[AI 자율제조 ①] 산업부가 발표한 AI 자율제조 전략 1.0이란?

[AI 자율제조 ①] 산업부가 발표한 AI 자율제조 전략 1.0이란?

[AI 자율제조 ①] 산업부가 발표한 AI 자율제조 전략 1.0이란? 산업통상자원부가 지난 5월 8일 국내 산학연 AI 분야 전문가들이 참석한 가운데 ‘AI 시대의 新산업정책’ 위원회 출범식을 개최했습니다. AI가 보편화될 시대에 우리 산업의 변화상을 전망하고, AI를 활용한 산업 혁신을 위한 정책 과제를 도출하기 위해 위원회를 구성한 겁니다.  국내 AI 분야 산학연 전문가 200여 명이 향후 6개월 간 크게 3개 분야로 나눠 작업에 참여할 예정으로...
[AW2024] 라벨링 없이 정상 영상만 있어도 AI 학습&활용 가능

[AW2024] 라벨링 없이 정상 영상만 있어도 AI 학습&활용 가능

[AW2024] 라벨링 없이 정상 영상만 있어도 AI 학습&활용 가능 아하랩스는 지난 3월 27일부터 29일까지 서울 코엑스에서 열린 ‘2024 자동화산업전(이하 AW2024)’ 전시회에 참가했습니다. 이번 전시회는 450개 기업이 참여해 역대 최대 규모로 개최되었는데요. 아하랩스 부스에도 많은 고객님이 방문해 아하랩스의 인공지능 솔루션에 대해 다양한 의견과 질문을 나누어 주셨습니다. 깊은 감사의 말씀드립니다.    라벨링 없이 정상 데이터만으로 AI 학습과...
‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’ 발생률 감소

‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’ 발생률 감소

‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’ 발생률 감소 이상탐지(Anomaly Detection) 딥러닝 모델을 활용해 검사 이미지 전체 영역을 학습합니다. 실제 생산품의 결함이 아닌, 그 밖의 다른 문제로 인한 과검(1종 오류) 사례일 확률을 추론합니다.   Challenge   ‘미검’ 0%를 달성하기 위해 검사 기준을 너무 민감하게 설정한 경우, ‘과검(1종 오류)’이 많아짐 과검을 적발하기 위한 무작위 샘플링...