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(30초부터 볼까요)

(내용요약 : 사진과 음성으로 표정도 변하는 자연스러운 동영상 제작)

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사진과 음성만 있으면 이제 동영상을 만들어 줍니다.. | 알리바바 AI 그룹 EMO : Emote Portrait Alive

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AI가 점점 그림에 대한 학습을 하면서 AI가 그리는 그림이 발전해감에 따라 작곡,작사등 많은 예술의 분야에도 투입된다. 30초도 안 걸려서 그림또는 음악을 만든 다는것이 장점이지만 아직은 손볼 것이 많다는 점이 단점이라고 할 수 있다

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제아무리 알파고가 바둑계를 평정하고 인공지능(이하 AI)이 일상에 침투해도, 창의성은 방대한 정보와 학습만으로는 얻기 힘든 인간 고유의 능력이라 여겼다. AI가 창작은 할 수 없기에 예술가만은 끝까지 살아남을 거라고 했다. 불과 2년여 전 이야기인데, 어느새 AI는 예술가의 영역에 발을 들여놓고 있다. 아직은 인간을 흉내 낸 것처럼 보일지 몰라도 분명한 건 AI가 빠르게 진화하고 있다는 사실이다. AI의 작품과 예술가의 작품을 구분하기 힘들어질 날이 머지않았는지도 모른다.

모방에서 창작으로 진화

창작하는 AI 개발에 앞장서고 있는 기업은 구글이다. 구글은 끊임없는 연구를 통해 예술 창작 분야에 적용할 수 있는 AI를 '레벨 업'하고 있다. 구글의 AI 화가 '딥 드림'(Deep Dream)이 유명 화가의 작품을 재연한 29점의 그림은 2016년 2월 미국 샌프란시스코에서 열린 경매에서 총 9만 7,600달러의 판매가를 기록했다. 이후 모방의 단계를 넘어 인간 고유의 창작 영역에도 AI가 근접할 수 있는지를 실험 중이다. 이는 엄청난 양의 데이터를 스스로 학습하는 머신 러닝(Machine Learning) 기술을 통해 가능하다. 구글은 2016년 6월 예술작품을 창작하는 AI를 개발하는 '마젠타'(Magenta) 프로젝트에 착수하면서 AI가 작곡한 80초가량의 피아노곡을 공개했다. 알파고로 유명한 영국의 딥마인드(Deep Mind)와 협력해 개발한 AI '엔신스'(NSynth·신경신디사이저)가 머신 러닝으로 작곡한 곡이다. 1,000여 개 악기와 약 30만 개의 음이 담긴 데이터베이스를 구축하고 이를 엔신스에게 학습시켰다.

1 AI 화가 'AICAN'의 첫 작품.

2 단순한 스케치를 제시하면 그럴듯한 작품으로 완성해주는 AI '빈센트'.

3 AI가 그린 <블룸버그 비즈니스위크>의 표지.

그림 그리는 AI

스스로 진화한 AI는 혼자 그림도 그린다. 2016년 네덜란드 델프트 공대와 렘브란트 미술관, 마이크로소프트가 개발한 AI '넥스트 렘브란트'(Next Rembrandt)가 그린 렘브란트풍 그림이 시작이었다면 이제는 창작의 단계로 넘어갔다. 전 세계에서 19개 팀이 100개의 작품을 출품한 2018년 로봇아트대회(http://robotart.org)의 수상작 중에는 여전히 유명 화가의 그림을 모방한 작품들이 있지만 누구의 화풍도 연상되지 않는 새로운 작품도 등장했다. AICAN(AI Creative Adversarial Network)은 인간의 명령이나 개입 없이 독자적으로 그림을 그리는 AI 화가로 미국 러트거스 대학의 예술과 인공지능 연구소가 개발했다. AICAN의 첫 작품은 현재 2만 달러에 판매 중이며 최신작의 판매가는 2,500~3,000달러 선으로 책정되어 있다.(www.aican.io) 기존의 AI처럼 특정 화가의 작품을 학습하고 모방한 그림이 아니라 재해석해서 완전히 새로운 그림을 창작했다.
그림을 잘 못 그리는 인간을 대신해주는 AI도 등장했다. 단순한 스케치만 제시해도 그럴듯한 작품으로 완성해주는 AI '빈센트'(Vincent™)는 2017년 10월 'GTC 유럽'에서 처음으로 공개됐다. 캠브리지 컨설턴트의 인공지능 연구실 디지털 그린하우스에서 단 두 달 만에 데모를 완성했다. 미국의 10대 연구자 로비 바랏(Robbie Barrat)이 개발한 AI는 2018년 5월 21일자 <블룸버그 비즈니스위크>의 AI 특집판 표지 그림을 그렸다 ¹⁾ 기존 작가나 디자이너의 영역에까지 AI가 진입한 셈이다.

