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마키나락스

제조·산업 특화 AI 스타트업 ‘마키나락스’, CB인사이트 ‘세계 50대 첨단 제조 스타트업’에 선정

제조·산업 특화 AI 스타트업 마키나락스가 CB인사이트가 발표한 ‘세계 50대 첨단 제조 스타트업(Advanced Manufacturing 50: The most promising advanced manufacturing startups of 2022)’에 선정됐다고 밝혔다.   마키나락스는 ‘공장 분석 및 AI(Factory analytics & AI)’ 분야에 이름을 올렸다. 이 분야에는 마키나락스를 비롯해 노르웨이 유니콘 기업인 코그나이트(COGNITE), 미국의 스타트업 씨큐(SeeQ) 등 총 8개 기업이 포함됐다. CB인사이트는 전 세계 6,000개 이상의 기업을 평가해 ‘세계 50대 첨단 제조 스타트업’을 발표했다. ▲R&D 활동 ▲자체 Mosaic 스코어 ▲시장 잠재력 ▲비즈니스 및 경쟁 환경 ▲투자자 프로필 ▲팀 강점 및 기술 혁신 등이 주요 평가요소다. 이번에 선정된 50개 기업들은 2017년부터 약 7조 달러(한화 약 9조 원)의 투자를 유치했으며, 이중 12개 업체는 기업가치 1조 원 이상으로 평가받는 유니콘 기업이다. 올해 선정된 50개 기업 중에는 미국 기업이 27개로 가장 많았으며, 독일과 캐나다가 각 4개로 뒤를 이었다. 세계적인 AI 석학으로 꼽히는 앤드류 응 박사가 창립한 랜딩 AI(Landing AI)는 ‘외관 검사(Visual Inspection)’ 분야에 선정됐고, 국내에서는 설비 예지보전 솔루션 기업인 원프레딕트가 ‘예측 정비(Predictive maintenance)’ 분야에 이름을 올렸다. 윤성호·이재혁 공동대표는 “제조 및 산업에 특화된 AI 기술력과 노하우를 바탕으로 글로벌 시장에서 성장해 온 마키나락스의 가치를 입증한 의미 깊은 성과”라며 “AI 기술을 선도하는 기업으로서 제조 및 산업 현장이 직면한 다양한 문제를 해결해 실질적인 가치를 창출하며 산업의 지능화 실현해 나가겠다”고 포부를 밝혔다.  마키나락스는 제조 및 산업에 특화된 AI 솔루션과 MLOps 플랫폼 서비스를...

마키나락스 2022.07.29

마키나락스, AI 머신러닝 개발도구 ‘링크’ 커뮤니티 버전 출시

마키나락스가 데이터 사이언티스트를 위한 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 모델 개발 도구 ‘마키나락스 링크(MakianRocks Link, 이하 링크)’의 커뮤니티 버전을 출시했다.   링크(link.makinarocks.ai)는 AI/ML 모델을 가독성 있는 파이프라인으로 전환해주는 주피터랩의 확장 프로그램이다. 데이터 사이언티스트가 친숙하게 사용하는 주피터(Jupyter)의 사용성을 그대로 유지하며, 쿠버네티스와 관련한 기술 허들을 제거했다는 것이 특징이라고 업체 측은 설명했다. 이에 쿠버네티스 지식이 없어도 링크를 사용해 MLOps(Machine Learning Operations) 환경에 활용 가능한 파이프라인을 만들 수 있다.  링크의 주요 기능은 각 셀 간의 관계와 실행 순서를 지정할 수 있다. 코드 스크립트 화면에서 파이프라인을 생성해 노트북 코드(Notebook Code)에 대한 가독성을 높임으로써, 셀의 선후 관계를 설정할 수 없었던 주피터랩의 한계를 극복했다. 또한 파이프라인을 쉽게 구성하고 사용할 수 있도록 ▲파이프라인 실행 옵션 ▲코멘트 작성 ▲헤더컬러 설정 ▲컴포넌트 저장 및 공유 등 부가기능도 제공한다. 한 번 실행한 셀의 결과 값을 캐싱(Caching)해 반복 작업을 줄임으로써 업무 효율을 극대화한다. 캐시 정보의 저장과 공유 기능을 활용해 연속성 있는 작업과 협업자에게 작업 상태를 간편히 재현할 수 있다. 데이터 사이언티스트 간의 협업 편의성을 제고한다. 자유도가 높은 주피터랩의 특성상 사용자의 업무 방식이 다른 경우 작업결과물(output)의 대부분은 재사용이 어렵다. 링크에서는 전체 또는 일부의 파이프라인은 물론, 실행 결과를 저장하고 공유할 수 있어 협업자 간의 이해와 코드의 재사용성을 높일 수 있다. 또한 ▲코멘트 추가 ▲컴포넌트 그룹핑 ▲파이썬 스크립트 변환 등 효율적인 협업을 지원하는 부가기능도 탑재돼 있다. 향후 ▲파이프라인 및 노트북 소스코드 변경 이력관리 ▲실행 환경 동기화 등의 기능이 추...

