미국 머신러닝 솔루션 업체인 페로 랩스(Fero Labs)에 따르면 설명가능 머신 러닝(Explainable Machine Learning)을 제조업에 도입하기 위해 US$ 900만 달러의 투자금을 유치했다. 이노베이션 인데버스(Innovation Endeavors)가 주도하고 더치 인베스트 벤쳐캐피탈(Deutsche Invest VC)이 이번 시리즈에 참여했다. 에너지, 제조, 중공업, 인프라 및 운송 부문을 포함한 산업 전반에 걸쳐 인공지능 및 머신 러닝의 채택이 꾸준히 증가하고 있다.특히 제조 및 유틸리티 부문의 리더 중 절반 이상에서 인공지능이 향후 5년 동안 고부가가치 자산을 제어할 것으로 예측한다. 포괄적인 설명이 가능한 머신 러닝 소프트웨어는 공장 운영자에게 머신 러닝 알고리즘에 대한 액세스를 제공하여 탐색 중인 모든 문제의 근본 원인을 이해할 수 있도록 돕는다.페로 랩스의 소프트웨어는 헨켈(Henkel), 볼보트럭(Volvo Trucks), 게르다우(Gerdau), 코베스트로(Covestro) 등의 고객들에게 사용되고 있다. 고객들은 평균 10%의 수익성 증가와 배출량을 감소시킨 것으로 분석된다. 이와 같은 장점 덕분에 페로 랩스의 소프트웨어는 소비재, 자동차, 철강 및 화학 산업을 포함한 다양한 산업에서 더욱 더 많이 활용될 수 있을 것으로 전망된다.▲ 페로 랩스(Fero Labs)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

캐나다 물류자동화 기업인 아타보틱스(Attabotics)에 따르면 선도적인 인공지능(AI) 기업인 알타엠엘(AltaML) 및 인공지능 연구·응용센터인 에이미(Amii)와 파트너십을 체결했다.아타보틱스의 혁신적인 공급망 인프라에서 효율성과 생산성을 더욱 최적화하는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기능을 개발하기 위한 목적이다.최신 클라우드 기반 로봇 운영에서 파생된 사물인터넷(IoT) 데이터를 활용할 수 있다. 알타엠엘 및 에이미와의 협업을 통해 인공지능 기술과 사물인터넷(IoT) 인프라를 결합해 보다 효율적인 사물인터넷 운영을 달성할 계획이다.특히 아타보틱스는 데이터 관리 및 기능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 또한 이번 프로젝트를 통해  현대 전자상거래에 최적화된 디지털 통합 분산 네트워크를 구축할 수 있을 것으로 전망된다. ▲ 아타보틱스(Attabotics)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 의학협회(American Medical Association)에 따르면 가상현실(VR) 플랫폼을 이용하여 훈련된 의사의 수술 오류가 거의 50% 감소됐다.가상현실 교육이 학습 곡선(learning curve)을 최대 50건까지 줄여 수술시간에서 거의 1시간을 대체한 것으로 평가된다. 또한 가상현실 교육은 기존 교육 방법보다 최소 34배 저렴한 것으로 평가된다.즉 가상현실을 이용한 수술 훈련은 확장가능하고 비용 효과적이며 기술 이전에도 매우 효과적인 것으로 분석된다. 이와 같은 가상현실 플랫폼은 외과의를 교육하는 기관에 배포되고 있다.기술에는 척추 수술, 관절 재건, 상지 및 로봇 공학의 모듈이 포함된다. 특히 캐나다 스타트업기업인 프리시전오에스(PrecisionOS)와 같은 회사의 가상현실 옵션은 새로운 가상현실 훈련 표준이 될 것으로 전망된다. ▲의학협회(American Medical Association) 로고(출처 : 홈페이지)

영국 인공지능 스타트업 기업인 마인드 파운드리(Mind Foundry)에 따르면 €1146만 유로의 투자를 유치받았다.  인간과 인공지능(AI)이 함께 일하는 미래를 만들기 위한 목적이다.옥스포드에 위치한 옥스포드대의 MLRG (Machine Learning Research Group)에서 분리된 회사로서 2016년 설립됐다. 이번 투자 자금은 Aioi Nissay Dowa Insurance (ANDI)가 이끄는 시리즈에이(Series A)로부터 확보한 것이다.기존 투자자인 파크워크 어드바이저스(Parkwalk Advisors), 옥스퍼드 사이언스 이노베이션(Oxford Sciences Innovation), 옥스포드대(University of Oxford) 및 옥스포드 기술혁신 이엘에스 펀드(Oxford Technology and Innovations EIS Fund: OTEIS)가 함께 참여했다.이번 투자는 빠르게 진화하는 산업에서 마인드 파운드리의 성장을 가속화할 전략적 파트너십의 일부로 평가된다. 인공지능 플랫폼은 팀이 더 나은 결정을 내릴수 있도록 비즈니스에 대해 학습하고 있다.보다 나은 의사 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 머신러닝 플랫폼의 토대를 제공한 것으로 평가된다. 이를 통해 보험업계는 인공지능이 현실 세계에 영향을 미칠수 있는 새로운 비지니스 모델을 제공할 수 있다.가정, 자동차 및 사무실이 점점 더 연결됨에 따라 보험사의 역할도 진화하고 있기 때문이다. 참고로 정부는 인공지능에 대한 연구개발에 대한 지원을 확대하고 있다.▲ UK-MindFoundry-AI▲ 마인드파운드리(Mind Foundry)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

