COGNEX(코그넥스) 알파고가 딥러닝 기반 산업 자동화에 대해 생산업계에 알려준 것들

 

인간의 직관을 흉내내는 딥러닝

알파고는 딥러닝을 통해 바둑을 두는 방법을 학습했습니다. 먼저 이 컴퓨터 시스템에 게임 데이터를 투입해서 기본적인 움직임과 전략을 학습시킨 후 딥러닝을 이용해서 실제 경기 플레이 데이터를 스스로 학습시켰습니다. 알파고는 신경망 두 개로 구동되었는데 하나는 정책 네트워크로 다음 번 수를 선택하고, 다른 하나는 가치 네트워크로 각 위치에서의 경기 승자를 예측합니다. 경기가 진행되면서 알파고의 신경망은 다음번 수는 물론, 최종 승자를 예측하기 위해 조정 및 업데이트됩니다. 각 반복마다 시스템의 성취도가 조금씩 개선되고 셀프 플레이 경기의 품질이 증가하면서 신경망이 점점 더 정교해지고 보다 강한 버전의 알파고로 성장합니다.

 

이미 널리 알려진 이 알파고와의 경기는 보다 우수한 AI 기반 적수에게 참패한 것이라고 해석하는 사람들이 많습니다.

그러나 동시에 이 경기로 인해 인간 대 기계의 대결을 상상하는 사람들도 많아졌습니다. 이 경기를 보는 또 다른 시각은

양자가 각각 한 번씩 플레이를 하는 방식에서는 중요한 두 번의 결정이 이루어진다는 측면에서, 인공 지능이 인간을

대체하기 보다는 딥러닝과 신경망 같은 도구로 인간을 강화시키는 산업 자동화을 미래라는 시각입니다.

 

공장에서의 딥러닝

인간을 이긴 알파고를 움직이는 기술은 동떨어진 미래의 기술이 아닙니다. 이 기술은 이미 현실 속에서 움직이고 있고, 물론 자동차, 소비자용 전자 제품, 생명 과학 등과 같은 산업 전반에서 공장 자동화용 딥런이 및 신경망에 기초한 수많은 검사 애플리케이션이 이미 존재합니다. 부품 결함이나 이상을 인지하는 능력은 공장 내에서 딥러닝 애플리케이션을 적용하는 완벽한 사례라고 볼 수 있습니다

 

그리고 알파고가 스스로 성능을 개선하기 위해서 새로운 데이터 스트림을 사용하는 것처럼 공장 자동화 팀은 딥러닝과

연속 데이터 스트림을 활용해서 부품 검사, 최종 확인 어셈블리 공정, 결함 감지, 기타 중요 공장 애플리케이션을 개선할 수 있습니다. 인간은 AI 시스템이 자신을 지원하도록 AI 시스템을 학습시키고 작업을 수행함으로싸 생산 분야에서의

다음 번 머신 비전 혁신을 실현하고 있습니다.

 

출처 : 코그넥스

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