홈페이지)

뉴질랜드 캔터베리대(University of Canterbury) 연구팀에 따르면 측량 정밀도구를 사용하는 인공지능(AI) 드론을 개발 중인 것으로 나타났다.인공지능 전문가 리차드 그린 교수와 우주항공 엔지니어링 전문가 댄 자오 교수, 컴퓨터공학 소프트웨어 전문가 켈빈 반드세일 교수가 한 팀을 구성했다.드론 매핑 작업에 적용되는 측량 장비 및 소프트웨어는 이미 높은 수준으로 발전하고 있다. 데이터를 처리하는 인공지능의 기계학습 역시 다양한 분야에서 개발되고 있다.현재 연구진이 중점을 둔 분야는 드론 자체의 비행 능력이다. 자율비행 중 난류 상에서의 로터 기능, 안정적인 호버링 제어, 변칙적인 환경에 적응할 수 있는 드론 비행술의 예측 등이 그것이다.연구진은 다양한 환경적 데이터를 인공지능 기술로 축적 및 처리하는 작업을 진행하고 있다. 이후에는 공기 역학적 모델링을 구현해 드론의 기체와 컨트롤러를 설계하는 단계로 이어진다.환경의 제약없이 측량 검사도구를 안정적으로 사용할 수 있는 드론의 제작이 연구진의 우선 순위다. 이후 측량 정밀도구와 드론용 플랫폼을 적용한다는 방침이다.글로벌 드론 산업을 연구하는 국가정보전략연구소는 "최근 드론 측량기술이 적용되는 산업 분야는 전력 인프라, 토목 건설 현장, 환경보호가 필요한 야생지 등이다."며 "드론 측량기술의 개발에 따라 더 많은 분야에 활용될 것으로 전망된다."고 밝혔다.▲왼쪽부터 리차드 그린 교수, 댄 자오 교수, 켈빈 반스데일 교수(출처 : 홈페이지)

독일 카운터드론 시스템개발사 디드론(Dedrone)에 따르면 6월 22일 기준 대드론 탐지 센서 판매량이 1000개를 돌파한 것으로 나타났다.디드론은 영공보안산업의 세계적인 선도 기업으로서 2014년 설립돼 현재까지 카운터 드론 시스템을 개발하는 데 꾸준히 정진해 왔다.탐지 센서를 비롯해 인공지능(AI) 기술인 기계학습이 내장된 자사의 공역 보안 솔루션을 사용하면, 250여개의 다양한 드론의 유형을 감지하고 식별할 수 있다고 주장한다.현재 해당 솔루션은 전 세계 33개국에 배치돼 현장에서 운용되고 있다. 국방부, 보안기관, 전력 인프라, 공항, 교정 시설, 민간기업에서의 수요가 증가하고 있다.주요 고객에는 미국방부를 포함한 G7 4개국, 캐나다 벤쿠버의 항만시설 및 정유소, 영국 뉴캐슬국제공항, 전 세계 50여개 교도소 등이 포함된다.민간기업의 경우 포춘 500대 기업 중 10곳에서 디드론의 보안 솔루션을 사용하고 있다. 드론 기반의 사이버 공격 대응과 데이터 센터의 보안이 주요 목적이다.드론을 탐지하고 방어할 수 있는 시스템이 1000개 이상 판매된 것은 드론 업계에 새로운 시장이 생성된 것과 동시에 위협 요소로서 작용하고 있음을 방증한다.참고로 디드론은 2014년 설립됐으며 1년 만에 US$ 300만달러 규모의 투자를 제공받았다. 이후 북아메리카 시장으로 진입하기 위해 2016년 샌프란시스코로 본사를 이전했다.▲디드론의 드론 탐지 센서(출처 : 홈페이지)