1) Bloomberg Businessweek. 2018년 5월 17일. 'AI Made These Paintings', www.bloomberg.com/news/articles/2018-05-17/ai-made-incredible-paintings-in-about-two-weeks

4 AI '샤오빙'이 펴낸 시집 <햇살은 유리창을 잃고>.

5 소니 컴퓨터 과학 연구소가 개발한 작곡 AI '플로 머신즈'.

작가의 반열에 오른 AI

그렇다면 시나 소설을 쓰는 AI도 가능할까? 마이크로소프트가 중국에서 발표한 AI '샤오빙'(小氷)은 2017년 5월 세계 최초로 AI 시집 <햇살은 유리창을 잃고>를 출간했다. 샤오빙은 1920년대 이후의 중국 현대 시인 519명의 작품 수천 편을 스스로 학습해 1만여 편의 시를 썼고 이 중 139편이 시집에 수록됐다. AI 시인의 출현은 AI의 언어 구사력과 표현력이 인간에 점점 가까워지고 있음을 의미한다.
국내에서는 AI 소설만 출품할 수 있는 공모전도 열렸다. KT는 2018년 4월 AI 소설 공모전을 개최했다. 총상금 1억 원에 최우수상 상금은 3,000만 원으로 규모가 여느 문학 공모전 못지않았다. 웹소설 연재 플랫폼 'Blice'(www.blice.co.kr)에서 <무표정한 사람들>, <설명하려 하지 않겠어> 등 응모작 5편을 볼 수 있다. 가끔 매끄럽지 않은 문장이 눈에 띄긴 하지만 예상보다 자연스럽게 이야기가 전개된다. 독자들의 반응도 나쁘지 않다. 진짜 AI가 쓴 작품이라니 놀랍다, 인간보다 나은 것 같다는 내용의 댓글이 달려 있다.

작곡하고 연주하는 AI

음악 분야는 조금 더 속도가 빠르다. AI가 작곡은 물론 무대에서 실연까지 하는 수준이다. 스페인 말라가 대학이 개발한 AI 작곡가 '이야무스'(Iamus)의 곡을 런던심포니오케스트라가 연주한 해가 2012년이다. 2015년에는 미국 예일대에서 개발한 '쿨리타'(Kulitta)가 바흐의 전곡을 학습해 바흐풍의 음악을 작곡했다. AI가 작곡한 곡은 음반으로도 나왔다. 소니 컴퓨터 과학 연구소가 개발한 AI '플로 머신즈'(Flow Machines)는 데이터베이스에 저장된 1만 3,000여 곡을 학습한 후 2016년 9월 <대디스 카>(Daddy's Car)와 <미스터 섀도>(Mr. Shadow)라는 곡을 내놓았다. 2018년 1월에는 15곡이 수록된 첫 앨범 <헬로 월드>(Hello World)를 발표했다.
AI는 즉석에서 곡을 만들어 예술가들과 함께 공연하기도 했다. 야마하는 2017년 11월 22일 개발 중인 댄스 인식 피아노 연주 AI를 도쿄대 예술대 공연장에서 시연했다. 유명 무용수 모리야마 카이지(森山開次)가 등에 센서를 붙이고 춤을 추면, 움직임을 감지한 AI가 이를 멜로디로 바꿔 피아노를 연주한다.(http://youtu.be/21injmy1wsU) 흡사 유령이 연주하는 것처럼 연주자 없이 건반만 움직인다. 인텔은 2018년 6월 열린 '컴퓨텍스 2018 e21포럼'(COMPUTEX 2018 e21FORUM) 기조강연에서 사람의 연주를 듣고 AI가 실시간으로 음악을 연주하는 AI 밴드의 라이브 공연을 선보였다. 이렇듯 작곡하고 연주하는 AI 분야는 유관 기업들 사이에서 개발 경쟁이 치열하다.

6 야마하가 개발 중인 댄스 인식 피아노 연주 AI의 공연장 시연 모습.

