IT29 지구 평균 기온 상승 1.5도 제한, 사실상 불가능? 2050년 지구 온난화 예측: AI가 경고하는 미래지난 10일 발표된 연구 결과는 지구 온난화에 대한 심각한 경고를 담고 있습니다. AI가 예측한 기후 변화의 미래를 살펴보겠습니다. 1. 1.5도 제한 목표의 실패 가능성산업화 이전 대비 지구 평균 기온 상승을 1.5도(섭씨) 이내로 제한하려는 목표는 사실상 실현 불가능에 가깝다는 연구 결과가 나왔습니다. 인공지능의 분석에 따르면, 대기 중 열을 가두는 가스 배출을 중단하더라도 지구 온난화가 1.5도를 넘을 확률은 99%에 달합니다. 2. AI가 보여준 기후 변화의 미래스탠퍼드 대학교와 콜로라도 주립대학교의 연구진은 AI를 활용해 기후 예측 모델을 개발했습니다. AI는 온실가스 배출 시나리오와 과거 기온 데이터를 학습하여 미래 기온 상승 가능성을 더욱 정.. 2024. 12. 19. 오픈AI, 챗GPT 검색 기능 무료화와 새로운 수익 모델 검토 챗GPT, 실시간 웹 검색 기능 무료화와 AI 광고 도입 가능성지난달 1일, 오픈AI(OpenAI)는 자사의 대화형 인공지능 챗봇 챗지피티(ChatGPT)에 실시간 웹 검색 기능을 통합하며, AI 기반 검색 엔진 시장에 본격적으로 진출한다고 발표했습니다. 해당 기능은 유료 구독자와 서치GPT(SearchGPT) 대기자 명단에 있는 사용자들에게 우선 제공되었으며, 향후 몇 주 내에 무료 사용자, 기업, 교육 부문 사용자들에게도 확대 적용될 예정이라고 밝혔습니다. 모든 사용자에게 무료화된 챗GPT 검색 기능그러나, 지난 16일 오픈AI는 유료 사용자에게만 제공하던 '챗GPT' 검색 기능을 모든 사용자에게 개방했습니다. 이날부터 챗GPT 검색 기능은 챗GPT닷컴에서 이용할 수 있으며, 데스크톱과 모바일 앱에서.. 2024. 12. 18. 일리야 수츠케버 "스케일링 법칙은 끝났다, 추론이 AI를 이끌 것" 오픈AI 일리야 수츠케버, AI 추론 시대와 초지능의 미래 예고오픈AI 공동 창립자 일리야 수츠케버는 데이터 고갈로 인해 기존 스케일링 법칙이 끝나고, AI 추론 능력이 인공지능의 새로운 미래를 열 것이라고 강조했습니다.스케일링 법칙의 종말과 데이터 고갈수츠케버 창립자는 13일(현지시간) 캐나다 밴쿠버에서 열린 뉴립스(NeurIPS) 컨퍼런스에서 "우리가 알고 있던 사전 훈련 시대는 끝났다"고 선언했습니다. 그는 데이터 부족이 AI 발전의 한계로 작용하고 있다고 설명했습니다.그는 "컴퓨팅 능력은 성장하고 있지만 데이터는 그렇지 않다"며, "인터넷은 유한한 자원이며, 우리는 이미 최고 수준의 데이터를 활용했다"고 말했습니다. 이로 인해 앞으로 AI 학습에 사용할 데이터가 고갈될 것으로 전망했습니다. 추론,.. 2024. 12. 17. 삼성전자 XR 헤드셋, '프로젝트 무한'의 모든 것 삼성전자, 2025년 첫 XR 헤드셋 '프로젝트 무한' 공개삼성전자가 2025년 첫 확장현실(XR) 헤드셋 '프로젝트 무한'(Moohan)을 출시합니다. 삼성전자는 구글, 퀄컴과 함께 12일(현지시간) 미국 뉴욕 구글 캠퍼스에서 열린 'XR 언락(XR Unlocked)' 행사에서 '안드로이드 XR' 플랫폼과 이를 탑재한 첫 기기 '프로젝트 무한'을 공개했습니다. 안드로이드 XR 플랫폼의 혁신이번에 공개된 '안드로이드 XR'은 삼성전자, 구글, 퀄컴이 협력해 공동 개발한 플랫폼입니다. 멀티모달(Multi-modal) AI를 기반으로, 사용자가 외부와 가상 현실을 다양한 감각을 통해 상호작용할 수 있도록 지원합니다. 특히, 구글 제미나이(Gemini) 기술을 활용해 자연스러운 대화 방식으로 정보를 탐색하고,.. 2024. 12. 16. 비즈니스를 위한 머신러닝 도구 7가지: 효율적인 업무 자동화 오늘날 머신러닝은 비즈니스의 효율성을 높이고 의사결정을 개선하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 다양한 머신러닝 도구가 이를 가능하게 하며, 이러한 도구를 활용하면 반복적인 업무를 자동화하고 데이터 기반의 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 비즈니스를 위한 머신러닝 도구 7가지를 소개합니다.1. TensorFlowTensorFlow는 Google이 개발한 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 딥러닝 모델을 구축하는 데 널리 사용됩니다. 이 도구는 대규모 데이터셋을 처리하고 복잡한 신경망 모델을 설계할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다.주요 특징:유연한 아키텍처로 다양한 플랫폼에서 실행 가능강력한 커뮤니티 지원과 풍부한 문서화다양한 사전 훈련된 모델을 활용할 수 있음2. Scikit-learnSci.. 2024. 10. 13. 이전 1 2 3 4 5 다음
