AI 기반 초안 판독문 생성 솔루션 'AIRead-CXR' 개발로 주목받아 숨빗AI가 알토스벤처스로부터 시드 투자를 유치했다고 5일 밝혔다. 이번 투자 규모는 한화 약 50억 원(360만 달러)이며, 알토스벤처스가 단독으로 참여했다. 숨빗AI는 카카오브레인에서 흉부 엑스레이 판독 보조 AI 사업을 개발한 팀이 설립한 회사다. 공동 창업자는 카카오브레인 최고 헬스케어 책임자(CHO)였던 배웅 대표와 이미지 생성 연구 총괄을 맡았던 김세훈 최고기술책임자(CTO)며, 카카오브레인 헬스케어사업실의 인력들로 구성되어 있다. 숨빗AI는 영상의학과 의사를 위한 AI 기반 초안 판독문 생성 솔루션 'AIRead-CXR'을 개발하고 있다. 생성형 AI 기반인 ‘AIRead-CXR’은 흉부 X레이(CXR)에서 탐지해야 할 다양한 소견에 대한 개인화된 초안 판독문과 비정상 가능성을 제공해 영상의학과 의사들이 빠르고 정확하게 영상 판독하도록 돕는 것이 목표다. 한국은 세계에서 1인당 엑스레이와 CT 스캔 촬영 횟수가 가장 많은 국가로, 의료 영상 진단 기기의 발전과 인구 고령화로 검사 수요는 계속 증가할 것으로 예상된다. 그러나 영상의학과 의사 공급은 그에 비해 제한적으로 202
구글, 릴리·노바티스와 계약…엔비디아, 신약 AI 플랫폼 고도화 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발이 전 세계적으로 활발해지는 가운데 정부와 국내 기업들도 데이터 공유를 촉진하고 혁신 신약을 개발하기 위한 협력에 나서고 있다. 14일 제약·바이오 업계에 따르면 구글이 설립한 신약 개발 기업 아이소모픽은 지난 7일(현지 시각) 글로벌 제약사 일라이 릴리, 노바티스와 저분자 화합물 신약 연구·개발을 위한 계약을 체결했다고 홈페이지에 밝혔다. 계약 규모는 각각 최대 17억 달러(약 2조2,329억원), 12억 달러(약 1조5,762억원)에 달한다. 엔비디아는 신약 개발을 위한 생성형 AI 플랫폼 '바이오니모'를 고도화하며 다수의 AI 신약 개발 기업에 투자를 이어가는 것으로 알려졌다. '고위험 고수익'이 특징인 제약·바이오 산업에서 AI는 빅데이터를 활용해 후보물질 발굴부터 질환 맞춤형 약물 개발까지 전 과정을 빠르게 진행해 임상 성공률을 높일 것으로 기대된다. 화이자는 AI를 활용한 임상 계획 설계, 데이터 분석 등으로 약 11개월 만에 코로나19 백신을 개발한 바 있다. 하지만 AI를 활용한 신약 개발의 활성화를 위해서는 먼저 풀어야 할 과제가 있다. 바로 기
카카오는 그룹(공동체)의 기술 윤리를 담은 보고서를 처음으로 발간했다고 28일 밝혔다. 카카오 홍은택 대표이사는 보고서 발간사에서 "기술은 선하게 쓰일 때 건강한 혁신을 만들어 낼 수 있다"며 "카카오는 기술의 건강성에 대해 앞서 고민해왔다"고 강조했다. 앞서 카카오는 지난해 7월 '카카오 공동체 기술 윤리 위원회'(Tech for Good Committee)를 출범한 바 있다. 카카오 이채영 기술 부문장을 위원장으로 하는 위원회는 주요 계열사 최고기술책임자(CTO)들을 포함해 총 8명으로 구성됐다. 위원회는 올해 총 11번의 정기 회의를 개최했다. 지난 3월에는 카카오의 책임 있는 인공지능(AI)을 위한 지침을 제정했고, 6월부터는 쉽고 투명하게 기술을 전달하기 위해 홈페이지를 통해 온라인 잡지 '테크 에식스'(Tech Ethics)를 발간하기 시작했다. 올해 카카오, 카카오모빌리티, 카카오뱅크, 카카오브레인, 카카오엔터테인먼트, 카카오페이가 7편의 테크에식스 발간을 통해 자사의 주요 기술을 소개했다. 헬로티 이창현 기자 |
제2회 테크 콘퍼런스 '넥스트 모빌리티'서 플랫폼 비전 공개 카카오가 연내 공개할 '코지피티 2.0' 중간 학습 버전도 선봬 카카오모빌리티가 모빌리티에 특화한 생성형 인공지능(AI) 기술로 진화한 플랫폼을 만들겠다는 비전을 제시했다. 카카오모빌은 8일 서울 강남구 그랜드인터컨티넨탈 서울파르나스에서 올해로 2회째를 맞는 '넥스트 모빌리티'(NEMO) 행사를 열어 '우리의 세상을 이해하는 AI'라는 기술 목표를 공유했다. 구체적으로 모빌리티 엔진부터 자율주행·로봇·디지털트윈(가상모형)에 이르기까지 이미 보유하고 있는 모빌리티 AI 기술들을 플랫폼과 결합하고, 이를 통해 내년 상반기까지 '모빌리티에 특화한 생성형 AI 엔진'을 구축할 계획이다. 또 신규 엔진을 활용해 현재 운영 중인 AI 기반의 각 서비스를 한차원 높은 수준으로 고도화하는 동시에, 글로벌 모빌리티·물류·배송과 관련한 AI 플러그인을 구현할 예정이다. 카카오모빌은 "2015년 '카카오T' 출시 이후 이동 서비스의 디지털전환(DX)을 통해 정보 비대칭으로 분절돼있던 모빌리티 시장을 혁신 산업으로 진화시켜왔다"며 "그동안 이뤄온 자율주행, 빅데이터 등의 AI 기반 기술 고도화에 이어 AI 대전환 시대를
