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AI가 작곡? 음악 산업에 진출하는 AI 작곡 사례와 도구 소개 지금 음악 업계에 AI가 진출해 있는 것은 알고 계십니까? 예를 들어, 인간이 감성으로 창작하는 음악이 요즘은 AI에 의해 작곡할 수 있게 되어 있습니다. 이번에는 작곡 기술 등을 중심으로 음악 업계에 어떻게 AI가 진출해 있는지 사례 중심으로 소개합니다. AI가 음악 업계에서 활용되고 있다? 여러분은 Spotify라는 세계 최대의 음악 서비스를 이용하고 계십니까? Spotify는 5,000만 곡 이상의 음악을 무제한 무료로 즐길 수 있는 서비스입니다. Spotify의 매력 중 하나는 AI가 각각의 사용자에게 맞는 재생 목록을 정기적으로 만들어 주는 기능입니다. 사실 이처럼 AI와 음악이 결합한 예는 의외로 가까이 있습니다. 음악 산업에는 다양한 분야에서 AI가 활용되고 있습니다. Music for ev.. 2020. 2. 1.
[양자컴퓨터 - 05] Google이 양자 초월을 달성(후편) 전편에서는 양자 초월성 검증의 개요와 의의를 알아보았습니다. 후편에서는 Google이 구체적으로 어떻게 양자 초월성을 보여주었는지 알아보고 양자 초월 이후의 이정표는 어떻게 될지 고찰해 보겠습니다. 양자 초월성 입증의 접근법 : 랜덤 양자 회로 샘플링 Google의 연구팀이 양자 초월성을 확인하기 위해 생각해낸 교묘한 문제 설정은 '랜덤 양자 회로 샘플링'이라는 계산 작업입니다. (Google AI Blog (2018.5.4) "The Question of Quantum Supremacy") The Question of Quantum Supremacy Posted by Sergio Boixo, Research Scientist and Theory Team Lead, and Charles Neill, Qu.. 2020. 1. 31.
[양자컴퓨터 - 04] Google이 양자 초월을 달성(전편) 2019년 10월 23일, Google이 양자 초월을 실현했다는 논문을 공개하면서 양자 컴퓨터의 역사에 새로운 첫 페이지를 새겼습니다. '양자 초월'은 양자 컴퓨터의 역사에 있어서 중요한 단계입니다. Google 연구팀은 가장 빠른 슈퍼컴퓨터를 사용해도 1만 년이 걸릴 문제를 Google의 53큐비트(qubit) 양자 컴퓨터를 사용하여 10억 배나 빠른 속도록 200초 만에 풀리는 것을 확인했다고 합니다. 향후 Google이 보여준 양자 초월성에 대하여 다양한 각도에서 검증이 이루어져 나갈 것입니다. 양자 초월성은 물리학 및 계산 과학의 역사에서 1페이지에 새겨질 중요한 이정표이면서도, 양자 초월성과 양자 컴퓨터의 실용화에 대해서는 다양한 추측과 오해가 널리 퍼져있는 것도 사실입니다. 여기서는 Googl.. 2020. 1. 30.
[양자컴퓨터 - 03] 양자컴퓨터의 개발 로드맵과 미래상 양자 컴퓨터의 개발 로드맵 양자 컴퓨터 실현을 위한 개발 로드맵을 아래의 그림(1)에 나타냅니다. 대략적으로 표현한 고전 컴퓨터에서 그 한계를 돌파하고 양자 컴퓨터를 실현해가는 흐름입니다. 이것을 좀 더 단계적으로 살펴보면, 고전 컴퓨터와 양자 컴퓨터 사이에 위치하는 장치가 현재 이미 개발되어 있고, 연구가 진행되고 있습니다. 여기서는 이 흐름을 개발 로드맵 형식으로 알아보겠습니다. 각 양자 컴퓨터가 어떠한 위치에 있는지 알아봅시다. 먼저 일반 컴퓨터인 '고전 컴퓨터'다음에 양자를 활용 한 '비고전 컴퓨터'라 불리는 장치가 개발되고 있습니다. 이것은 현재의 양자 어닐러를 포함하여 양자를 계산에 도입하는 시도의 초기 단계입니다. 그 다음에 고전 계산보다 강력한 계산이 가능하다는 것을 입증한 '비 만능 양자.. 2020. 1. 29.
AI는 트윗에서 사용자 위치를 특정할 수 있는가? 3개의 요점 ✔️ 트윗에서 사용자 위치를 예측 ✔️ Twitter의 메타 데이터와 국가, 도시의 계층성을 고려한 모델을 제안 ✔️ 기존 기술에 비해 높은 성능으로 사용자 위치를 예측 A Hierarchical Location Prediction Neural Network for Twitter User Geolocation Binxuan Huang, Kathleen M. Carley. EMNLP 2019 사용자가 어디에 있는지에 대한 정보, 즉 위치정보는 효과적인 마케팅과 재해시의 피해상황 확인 등 여러모로 중요한 정보입니다. 서울에 살고 있는 사용자라면 서울 부근의 트렌드를 고려한 마케팅을 실시하는 것으로, 효율적으로 사용자에게 어필할 수 있습니다. 또한 재해시 피해 지역의 사용자 화면에 피난 정보를 표.. 2020. 1. 28.
