생성형 AI를 활용해 대체할 수 있는 데이터를 만들어 내는 기능 구현해 슈퍼브에이아이가 생성형 AI 기반 학습 데이터 생성 기능을 출시한다고 23일 밝혔다. 학습 데이터 생성 기능은 의료, 제조, 건설, 유통 등 실제 산업 현장에서 비전 AI 모델을 제작할 만한 고품질 데이터를 확보하기 어려울 때, 생성형 AI를 활용해 이를 대체할 수 있는 데이터를 만들어내는 기능이다. 현장에서 쉽게 발생하지 않는 불량품 발생, 자연재해, 사건·사고 등의 희귀 데이터를 확보하기 위해 개발됐다. 일례로 제조 공장에서의 화재 위험상황을 감지하는 AI 모델을 개발하기 위해서는 실제 불이 난 상황에 대한 이미지나 영상 등을 충분히 학습해야 하지만, 자주 일어나지 않는 특수 상황이기에 데이터 확보에 대한 어려움이 따른다. 또한, 통상적인 제조 라인에서의 불량품 발생률은 1만 대 1 미만에 불과해 불량품이 발생한 상황에 대한 이미지나 영상 데이터를 확보하는 것도 쉽지 않다. 슈퍼브에이아이는 자체 개발 및 운영 중인 비전 AI 올인원 플랫폼 '슈퍼브 플랫폼'에 다양한 데이터로 미리 학습해 둔 ReCo 생성형 AI 모델을 추가했다. 이 모델을 100장 미만의 소량의 데이터로 추가 학습하면
플랫폼 내 모든 제품에 한국어 적용 및 작업 수행과 데이터 분석 가능 슈퍼브에이아이(SuperbAI)가 13일 기업이 빠르게 인공지능(AI)을 개발 및 관리하는 슈퍼브 플랫폼의 한국어를 추가로 지원한다고 밝혔다. 인공지능 도입에 관심이 높은 기업은 MLOps에 주목한다. MLOps는 인공지능의 효율적인 개발 및 운영을 촉진하기 위한 실행 방안을 수립하는 프로세스를 말한다. 올바르게 구현될 경우 MLOps는 시장 진입 속도를 가속화할 수 있는 장점이 있지만, 기업이 완전한 MLOps를 구현하려면 프로세스, 인력 및 도구라는 세 가지 주요 영역에 시간과 자원을 투자해야 한다. 이에 슈퍼브에이아이는 인공지능 도입을 위해 기업의 시간 및 비용을 절약하는 플랫폼을 개발했다. 슈퍼브 플랫폼은 인공지능 개발의 핵심이 되는 데이터를 쉽게 관리하고 구축하도록 돕는 슈퍼브 라벨, 이 데이터를 이해하고 이 중에서 중요하거나 불필요한 데이터를 쉽게 선별하기 위한 슈퍼브 큐레이트, 최종적으로 선별된 데이터로 인공지능을 학습, 진단, 배포하기 위한 슈퍼브 모델 마지막으로 이 제품을 연계해 생산성을 높이는 다양한 슈퍼브 앱스를 제공한다. 슈퍼브 앱스의 경우 슈퍼브 큐레이트, 라벨, 큐