복잡한 명령어, 고품질 이미지 생성, 화풍 구현 능력 개선돼 카카오브레인은 10일 사실감 넘치는 이미지를 3초 안에 그려내는 초거대 인공지능(AI) 이미지 생성 모델 '칼로(Karlo) 2.0'을 출시했다고 밝혔다. 칼로 2.0은 약 3억 장 규모의 텍스트·이미지 데이터 셋을 학습한 초거대 AI다. 예를 들어 '밝고 파란 눈동자를 가진 고양이'와 같은 복잡한 명령어를 입력해도 이를 명확히 이해하고 그려낼 수 있다고 카카오브레인은 소개했다. 해상도는 최대 2048x2048을 지원한다. 칼로 2.0은 여기에다 이미지의 공간감, 입체감, 질감을 표현하는 세밀함 등이 보강돼 실사에 가까운 고품질 이미지를 생성하며 '모던 아티스트' 등을 포함한 각종 화풍 구현 능력도 개선됐다. 이미지 생성 속도 역시 기존 모델 '칼로 1.4' 대비 단축돼 3초 만에 사용자가 원하는 이미지를 만들어낼 수 있다. 카카오브레인은 국내 AI 생태계 발전을 위해 칼로 2.0의 AP를 카카오디벨로퍼스에 공개했다. 카카오브레인은 칼로 2.0 API를 공개하면서 칼로 1.4에서 월 최대 500장까지 가능했던 무료 생성 이미지를 월 최대 60만 장으로 대폭 확대했다. 카카오브레인은 스타트업이나 개발
칼로의 머신러닝 모델 학습에 구글 클라우드 인프라 및 솔루션 활용돼 구글 클라우드는 카카오브레인이 구글 클라우드를 이용해 인공지능(AI) 아티스트 모델 ’칼로(Karlo)’의 머신러닝 학습을 고도화하고 초거대 AI 생태계 발전을 가속화한다고 밝혔다. 칼로는 ‘민달리’, ‘RQ-트랜스포머’ 등 카카오브레인이 앞서 공개한 초거대 이미지 생성 AI 모델을 발전시켜 탄생한 AI 아티스트다. 대상, 화풍, 장소, 시간, 색상 등 원하는 제시어나 문장을 입력하면, AI가 스스로 이해한 맥락을 바탕으로 세상에 하나뿐인 이미지를 직접 생성할 수 있다. 카카오브레인은 메가존과 협력해 칼로의 머신러닝 모델을 학습시키는 데 구글 클라우드의 인프라와 솔루션을 적극 활용하고 있다. 칼로처럼 초거대 멀티모달 데이터셋으로 반복 학습이 필요한 머신러닝 모델의 경우 대규모의 컴퓨팅 자원과 빠른 학습이 요구된다. 그러나 충분한 자원을 확보하고 빠른 성능을 유지할 수 있도록 이를 효과적으로 묶는 작업에는 어려움이 따른다. 연산 데이터를 관리하는 노드가 늘어날수록 상호 처리해야 하는 데이터 양이 많아져 병목 현상이 일어나기 때문이다. 구글 클라우드 GPU는 업계에서 유일하게 엔비디아의 A100
초거대 AI 언어 모델 KoGPT 개발에 구글의 클라우드 TPU 도입 구글 클라우드는 카카오브레인이 구글 TPU를 활용한 한국어 초거대 AI 모델 개발 성과로 ‘구글 클라우드 고객 어워즈’에서 다양성·공평성·포용성, 소셜 임팩트, 미디어 및 엔터테인먼트 등 총 3개 부문을 수상했다고 발표했다. 올해로 2회를 맞이한 구글 클라우드 고객 어워즈는 전 세계 다양한 산업 분야에서 혁신적인 사고를 발휘하고 구글 클라우드의 제품과 솔루션을 활용해 성공적으로 비즈니스를 변화시킨 기업에 수여된다. 카카오브레인은 이번 어워즈에서 3개 부문을 석권하며 글로벌 유수의 기업들과 어깨를 나란히 했다. 카카오브레인은 한국어에 특화된 초거대 AI 언어 모델 ‘KoGPT’ 개발에 구글 클라우드의 맞춤형 머신러닝 하드웨어 가속기 ‘클라우드 TPU’를 도입해 모델 연구 및 개발에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 절감했다. 클라우드 TPU는 대규모 데이터 학습에 최적화된 강력한 컴퓨팅 성능과 고속 네트워크를 기반으로 모델 학습 시 발생하는 네트워크 병목 현상을 해결하고, 60억 개의 파라미터와 2000억 개 토큰에 달하는 한국어 데이터를 빠르게 처리했다. 클라우드 TPU는 포드 단위로 자원
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