일본 전자기기업체인 도시바(東芝)에 따르면 2017년 11월 인공지능(AI)을 활용해 가정 및 기업이 지역에서 사용한 전력 수요를 예측하는 시스템을 개발했다.전력회사 등 전력 공급 계획의 효율화를 지원하기 위한 목적으로 2020년까지 관련 시스템을 도입할 계획이다.2016년부터 전력 소매가 전면 자유화되고 태양광 발전 등 재생 가능 에너지의 도입이 진행되면서 전력 공급 계획의 책정에 난항을 겪고 있기 때문이다.참고로 시스템은 과거의 기상 정보 및 전력 수요의 실적 값의 관계를 기계 학습하는 것으로 딥러닝(심층학습) 등 기술을 사용해 수요를 예측한다.▲도시바(東芝) 홈페이지

일본 전자기기업체인 도시바(東芝)는 2016년 주력 반도체메모리공장의 생산관리에 인공지능(AI)에 의한 분석시스템을 도입했다고 발표했다.심층학습을 사용해 생산성 저하원인을 파악하기 위한 시간을 1/3로 줄인다. 반도체는 세밀한 작업도 합치면 공정이 2만에 달하고 회로형성부터 제품화까지 3개월 정도가 걸린다. 따라서 AI에 의한 생산성향상의 여지가 크다고 판단했다.

일본 통신서비스업체인 NTT는 2016년 딥러닝(심층학습) 학습에 필요한 시간을 기존 대비 최대 1/5로 단축하는 기술을 개발했다고 발표했다.학습시간의 단축이 가능하도록 자동조정하는 기능을 모듈화해 프로그램에 입력하는 것만으로 실현할 수 있다. 딥러닝을 도입할 때 드는 비용과 시간을 단축하는 것이 주요 목표로 2016년 6월 말까지 효과를 상세하게 검증할 계획이다.딥러닝에서는 올바른 처리결과를 이끌어내기 위해 컴퓨터는 사전에 학습데이터를 바탕으로 정답과 오답의 판단을 배운다.학습데이터는 화상인식이 목적이라면 다양한 화상데이터, 바둑게임이라면 기보데이터 등 데이터량이 방대하다. 이에 따라 학습시간은 수시간에서 최장 수개월까지 오랜 시간을 필요로 한다는 문제가 있었다.하지만 이번에 개발한 신기능을 입력하면 기존 대비 1/5 혹은 절반으로 단축할 수 있다. 최근 구글의 알파고와 한국의 이세돌 9단이 바둑대국을 하면서 인공지능(AI)에 대한 관심이 증폭되고 있어 관련 산업에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다.▲ 1▲기계학습을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 딥러닝(출처 : NTT컴웨어)

통신서비스업체인 NTT는 2016년 딥러닝(심층학습) 학습에 필요한 시간을 기존 대비 최대 1/5로 단축하는 기술을 개발했다고 발표했다.학습시간의 단축이 가능하도록 자동조정하는 기능을 모듈화해 프로그램에 입력하는 것만으로 실현할 수 있다.딥러닝을 도입할 때 드는 비용과 시간을 단축하는 것이 주요 목표로 2016년 6월말까지 효과를 상세하게 검증할 계획이다.