보통 그림과 글자가 함께 있을 때 사람의 시선이 그림에 먼저 가는 것처럼, 여러 감각을 동시에 활용하는 ‘멀티모달 인공지능’도 특정 데이터에 더 크게 의존하는 경향이 있다. KAIST 연구진은 이러한 한계를 극복해, 그림과 글자를 모두 고르게 인식해 훨씬 더 정확한 예측을 가능케 하는 새로운 멀티모달 인공지능 학습 기술을 개발했다. KAIST는 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 다양한 데이터 유형을 한 번에 처리해야 하는 멀티모달 인공지능이 모든 데이터를 고르게 활용할 수 있도록 돕는 새로운 학습 데이터 증강 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 멀티모달 인공지능은 텍스트, 영상 등 여러 데이터를 동시에 활용해 판단하지만, 기존 AI 모델은 특정 정보(예: 텍스트 또는 이미지)에 치우쳐 판단하는 경향이 있었다. 이로 인해 예측 정확도가 떨어지고, 실제 환경에서의 일반화 성능이 제한되는 문제가 있었다. 연구팀은 이러한 편향을 해결하기 위해 일부러 서로 어울리지 않는 데이터를 섞어서 학습에 사용했다. 이를 통해 인공지능은 특정 데이터에만 의존하지 않고, 글과 그림, 소리 등 모든 정보를 균형 있게 활용하는 방법을 학습하게 된다. 또한 품질이 낮은 데이터는 보완하
초록에 포함된 키워드 비롯해 논문 전체의 관련성 기반으로 검색 결과 제공 라이너가 AI 분야의 최고 권위 학회 ‘뉴립스(NeurIPS)’ 논문을 편리하게 검색할 수 있는 ‘뉴립스 2024 학회 논문 AI 검색’ 서비스를 오픈했다고 5일 밝혔다. 신경정보처리시스템학회(이하 뉴립스)는 인공지능(AI) 및 기계학습 분야에서 가장 권위 있는 학회이다. 2024년 뉴립스는 캐나다 밴쿠버에서 현지 시각 12월 9일부터 14일까지(한국 시각으로는 12월 10일부터 15일까지) 열린다. 지난 2023년 뉴립스에는 약 1만6000명의 참가자가 참여했으며, 이 중 80%는 현장에서 20%는 온라인으로 참여했다. 학회 등록 없이 논문만 열람하는 연구자까지 포함하면 잠재 이용자는 약 10만 명에 이를 것으로 추정된다. 특히 올해는 모든 신청자를 수용할 수 없을 정도로 참가 신청자가 급증해 추첨 방식으로 등록을 진행하는 등 높은 관심을 받고 있다. 뉴립스 학회에서는 매년 수천 건의 최첨단 AI 논문이 발표되며, 올해는 4500여 편 이상이 등록됐다. 방대한 논문 속에서 연구자들이 필요한 자료를 효율적으로 탐색하고 분석할 수 있는 검색 도구의 중요성이 더욱 부각됐으나, 기존 뉴립스
애피어(Appier)가 세계 최고 권위의 AI 학회인 신경정보처리시스템학회(NeurIPS)와 자연어처리방법론학회(EMNLP)에 자사 AI 연구팀의 논문 3편이 모두 채택되는 쾌거를 이뤘다고 17일 밝혔다. 에피어 관계자는 “이번 성과는 애피어의 뛰어난 AI 연구 역량, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 개발 분야에서의 기술력을 입증하는 것”이라며 “첨단 기술 및 혁신에서 애피어의 리더십을 더욱 공고히 했다”고 강조했다. 애피어는 AI 혁신과 학술적 협력에 대한 지속적인 노력의 일환으로 기술적 역량을 더욱 강화하기 위해 지난 2월 전담 AI 연구팀을 신설했다. 세계적으로 인정받는 학술 포럼에서 연구 성과를 발표함으로써 애피어만의 넓은 전문성을 지속적으로 입증하고 있다. 특히 올해 NeurIPS와 EMNLP에 제출한 모든 논문이 채택된 소수의 아시아 기반 기업 중 하나로 이름을 올려, AI와 자연어 처리(NLP) 분야에서의 우수성과 리더십을 국제적으로 인정받았다. 이번 연구 결과는 광고, 개인화, 데이터 클라우드 SaaS 플랫폼 등 애피어의 전 제품군에 적용될 예정이다. 주요 적용 사례로는 ▲광고 크리에이티브 생성 및 성능 최적화 ▲놀리지 봇(Knowledge b
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