블록체인과 미술 예술분야의 과제와 블록체인에 대한 기대 예술 정보를 발간하는 '미술수첩'에서 미술품 시장에 관한 보고서 'The Art Basel and UBS Global Art Market Report 2019'를 소개하였습니다. 이 보고서는 세계 최대의 아트페어인 Art Basel과 스위스 은행 USB에 의한 것으로, 본 보고서에 따르면, 2018년 세계 미술품 시장 규모는 674억 달러로, 해마다 변동은 있겠지만 최근 10년간 시장규모는 약 600억 달러 근처로 예상하고 있습니다. 2018년 갤러리에서 매출이 가장 많았던 것이 359억 달러이고, 공개 경매가 291억 달러(미술, 장식예술, 골동품), 아트 페어가 165억 달러, 온라인에서 60억 달러를 기록하고 있습니다. 온라인 시장은 전년 대비 11%로 가장 .. 2020. 1. 27.
[양자컴퓨터 - 02] 양자컴퓨터의 동작 원리 1. 양자 계산 모델의 종류 앞 절에서는 양자 컴퓨터의 하드웨어의 분류에 대해 설명했습니다. 한편, 계산에도 종류가 있으며, 여기서는 '만능형'과 '특화형'의 두 가지로 양자 계산 모델을 구분합니다. '계산 모델'이란 것은 어떻게 계산할 것인지 설명하는 모델입니다. (1) 만능형 만능형은 모든 양자 계산을 작성할 수 있습니다. 양자 회로 모델이 대표적입니다. 이외에도 측정형 양자 계산, 단열 양자 계산, 토폴로지컬 양자 계산 등 계산량이 등가인 여러 모델들이 연구되고 있습니다. 양자 회로 모델 고전 컴퓨터에서 사용되는 '회로'와 '논리게이트' 대신 '양자 회로'와 '양자 게이트'를 이용하여 계산하는 모델입니다. 양자컴퓨터 연구의 초기부터 사용되고 있으며, 만능(Universal) 양자 계산을 설명할 수 .. 2020. 1. 26.
[양자컴퓨터 - 01] 양자컴퓨터란 무엇인가? 1. 컴퓨터의 한계 지금까지 60년 정도 컴퓨터는 점점 진화하여 빠르게 계산할 수 있게 되었고 사용하기 쉬워졌습니다. 그러나 인간이 풀고 싶은 문제도 같은 속도로 점점 진화했습니다. 복잡한 3차원 물체의 시뮬레이션 및 양자 역학적 행동을 하는 물질의 시뮬레이션은 현재 최첨단의 컴퓨터를 사용해도 좀처럼 계산할 수 없습니다. 최근에는 블록체인이라는 기술이 주목을 받고 있으며, 이는 현존하는 컴퓨터로는 풀기 어려운 문제를 이용하여 만들어진 시스템입니다. 또한 머신러닝이라는 기술도 주목을 받고 있습니다. 이것 역시 계산하는데 많은 시간이 걸리는 문제를 해결해야 합니다. 따라서 현재의 컴퓨터 한계를 돌파하는 것은 매우 중요한 일이며, 이는 세상을 이롭게 할 것입니다. 그렇다면 어떻게 컴퓨터의 한계를 돌파할 수 있.. 2020. 1. 25.
Transformer 대규모화의 돌파구 될까? 고효율 Reformer의 등장 3 개의 요점 ✔️ Attention 계산량을 O(n^2)에서 O(n log n)로 크게 감소 ✔️ 액티베이션 등의 메모리 사용량을 대폭 절감 ✔️ 속도와 메모리 양쪽 모두의 구현 효율을 크게 개선하면서도 Transformer의 성능을 유지 Reformer : The Efficient Transformer written by Nikita Kitaev , Łukasz Kaiser , Anselm Levskaya (Submitted on 13 Jan 2020, ICLR 2020) subjects : Machine Learning (cs.LG) ; Computation and Language (cs.CL); Machine Learning (stat.ML) Reformer: The Efficient Transf.. 2020. 1. 24.
Google에서 데이터셋 검색이 가능한 'Dataset Search'를 정식 공개 머신러닝 알고리즘을 구축하는 데 있어서 중요한 것이 '데이터셋'입니다. 알고리즘의 정확도를 높이기 위해서는 더 많은 데이터와 시간이 요구되지만 충분히 큰 데이터셋을 모으거나 찾거나 하는 것은 머신러닝을 실시하는 데 있어 특히 고생하는 포인트입니다. 그런 데이터셋을 온라인으로 검색할 수 있는 'Dataset Search'의 정식판을 Google이 공개하였습니다. Dataset Search Dataset Search 예시 boston education data또는weather site:noaa.gov datasetsearch.research.google.com Discovering millions of datasets on the web Discovering millions of datasets on the.. 2020. 1. 23.
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