영국 다국적 기술기업인 아베바(AVEVA)에 따르면 클라우드 및 인공지능(AI)에 초점을 맞춰 미국 다국적 기술기업인 마이크로소프트와 파트너십을 확장하고 있다.제조 및 에너지 산업의 디지털 혁신을 주도하기 위한 목적이다. 마이크로소프트의 솔루션과 함께 아베바의 통합 포트폴리오에서 가치를 극대화할 수 있도록 지원할 수 있다.예를 들어 Azure AI 서비스를 완전히 수용함으로써 효율적인 에너지 관리를 지원한다. 이와 같이 양사는 고객이 클라우드의 가치를 이해할 수 있도록 보다 광범위하게 클라우드에 대한 노력을 집중할 예정이다.특히 고객이 클라우드, Azure AI, Azure Machine Learning 및 BigData Analytics를 사용하는 새로운 방법을 탐색하도록 지원할 계획이다.아베바의 설문 조사에 따르면 참가자의 86%가 디지털 혁신이 회사 전략 계획의 핵심으로 평가한다. 이와 같이 양사의 협력은 산업 및 제조 조직이 고객을 위한 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있도록 지원할 것으로 전망된다.▲ UK-AVEVA-AI▲ 아베바(AVEVA)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

영국 커넥티드자율주행센터(Center for Connected and Autonomous Vehicles, 이하 'CCAV')에 따르면 국내 도로에서 자율주행 차량을 이용해 230마일의 주행을 완료했다.휴먼드라이브(HumanDrive)로 명명된 이 프로젝트는 CCAV, 이노베이트(Innovate) UK 및 9개의 컨소시엄 파트너를 통해 영국 정부가 공동으로 총 £1,350 만 파운드를 지원해 진행됐다.테스트 차량에는 GPS, 레이더, 라이더(LIDAR) 및 카메라 기술을 갖춘 닛산 리프(Nissan Leafs) 차량이 사용됐다. 자율주행차량에 탑재된 시스템은 여행 중에 발생하는 도로와 장애물을 탐색하는 방법에 대한 결정을 내릴 수 있다.또한 개인 트랙에서 테스트한 파일럿 차량은 실시간 머신러닝(Machine Learning)이 가능하다. 이전에 발생한 트래픽 시나리오 및 솔루션의 데이터 세트를 구축함으로써 이 학습경험을 사용해 향후 유사한 시나리오를 처리하고 장애물 주위의 안전한 경로를 찾을 수 있다.이를 통해 복잡한 원형 교차로 및 고지대와 같이 국내 지방도로에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 자율주행 차량을 개발할 수 있었던 것으로 분석된다.영국에서 가장 긴 자율주행을 안전하게 완료한 것은 영국 거리에서 무인 자동차의 출시를 향한 큰 발걸음으로 평가받고 있다.▲ UK-CCAV-Autonomous Car▲ 커넥티드자율주행센터(CCAV)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 ICT기업인 잉크빗(Inkbit)에 따르면 '눈'과 '두뇌'를 구비한 3D 프린터를 설계했다. 잉크빗은 MIT대(Massachusetts Institute of Technology)에서 출발한 스타트업이다.회사는 머신비전(machine vision) 및 기계학습(machine learning) 시스템을 갖춘 인공지능(AI) 지원 가능한 3D 프린터를 개발했다. 스템을 통해 이전에 프린트된 적이 없었던 제품의 대량 인쇄가 가능한 것으로 분석된다.비전시스템은 실시간으로 오류를 수정하기 위해 객체의 각 레이어를 스캔할 수 있다. 기계학습 시스템은 이 정보를 사용해 재료의 뒤틀림 거동을 예측하고 보다 정확한 최종 제품을 산출할 수 있는 것으로 평가 받고 있다.특히 시스템은 실시간으로 오류를 자동으로 수정하고 변덕스러운 소재의 뒤틀림 및 수축 작용을 사전에 보완할 수 있다. 빠른 OCT(optical coherence tomography) 스캐너와 기계학습 시스템을 사용하기 때문이다.또한 3D 프린터에는 다중 재료 부품을 만드는 16개의 프린트 헤드가 있어 사용자가 동일한 기계에서 새 객체의 프로토타입을 제조할 수 있다.향후에는 모든 사람의 아이디어 제품이 사용될 수 있도록 3D 프린터를 이용해 제품을 신속하게 생산할 수 있을 것으로 기대된다.▲ USA-Inkbit-3Dprint▲ 잉크빗(Inkbit) 3D 프린터 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 글로벌 자동차 제조업체인 제너럴모터스(General Motors)에 따르면 다른 자동차 제조업체간의 자율주행 차량 데이터 공유방법으로 블록체인(blockchain) 기술을 지지한다.데이터공유을 위한 탐색 작업은 컨소시엄인 MOBI(Mobility Open Blockchain Initiative)의 후원 하에 수행됐다. 자동차 산업 전반에 걸쳐 분산원장기술(DLT) 개발을 조화시키기 위한 목적이다.특히 MOBI의 창립 멤버인 BMW는 처음으로 데이터 공유 사용 케이스에 관심을 표명했다. 블록체인 기술의 출현으로 분산형 데이터 관리가 개인정보를 보호하면서 효율적인 방식으로 구현될 수 있을 것으로 판단된다.즉 분산형 기계학습(decentral machine learning), 다중기밀컴퓨팅(multi-party confidential computing) 및 분산형 데이터시장(decentral data markets)과 같은 신기술은 자율주행 시대의 데이터 처리를 위한 구조를 제공할 것으로 평가 받고 있다.향후 블록체인 기술은 다양한 분야에서 광범위하게 이용될 것으로 기대된다. 미국 정부는 4차산업혁명의 고도화를 위해 인공지능(AI), 블록체인 기술 등에 대한 투자를 확대하고 있다.▲ USA-GM-blockchain▲ 제너럴모터스(General Motors)의 회장인 Mary barra(출처 : 홈페이지)

