혁신적인 기술을 선도하는 영국 전문 기술 컨설팅 기업 캠브리지 컨설턴트(Cambridge Consultants)는 고객사의 혁신 공학 실현 및 지적 재산권(IP) 확보를 위한 엔지니어, 디자이너, 과학자 및 수학자 850명 이상 보유하고 60년 이상의 혁신적인 노하우로 매년 400개 이상 프로젝트와 20개국 이상의 고객사와 협업 진행하고 있으며 3000건 이상 고객사 특허 등록과 스핀아웃 20건 중 3건이 시가 총액 10달러(약 1조8000억원) 이상을 기록하고 있다.
캠브리지 컨설턴트는 로봇 공학에서 커스텀 로봇 공학, 준-구조화된 업무(정확히 정의되어 있으나 완전히 반복적이지는 않은 업무) 자동화, 인간 증강(Human augmentation), 맞춤형 제조 기계 설계 등과 인공지능(AI), 딥러닝 및 머신러닝 솔루션, 인식(Perception), 의사 결정, 엣지 처리(edge processing), 비용 최적화된 전산 구조·감지(sensing) 등과 고성능·저비용 맞춤형 센서, ADAS 센서 및 센서 융합 기술, 헬스케어 플랫폼 베럼(Verum) 등의 대표적 기술을 보유하고 있다.
제2회 ‘국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2019)’의 마지막 행사로 19일에 열린 메인 컨퍼런스 ‘AI Expo Korea Summit 2019’에서 아시아 지역 총괄 책임자 마일즈 업튼(Miles Upton) 박사는 ‘AI-Proof of Concept(AI-개념증명): 한계에서 벗어나 실제 상용화에 도달하는 방법’을 주제로 ‘AI 개념증명’ 연속 루프를 풀어가는 핵심 단계를 살펴보고 대표적인 성공 사례를 통해 성공한 기업들이 이 성과를 얼마나 달성하고 있는지를 구체적으로 제시했다.
이날 마일즈 업튼 박사는 머신러닝을 적용한 스마트폰 결핵 스크리닝 결핵(TB) 원격 진단 시스템, 로봇 공학, AI기술을 융합한 식기 세척 자율 시스템 ‘터보 클린(Turbo Clean)’, 데이터 자동 수집 기반의 자율주행 애그리테크(Agritech) 로봇 ‘마무트(Mamut)’ 등 캠브리지 컨설턴트의 대표적인 적용사례를 들어 설명했다.
또한 캠브리지 컨설턴트 사례 연구 등 발표를 통해 인공지능이 좀 더 인간처럼 학습할 수 있는 방법을 찾기 위한 연구로 원샷 학습(one -shot learning), 적응력(Adaptability), 학습을 위한 학습(learning to learn) 등의 기술을 적용해 현장에서 부족한 데이터를 이용해 신뢰성이 더 높은 인공지능 시스템 구현이 가능해 졌음을 제시했다.
업튼 박사는 우리가 인공지능을 성공적으로 구현하기 위해서는 그리고 개념증명(PoC)의 고리를 끊기 위해서는 ‘최소 실현가능한 인공지능(minimum viable intelligence)’을 이용해 첫 반복 과정을 신속하게 완료하는데 목표를 재설정할 것과 모멘텀 및 역량 구축을 위한 새로운 역량에 장기적 투자를 해야 된다고 강조했다.
특히 마일즈 업튼 박사는 최근 캠브리지 컨설턴트가 개발한 왜곡된 이미지를 실시간으로 보정하는 기술인 ‘딥레이(DeepRay™)’를 소개했다. 기술은 실제 이미지(real-world image)의 왜곡 현상을 학습하고 새로운 GAN(생성적 적대 신경망-Generative adversarial network) 아키텍처를 활용하여 실시간으로 이미지를 보정하며 이미지의 심한 왜곡, 품질 저하 또는 이물질이 발생해도 기계와 사람 모두 실제 이미지를 선명하고 명확하게 인식한다.
이 기술은 자율주행차, 기계자동화, 의료 영상(imaging) 진단, 스트리밍 영상 및 음성 데이터에서 압축 인공물(compression artefacts) 제거 등 다양한 산업에서 혁신적으로 기여할 것으로 기대된다고 밝혔다.
이밖에 마일즈 업튼 박사는 “캠브리지컨설턴트는 연간 400개 이상의 프로젝트를 수행하고 70%에 이르는 재의뢰율이 입증하듯 다국적 기업의 기술 파트너로서 자율주행, 생산 모니터링, 보안 등 다양한 분야에서 혁신적인 AI 기술 적용사례들을 만들어 왔다”며 “우리 회사가 갖고 있는 AI역량을 통해 고객사에 맞춤형 솔루션과 특허를 제공하고 기술적 한계를 안고 있는 분야에서 혁신적인 돌파구를 제시할 수 있을 것”이라고 말했다.
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