7, 8 음악과 AI가 만나는 협업 프로젝트 '음악, 인공지능을 켜다'를 통해 탄생한 결과물을 공개한 쇼케이스.(사진 제공 한국콘텐츠진흥원)

AI와 예술가가 만나면

사실 AI의 창작물은 아직 뭔가 어색해 보이는 부분이 있다. 한 끗 부족한 완성도는 사람의 손을 거쳐 채워지기도 한다. 한국콘텐츠진흥원과 SM엔터테인먼트는 2017년 8월 말부터 10주간 공동으로 음악과 AI가 만나는 협업 프로젝트 '음악, 인공지능을 켜다'를 진행한 후 11월 1일 쇼케이스를 통해 6개 팀의 결과물을 공개했다. 곡, 뮤직비디오, 디제잉, 안무 등 수준 높은 결과물은 대부분 AI와 인간의 협업을 통해 탄생했다. 이 중 '몽상지능'은 AI가 작곡한 루프와 작사한 가사를 토대로 아티스트가 곡을 완성해 선보였다. 협업에는 작사와 작곡이 가능한 AI '뮤직쿠스', 개발사 '포자랩스', 록 밴드 '이스턴사이드킥'의 리더 고한결이 참여했고, 퓨전국악그룹 '잠비나이'의 이일우는 공연에서 기타를 연주했다. 공동 창작의 과정은 다음과 같다. AI가 만든 300개의 루프 중에서 아티스트가 선택해 작곡을 하고 이 과정에서 작사 키워드를 추출해 다시 AI에게 입력한다. AI는 키워드에 맞는 다양한 가사를 만들고 아티스트는 이를 다듬어 곡을 완성한다. 완성된 곡의 제목은 <춤>. 작사·작곡자에 고한결과 포자랩스를 공동으로 올렸다. 포자랩스의 허원길 대표는 "AI는 사람을 따라 하지 않고 참신한 표현을 만들어내려고 했다"면서 "AI와 사람이 해본 적 없는 새로운 시도를 하는 것이 협업의 방향"이라고 말했다.

AI의 저작권은 누구에게?

AI가 생성한 창작물이 늘어나면서 저작권이 새로운 이슈로 떠올랐다. AI와 인간이 공동 창작한 결과물의 저작권이 누구에게 갈지도 관건이다. 우리나라의 저작권법 제2조에 따르면 '저작물은 인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물'을 말한다. 즉 인간이 아닌 AI의 창작물은 저작권을 인정받지 못한다. 하지만 AI가 설계자나 이용자의 명령을 따르는 수준을 넘어 스스로 창작하는 단계에 이르고 있어 현행법을 개정하거나 새로운 법을 제정해야 한다는 분위기다.
AI 저작권 논의의 선두주자는 일본이다. 일본은 AI 창작에 대한 투자와 이용을 촉진하기 위해 일찌감치 저작권 이슈를 검토하기 시작했다. 전반적으로 AI 창작물의 저작권을 인정하고, AI 창작에 관여한 당사자의 이익을 보호해야 한다는 인식이 강하다. 2016년 4월에는 AI 창작물에 대한 저작권 보호의 필요성을 제시한 '차세대 지식재산 시스템 검토위원회 보고서'를 발표하고, 2016년 10월에는 '새로운 정보재 검토위원회'를 설치해 AI 생성물 외에 AI 학습용 데이터, AI 프로그램, 학습 후 모델에 관한 저작권법상의 논점을 검토했다. ²⁾한편 EU는 2017년 1월 12일 국가 차원에서 AI 로봇의 지위, 개발, 활용에 대한 기술적·윤리적 가이드라인을 제시한 결의안을 통과시켰다. 로봇의 법적 지위를 '전자 인간'(electronic personhood)으로 인정한 것이다.
우리나라는 논의를 본격화하는 단계이다. 2017년 초 국가지식재산위원회는 미래 지식재산(IP: Intellectual Property) 이슈에 대비하기 위한 '차세대 지식재산 특별전문위원회'를 설치하고 AI 창작물의 저작권을 주요 안건으로 논의했으며, 2018년 5월 17일저작권 미래전략협의체'를 출범했다. AI 창작물의 권리보호 기준과 방식에 대해 보다 심도 깊게 논의할 예정이다. AI 제작사와 개발자, AI를 활용한 창작자 등 AI 창작물에 얽힌 이해관계자가 많아 쉽게 결론을 내리기 어려운 상황이다.

2) 권용수, '[국제]인공지능 국제회의, 인공지능에 관한 저작권법적 관점의 논의에 주목'. 한국저작권위원회, 저작권 동향 2017년 제18호.

경쟁이 아닌 상생으로

예술가와 AI는 서로 경쟁하지 않고 상생하며 도움을 줄 때 시너지 효과를 낸다. AI 예술가는 인간의 힘을 빌려 부족한 부분을 만회하며 작품의 수준을 점점 높이고 있다. 인간은 도저히 따라가기 힘든 학습 능력을 지닌 AI를 파트너로 삼아 그동안 엄두도 내지 못하던 영역에 도전해 참신한 창작물을 만들어낼 수 있다. 인간에게 영감을 주는 AI로 인해 우리의 상상력은 확장되고 창작의 범위는 무한대로 넓어지지 않을까.

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인공지능, 너도 예술가니?