마키나락스 2022.05.11

"AI 봄은 왔지만 갈 길은 험하다" 파운드리, AI 및 클라우드 이노베이션 2022 컨퍼런스 성료

파운드리(구 IDG)가 2월 23일 '2022 디지털 혁신을 열어가는 인공지능과 클라우드'라는 주제로 AI 및 클라우드 이노베이션 2022 웨비나를 개최했다.  이번 웨비나에는 10명의 발표자와 400여 명의 IT 전문가들이 참석해 심도깊은 강의와 질의 응답이 펼쳐졌다. 특히 각 세션 발표자는 기업이 AI를 도입하는데 어려운 점과 해법을 제시하면서 이제 AI 도입은 선택이 아닌 필수라는 인식을 함께 했다.    AI의 봄에도 과제는 계속된다 오프닝 세션에서 JP모건 체이스(JPMorgan Chase & Co)의 AI & 머신러닝 총괄 다니엘 우는 'AI 가속화: 도전과제 및 전략'이라는 주제로, AI 암흑기에서 얻은 교훈과 AI에 대한 다양한 도전과제를 살펴보면서 앞으로의 방향에 대해 논의했다.  다니엘 우는 "기업이 생존 경쟁과 디지털 혁신을 주도하기 위해 AI를 활용하고 있으나 대부분의 AI 프로젝트가 개념 증명 단계를 통과하지 못하고 있다"며, "두번의 AI 암흑기를 거쳐 다시금 찾아온 AI의 봄에도 기업은 데이터, 컴퓨팅, 인재, 운영 및 거버넌스 등 5가지 측면에서의 주요 과제를 해결해야 한다"라고 설파했다.   현대 AI 개발의 핵심 요소인 데이터 측면만 보더라도 해결해야 할 사항은 너무나 많다. 주요 문제로는 데이터 품질과 가용성, 접근성 등이 있는데, 우선 기업은 데이터 클리닝에 투자해 하나의 진실된 데이터 소스를 만들어야 한다. 또한 데이터 중심 설계 및 개발을 실천하고 데이터 프로세스를 자동화하면서 이런 프로세스에 거버넌스와 카탈로그화를 포함시켜야 한다. 데이터 접근성을 개선하고 셀프 서비스 도구를 구축해야 하며, 데이터 사용성을 높여야 한다.   다니엘 우는 연산 가용성과 접근성이 대폭 개선되어 AI의 봄을 가져오긴 했지만, 이와 관련해 인프라의 가용성, 비용 효율성, 탄소 발자국 등 여전히 많은 도전 과제가 존재한다고 밝혔다. 이와 함께 보안 및 개인정보 보호...

AI 머신러닝 ML 2022.02.24

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