캐나다 해양 영역 인공지능(AI) 솔루션 기업인 지에스티에스(GSTS)에 따르면 국방연구개발소(DRDC)와 인공지능 알고리즘을 활용한 선박 위험 탐지 계약을 체결했다.고급 해양 위험 감지 및 평가 기능을 제공하기 위한 목적이다. 캐나다 안전 및 보안 프로그램(Canadian Safety and Security Program)에 따라 자금이 지원된다. GSTS에서 개발한 인공지능 기반 플랫폼인 OCIANA ™가 활용된다. 이 프로젝트에서 GSTS가 개발한 독점 인공지능 알고리즘은 국가 고유의 감시 데이터 세트와 함께 사용될 수 있다. 개발된 솔루션은 인공지능 및 기계학습의 최첨단 기술을 통해 여러 센서 소스의 데이터를 신속하게 처리해 거의 실시간으로 인텔리전스를 제공할 수 있다. 이를 통해 관심 영역에서 선박을 식별하고, 여러 센서에서 수집된 정보로 선박의 신원, 이동 내역 및 위험 상태를 통합할 수 있다.특히 고객은 객체 분석을 위한 기계학습 알고리즘과 결합된 다양한 위성 데이터 세트를 사용하는 OCIANA ™를 통해 해양 위협을 빠르고 효과적으로 탐지, 평가 및 대응할 수 있는 것으로 평가된다.또한, GSTS는 보안, 관세 및 이민 요건을 충족하는 차세대 기능을 제공할 예정이다. 이를 통해 GSTS는 보안, 환경 및 상업적 위험과 관련된 까다로운 해양 위험 및 위협 탐지 문제를 충족할 수 있는 능력을 입증할 수 있다. 프로젝트를 통해 정부와 기관은 해양 위협이나 사고에 대응할 수 있도록 향상된 상황 인식, 의사 결정 및 기관간 커뮤니케이션 기능을 제공받을 수 있을 것으로 기대된다.▲ 지에스티에스(GSTS)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 국방부에 따르면 터키산 드론이 조종사의 명령 없이도 인공지능(Artifiical Intelligence, 이하 AI) 프로그램 오류로 사람을 공격할 수 있다고 주장했다.전투형 드론에 AI가 내장될 경우 목표물을 인식하고 공격하는 프로그램이 설정된다. 미국방부는 현재 AI기술로는 타겟이 사물인지 사람인지 식별하는 것은 완벽하지 않다고 분석했다.특히 터키의 공격형 드론인 ‘Kargu-2’가 사람을 공격할 수 있는 자율비행 시스템을 갖추고 있다고 지적했다. Kargu-2 드론은 2019년 발생한 리비아 내전에 투입된 것으로 알려졌다.국제연합(UN) 보고서에 따르면 2019년 발생된 리비아 내전에 Kargu-2 드론이 투입돼 한 이민 센터를 공습한 바 있다. 그 결과 민간인 40명이 사망하고 60명이 부상을 입었다.당시 드론을 투입한 리비아국민군(LNA)은 민간인을 겨냥한 것이 아니라고 주장했다. 미국방부는 드론이 정확한 물체 인식을 수행하지 못한 참사라며 Kargu-2를 ‘치명적인 자율무기’라고 규정했다.현재까지 인간을 상대로 한 자율형 무기체계는 없다. 하지만 드론처럼 AI 시스템이 용이하게 적용되는 경우, 기계학습의 오차로 사람을 공격 목표물로 인식하는 것은 한순간이다.한편, 이번 미국방부의 주장이 최근 확장되고 있는 터키의 군용드론 사업을 저지하려는 의도일 수 있다며 정치적 시선으로 바라보는 이들도 적지 않다.▲터키 드론제조사 STM의 Kargu 드론 소개(출처 : STM 홈페이지)

미국 샌프란시스코하구관리연구소(SFEI)에 따르면 지역 내 개천이나 만 등 하구에 버려진 쓰레기를 찾아내는 데 드론이 활용되고 있다.SFEI 연구원들은 점점 심각해지는 하구 환경을 개선하기 위해 드론 활용을 연구했다. 그 결과 ‘드론+인공지능’ 형태로 방향을 설정했다.우선 드론에 장착된 고성능 카메라로 하구 인근 지역을 촬영한다. 다음으로 촬영된 이미지에 인공지능 기술을 적용해 흩어져 있는 쓰레기 및 부유물을 감지한다.현재 진행되는 사례를 살펴 보면, DJI의 매빅 2프로 드론으로 지정된 하구 지역을 촬영한다. 이어서 소프트웨어업체인 Kinetica에서 개발한 기계학습 도구가 쓰레기를 식별한다.기존 방식대로 하구 쓰레기를 처리하려면 방수복을 착용한 대규모 인원이 투입해야 한다. 게다가 전역의 쓰레기를 확인하는 것은 거의 불가능에 가깝다.연구진은 “바람이나 하류에 의해 휩쓸릴 수 있는 쓰레기를 빠른 시간 내 확인하고 처리하면 하구 환경을 개선하는 데 큰 도움이 된다”고 말했다.참고로 이번 환경 사업 운영자금은 미국환경보호청(EPA), 캘리포니아해양보호위원회(COPC), 캘리포니아공중보건부(CDPH)로부터 조달됐다.▲기계학습 프로그램으로 식별되고 있는 하구 쓰레기들(출처 : SFEI 홈페이지)

미국 복합기술업체 IBM에 따르면 인공지능(AI) 기술을 적용해 드론의 각종 업무 수행을 자동화해야 한다고 강조했다.당사 연구진은 드론이 현장 및 물체를 실시간으로 촬영하고 이후 목표 대상에 대한 식별과 세분화 과정을 거치는 데 여전히 긴 노동집약적 소모가 있다고 분석했기 때문이다.이에 따라 드론의 검사 수행과 정보 처리에 인공지능 기술을 접목해 이 모든 과정을 자동화하겠다고 나섰다. 결국 IBM 경영진은 폴란드 드론소프트웨어업체 Dronehub와 협업해 드론에 적용할 머신러닝 및 인공지능 솔루션을 개발하고 있다.양사의 목표는 드론 임무에 소요되는 시간을 단축하고 방대한 지역을 충분히 수용할 수 있는 인공지능 알고리즘을 개발하는 것이다.참고로 Dronehub는 독립형 이착륙 허브, 자율비행 플랫폼, 충전 베이스 등이 내장된 드론 인 어 박스(drone in a box) 기술을 보유하고 있다.▲드론 인 어 박스(drone in a box) 방식의 드론(출처 : Dronehub 홈페이지)