인텔 랩은 비디오 게임 블록케이드 랩과 협력해 생성형 인공지능(AI)을 사용해 3차원 시각 콘텐츠를 제작하는 모델 'LDM3D'를 개발했다고 23일 밝혔다. 인텔은 LDM3D이 공간의 깊이감을 실감나게 재현하는 '뎁스 매핑'을 통해 선명하고 몰입감 있는 360도 3D 이미지를 생성한다고 설명했다. 문자 기반 프롬프트에서 2D 이미지를 생성하던 기존 모델과 달리 LDM3D를 사용하면 이미지와 뎁스 매핑을 한 번에 생성할 수 있다. LMD3D을 통해 메타버스, 게임, 건축, 부동산, 디자인, 박물관에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 혁신적인 애플리케이션을 구현할 수 있다고 인텔은 덧붙였다. 바스데브 라르 인텔 랩 인공지능·머신러닝 담당 과학자는 "생성형 AI 모델은 대부분 2D 이미지 제작에 국한돼 있어 텍스트로 3D 이미지를 생성할 수 있는 모델은 극소수에 불과하다"며 "LDM3D는 깊이 추정을 위한 표준 후처리 방법에 비해 이미지의 각 픽셀에 대해 더 정확한 상대적 깊이를 제공해 개발자가 상당한 시간을 절약할 수 있다"고 말했다. 한편, LDM3D는 20일(현지시간) 캐나다 밴쿠버 컨벤션센터에서 열린 세계 최대 컴퓨터 비전 학회 '컴퓨터 비전 및 패턴 인식(
인텔 랩은 펜실베니아 대학교 페렐만 의과대학과 국제 의료 및 연구 기관이 악성 뇌종양을 식별하도록 돕는 분산 머신러닝(ML) 인공지능(AI) 방식의 연합 학습을 활용한 공동 연구를 완료했다고 6일 밝혔다. 본 연구는 6개 대륙에 걸쳐 71개 기관에서 조사한 광범위한 데이터 세트를 통해 진행하는 등 가장 대규모의 의료 분야 연합 학습 부문 연구로, 뇌종양 탐지를 33% 개선할 수 있는 능력을 입증했다. 제이슨 마틴 인텔 랩 수석 엔지니어는 "펜 메디슨과의 연구에서 알 수 있듯이 연합 학습은 다양한 영역, 특히 의료 분야에서 엄청난 잠재력을 가지고 있다"면서 "민감한 정보와 데이터를 보호하는 기능은 특히 데이터 세트에 접근할 수 없는 경우, 향후 연구와 협업에 대한 기회를 조성한다"고 말했다. 이어 "펜 메디슨과의 협력은 전 세계 환자들에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있으며, 연합 학습의 가능성을 계속 탐구하기를 기대한다"고 전했다. 의료 분야에서는 미국 의료정보보호법(HIPAA)과 같은 국가별 데이터 개인정보보호법으로 인해 오랫동안 데이터 접근성 이슈가 존재해왔다. 따라서, 환자의 의료 정보를 훼손하지 않으면서 필요한 규모의 의료 연구 및 데이터 공유가 거의 불