플랜트에 대한 AI 도입 문제와 리스크 분석 대규모 플랜트에 AI를 도입하는 것은 일반 사회에 AI를 실장하는 것과는 조금 다른 의미에서 제기되는 문제가 있다. 충분히 검증되지 않은 AI로 인해 오작동을 일으킨 경우에 사고로 이어지면 설비뿐만 아니라 인적 피해도 발생할 수 있다. 특히 AI의 블랙박스성 때문에 AI의 성능이나 품질, 신뢰성을 어떻게 규정하고 평가할지 쉽지는 않다. 애초에 AI 학습 자체가 귀납적이고 도출된 규칙은 말로 설명할 수 없기 때문에 확신 있는 결과를 얻기가 매우 어렵다. AI 자체에 설명성을 부여하기 위해서는 예측 결과에 대한 공헌도를 제시시키는 그레이박스화나 또는 판단 이유를 명확하게 하는 화이트박스화와 같이 알고리즘 진화의 시도도 기대되지만, 실장까지는 과제가 있는 것이 실정이라고 생각된다. 한편으로 우리 엔지니어에게는 이미 알려진 공학에 심층학습 AI를 조합함으로써 과제 해결을 용이하게 하는 솔루션이 존재한다. 공학적 룰이나 시뮬레이션, 현장 노하우, 제어 시스템, 해명되어 있는 파괴 모드(보안 분야) 등과 AI를 조합하는 것이다. 내용이 분명한 공학적 계산을 중심으로 AI로 보완해 확장함으로써 시스템 전체로서 결과 해석이 용이
[첨단 헬로티] 엣지 컴퓨팅 전문 기업인 에이디링크 테크놀로지는 엣지 AI 컴퓨팅 애플리케이션의 응답성과 내구성을 향상시키도록 설계된 차세대 매트릭스 임베디드 컴퓨터를 출시했다. 성능과 지속성을 위해 설계된 차세대 매트릭스 시리즈는 뛰어난 성능과 견고성으로 엣지에서 적시에 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 하여 산업 전반에 걸쳐 효율성, 생산성 및 보안성을 향상시킨다. 차세대 매트릭스 시리즈는 이기종 컴퓨팅 아키텍처를 통해 시스템 응답성을 한 단계 끌어올렸다. 새로운 매트릭스 시리즈는 9세대 인텔 제온및 코어 프로세서 CPU 컴퓨팅과 엔비디아 쿼드로 GPU를 결합했다. 이에 따라 컴퓨팅 집약적 솔루션, 빠른 진단을 위한 고해상도 의료 이미징 솔루션, 품질 보증을 위한 신속한 제품 결함 진단, 접근 제어를 위한 얼굴 인식 시스템, 위험 방지 및 컨트롤을 위한 작업자의 동선 추적, 기타 엣지 AI와 컴퓨팅 애플리케이션 작업을 효과적으로 수행할 수 있다. 차세대 매트릭스 시리즈에는 센서 판독 및 측정값을 수집하고 데이터 기반 작업을 적시에 수행할 수 있는 포괄적인 I/O 세트가 있다. 정밀 모션 제어, 프로토콜 기반 장치와의 인터페이싱 또는 기타 애플리케이
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