미국 글로벌 기술기업인 아이비엠(IBM)에 따르면 한국 기업금융업체인 현대커머셜(Hyundai Commercial)과 'IBM Think 2019'에서  파트너십을 체결했다.블록체인(blockchain)을 사용해 비즈니스 모델을 현대화하기 위한 목적이다.  'IBM Think 2019'는  IBM의 연례 기술 및 비즈니스 컨퍼런스로서 2019년에는 캘리포니아 샌프란시스코에서 개최됐다.현대커머셜과 파트너십은 오픈 소스 하이프렛져 블록체인 기술(open source Hyperledger Fabric blockchain technology)의 사용에 초점을 맞출 계획이다. 현대커머셜 네트워크를 위한 새로운 공급망 금융 생태계를 창출하기 위한 목적이다.자동차 딜러, 유통 업체 및 제조업체를 포함한 네트워크 참여자는 데이터를 안전하게 관리하고 효율적으로 배포할 수 있다. 네트워크 참여자가 블록체인의 모든 거래에 대한 실시간 공유보기에 액세스할 수 있기 때문이다.이를 통해 지금까지의 수동 프로세스를 자동화해 효율성을 높여줄 것으로 기대된다. 또한 현대금융서비스 자회사인 현대카드는 IBM과 협력해 머신러닝(machine learning) 기술을 구현할 것이다. 고객 서비스를 위한 인공지능(AI) 기반 대화방을 만들 계획이다.IBM은 금융서비스, 공급망, 정부, 소매점, 디지털 저작권 관리, 의료 및 보험 전반에 걸친 블록체인 기반 제품을 신속하게 개발하고 있는 것으로 알려져 있다.현대커미셜과 현대카드는 IBM과의 협력을 통해 블록체인을 이용한 비지니스 모델을 빠르게 구현할 수 있을 것으로 기대된다.▲ USA-IBM-blockchain-platform▲ 아이비엠(IBM)의 블록체인 플랫폼 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 글로벌 기술기업인 애플(Apple)에 따르면 자율주행차량 프로그램인 타이탄 프로젝트(Project Titan)에서 200명 이상의 직원을 해고했다. 애플의 자율주행 차량 프로젝트에 대한 두번째 인력 감축에 해당된다.2016년, 맨스필드가 이 프로젝트를 맡은 직후에 수백명을 해고한 바 있었다. 프로젝트의 세부사항은 여전히 알려져 있지 않다.타이탄 프로젝트팀은 2019년 주요 핵심 분야에 집중하면서 일부 그룹이 회사의 다른 프로젝트로 옮겨갔다. 기계학습 및 기타 이니셔티브 부분을 지원하기 위한 목적이다.그러나 인력감축에도 불구하고 애플은 여전히 자율주행 시스템을 커다란 기회로 분석하고 있다. 특히 가장 야심찬 기계학습(machine learning) 프로젝트에 몰입하고 있는 것으로 알려져 있다.애플은 기존의 자동차 제조업체에게 라이센스를 부여할 자율주행 소프트웨어를 만들지는 않을 것으로 분석된다. 애플은 자체 구동 하드웨어와 소프트웨어를 개발하고 있다.또한 애플은 건강 관련 기술로 초점을 전환할 가능성도 있다. 인류에 큰 공헌을 할 수 있기 때문이다. 급격하게 변화하는 4차산업 환경 속에서 애플은 선택과 집중 전략을 추진 중이다.▲ USA-Apple-AutonomousCar▲ 애플(Apple)의 자율주행차량 컨셉 홍보자료(출처 : 홈페이지)