AI 트렌드

AI가 다방면에서 수준 높은 활약을 하고 있는 가운데, AI기술도 심화되고 정교화되고 있다.

초거대 언어 AI는 3단계 수준으로 발전하고 있는데, 인간을 돕고, 협업하는 역할을 넘어 이제는 인간만의 영역이었던 모방을 넘어 창조하는 범위까지 침투하고 있다.

1단계 Assist 
이해하고 소통하는 AI : 인간의 니즈, 감정, 생각을 파악/분석하여 이해

2단계 Co-work 
지식 기반 협업하는 AI : 여러 도메인에 대해 인간의 다면적 능력을 복제

3단계 Co-create 
모방을 넘어 창조하는 AI : 다면적 지능 복제를 넘어서는 앞선 사고 기반의 고도화된 능력 

현재 활발하게 발전되고 있는 AI 기술 트랜드는 크게 5가지 키워드로 추려볼 수 있다

3D Inspection

깊이 있는 물체를 관찰, 검사 및 정밀하게 조사하는 3D 시스템의 기능은 식품, 자동차, 제약 및 반도체 응용 분야에서 상당한 매력을 얻고 있다. 앞으로는 3D 영상 알고리즘의 발전이 검사 대상 물체의 재구성에서 정확도와 속도를 향상시켜 서로 다른 방향과 스택의 이종 물체의 빈 픽킹과 같은 응용 분야에서 가치가 있을 것으로 기대된다.

SWIR Camera

SWIR 카메라는 새로운 것은 아니지만 최근 센서 기술의 발전으로 실리콘 검사, 레이저 빔 프로파일링, 초분광 이미징, 화학 및 플라스틱 감지, 의료 이미징 등의 응용 분야에서 더욱 실용적이게 되었다. 900~2500nm 파장의 SWIR 스펙트럼은 가시광선에서는 바로 보이지 않는 특징을 감지한다. 특히 냉동과일과 섞일 가능성이 있는 플라스틱 조각을 분리하거나 고기의 지방함량을 파악하는 등 수분감지를 포함한 식품검사에 효과적이다. 

CoaXPress 2.0

코엑스프레스의 최신 버전인 CXP v2.0은 이전 세대의 케이블 대역폭을 링크당 10Gbps(CXP-10)와 12.5Gbps(CXP-12)로 두 배로 늘렸으며 고속 머신 비전 인터페이스의 사실상의 표준이 되었다. 시스템 통합업체들은 CoaXPRES v2.0, 특히 CXP-12를 채택하여 반도체, 가전, 자동차 부품 등을 고속 검사하게 될 것이다. CXP v2.0은 동축 케이블에 오랫동안 의존해온 산업으로 항공우주 및 지능형 교통 모니터링에도 빠르게 채택되고 있다. 싱글 또는 듀얼 링크 아키텍처를 특징으로 하는 보다 새롭고 경제적인 CoaXPRES 프레임 그래버 또한 CXP-12를 이전에 CameraLink, USB 2.0 및 GigE Vision 인터페이스를 사용했던 소규모 애플리케이션에 도입하고 있다.

Embedded systems

임베디드 비전의 다음 영역에는 딥 러닝이 포함될 것이며, 이는 임베디드 장치에서 계산 집약적인 비전과 신경 알고리즘의 속도를 높일 수 있는 기회를 열어주는 FPGA를 통해 가능하다. 임베디드 비전 시스템은 보드 레벨 카메라와 소형 컴퓨터 역할을 하는 프로세싱 보드의 통합을 말한다. 이 "올인원" 접근 방식은 특히 작은 크기, 낮은 전력 소비 및 낮은 비용이 중요한 린 애플리케이션에서 PC 기반 이미지 처리 솔루션에 대한 대안으로 성장하고 있다. 딥 러닝 알고리즘이 포함된 차세대 임베디드 비전을 시스템 및 제품에 통합함으로써 조직은 새로운 통찰력을 얻고, 새로운 애플리케이션을 상상하고, 기존 생산 프로세스를 개선할 수 있는 귀중한 데이터의 보고에 액세스할 수 있게 된다.

Vision guided robotics

COVID-19는 많은 작업 환경에서 인간 접촉을 줄이는 비전 유도 로봇(VGR)의 성장을 더욱 확산시켰다. 인구 고령화와 인건비 상승도 VGR을 통해 효과적으로 해결되는데, VGR은 인간 노동자와 유사한 업무를 수행할 수 있다. 외관검사, 치수검사, 계수 등 다양한 업무와 픽킹, 포지셔닝 등 비전유도 로봇 뒤에 상당한 모멘텀이 있다. 이를 위해 로봇 산업은 훨씬 풍부한 데이터를 생성하는 3D-비전으로의 전환을 목격했으며 다양한 물체 모양과 방향에 대처하는 복잡한 작업에 이상적이라는 것을 확인했다. 또 다른 신기술인 시각 동시 국산화 및 지도제작(VSLAM)은 차량 위치를 동시에 찾으면서 주변 지역을 지도제작해 미지의 환경을 자율적으로 탐색하는 방식이다. 이러한 방법은 이미지 데이터를 호스트 PC로 전송하기 위해 CoaXPRES 및 PCIe 기반 프레임 그래버와 같은 고속 인터페이스가 필요한 대량의 데이터를 캡처하는 카메라에 의존한다.