에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 7월 17, 2024 | 인사이트 리포트
대형언어모델(LLM; Large Language Model)이 제조업을 혁신하는 방법 Industry 5.0, 디지털 전환(DX), 끝없는 기술 발전으로 정의되는 시대에 제조 분야는 혁신의 문턱에 서 있습니다. 이러한 변화의 핵심에는 단연 AI가 있는데요. 특히 챗GPT로 대변되곤 하는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 제조 현장을 엄청나게 변화시킬 잠재력이 있는 것으로 기대됩니다. 이번 아티클에서는 복잡한 인간의 언어와 각종 도메인 지식을...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 7월 10, 2024 | 인사이트 리포트
설명 가능한 AI④ 제조업 활용 사례 “AI와 사람의 완벽한 협업 사례다” 제조 분야에서 XAI의 중요성을 설명하는 설득력 있는 사례 연구는 Siemens의 현장 실험에서 나왔습니다. 전자 제품의 비전 품질검사에서 두 그룹의 성과를 비교하한 연구인데요. 첫 번째 그룹은 기존 ‘블랙박스’ AI의 도움을 받았고, 두 번째 그룹은 잠재적인 품질 문제에 대한 예측을 설명하기 위해 시각적 히트맵을 제공하는 AI의 도움을 받았습니다. 결과는...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 7월 9, 2024 | 인사이트 리포트
설명 가능한 AI③ XAI와 AI 규제 준수와의 상관성? ‘딥러닝의 아버지’라고 불리는 제프리 힌턴은 2018년 12월 12일 미국 잡지 ‘와이어드’ 인터뷰에서 “AI에 설명 가능성을 요구할 이유가 없으며, 작동 결과를 사후에 평가해서 얼마나 믿을 만한 것인지 따지면 족하다”라는 취지의 발언을 했습니다. XAI의 필요성을 부정한 이야기였죠. 하지만 8일 뒤 ‘포보스’는 반박 기사를 냈습니다. AI 개발자, 국방 연구 책임자, 글로벌 컨설팅...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 7월 9, 2024 | 인사이트 리포트
설명 가능한 AI② XAI(eXplainable AI) 주요 방법론 ‘설명 가능한 AI(XAI·eXplainable AI)’를 구현하기 위한 다양한 방법론이 연구되고 있습니다. 1. 특성 중요도(Feature Importance) Feature importance는 주로 트리 기반 모델(예: 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅)에서 사용됩니다. 즉, 중요도를 구분하는 것이 트리의 분할과 밀접한 관련이 있다는 말이죠. 의사결정 트리는 루트 노드(root...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 7월 9, 2024 | 인사이트 리포트
설명 가능한 AI① XAI(eXplainable AI)란? – 개념, 역사, 중요성 XAI(자이, Explainable AI)란 무엇인가? XAI(Explainable AI, 설명 가능한 AI)는 AI 시스템의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 만드는 기술입니다. XAI는 AI 모델이 어떻게 결론을 도출했는지를 설명함으로써 AI의 투명성을 높이고, 사용자가 AI의 판단을 신뢰할 수 있도록 돕습니다. AI 개발 역사와 XAI 등장 배경 (1) 규칙 기반 전문가 시스템...
![[AI 자율제조 ③] 산업용 AI 개발 운영 플랫폼을 이용한 생산 고도화](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/06/lisa-video-1080x675.jpg)
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 6월 24, 2024 | 인사이트 리포트
[AI 자율제조 ③] 산업용 AI 개발 운영 플랫폼을 이용한 생산 고도화 <AI 자율제조 전략 1.0 PDF 바로보기> 산업용 AI 개발/운영 플랫폼을 이용한 생산 고도화 이렇게 수집, 전처리한 데이터셋으로 산업용 AI 모델을 생성하면 제조 현장 곳곳에서 아주 유용하게 활용할 수 있습니다. 아하랩스의 산업용 AI 학습/배포 플랫폼인 ‘리사(LISA)’는 정상 데이터만으로 빠르게 모델을 개발할 수 있고, 자유로운 모델 파이프라인 조합으로 어떤 공정에서도...