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챗 GPT의 활용 사례

그림, 사람과의 대화, 범죄 예측, AI 어시스턴트

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하루가 다르게 발전하며 점차 우리 삶 속에 스며들고 있는 인공지능(AI) 기술, 어디까지 진화했을까요? 최신 활용 사례를 통해 AI 진화의 현주소를 살펴봅니다.

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인공지능이 한 사람의 목소리를 습득해서 그 사람의 목소리를 AI커버라던지 다른 곳에 사용할 수 있다.

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감쪽같은 AI 커버 노래…저작권 문제는 없는지 알아봄｜크랩

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cctv 영상을 인공지능으로 분석하는 기술로 사람, 차량 식별 및 동선 추적, 화재나 폭력 등 이상행위 자동 감지 등을 수행한다.

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장성 주민 안전 파수꾼 '인공지능 CCTV'

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장성군청 관제요원이 지능형 선별관제 시스템이 적용된 CCTV 화면을 감시하고 있다. 장성군제공전남 최초로 지역 내 모든 폐쇄회로티브이(이하 CC

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인공지능이 관절이 일어났을떄

수술을 해주는 로봇으로

사람보다 훨씬 촘촘하게 할 수 있다

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포도알 꿰매고, 달걀 껍질도 까는 수술 로봇 개인기 대방출★ / 스브스뉴스

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인공지능을 사용해 심장병 환자 중 돌연사 가능성이 가장 높은 사람을 찾아 치료하거나 환자에게 맞는 최상의 치료법으로 치료 할 수 있다

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생명을 구하는 AI...의료 분야의 인공지능 활용

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수확 자동화, 위험 요소 감지, 양치기 개 역할과 같은 일을 사람 대신하거나, 사람이 파악하지 못하는 정보를 수집하기도 한다.

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출처 : https://itiger.jp/case/752.html

농업은 일조량이나 강우량, 갑작스러운 병해 등 자연 환경에 크게 좌우되며, 인간의 숙련된 경험이나 지식, 감각을 필요로 하는 산업이었다. 하지만 AI와 첨단 테크놀로지로 인해, 최근 들어 크게 변화하고 있다. 특히 해외에서는 애그테크(Agriculture : 농업과 Technology : 기술의 합성어)라 불리는 분야가 확립되어, 지금까지 인간의 눈으로 판단하던 것이 축적된 빅데이터로 대체되었으며, 뿐만 아니라 인간은 예측할 수 없었던 데이터를 축적하고, 미연에 감지할 수 없었던 이상을 감지하며, 농업의 모든 작업을 AI가 담당할 수 있게 되었다. 이에 해외에서 추진되고 있는 농업에서의 AI 활용 사례를 소개하고자 한다.
1. 인공위성이 인간의 눈으로는 파악할 수 없는 정보를 감지
Landsat는 미국 항공우주국의 인공위성이다. 상공에서 촬영한 이미지를 수신함으로써 지구 표면의 환경 데이터를 관측한다. Landsat의 환경 데이터는 특히 개발도상국의 농장을 정비할 때 도움이 될 것으로 기대된다. 예를 들어, 인도에서 가뭄이 일어나 긴급한 지원 및 융자가 필요할 경우, 같은 지역 내에서도 농가가 받는 피해는 서로 다르다. 개발도상국에서는 융자를 실시할 때 판단할 재료가 부족하기 때문에, 그러한 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대된다.

마찬가지로 미국 항공우주국이 인공위성을 활용하는 사례로서, PACE라 불리는 프로그램이 있다. 위성사진을 통해 미생물과 플랑크톤, 산소와 이산화탄소의 농도가 어떤 영향을 미치는지 수집하는 프로젝트이다. 여기에는 인공지능과 클라우드 컴퓨팅에 의해 위성사진을 분석하는 기술인 매크로스코프가 사용된다. 해수 온도가 6℃ 상승하면, 산소의 70%를 생산하는 식물 플랑크톤이 절멸하게 될 가능성이 있다는 데이터가 존재하며, 그 문제를 해결하기 위해 활용될 것으로 기대된다.
2. 미국의 농가 중 3분의 1 이상이 이용하는 서비스
Farm Logs는 미국의 벤처기업으로서, 기상 데이터나 위성사진ㆍIoT 디바이스와 같은 다양한 데이터를 바탕으로 작물의 건강 상태나 성장 상황, 토양의 영양 상태, 수확량을 예측하는 등, 다양한 데이터를 농가에 제공하는 서비스를 운영 중이다.

실제로, 미국의 농가 중 3분의 1 이상이 Farm Logs의 서비스를 이용할 만큼 인기를 얻고 있다. Farm Logs Flow는 농업기계에 연결하여 농작업을 더욱 세세하게 기록할 수 있다.

3. 수확부터 선별까지, 스페인 출신의 놀라운 로봇
스페인에서 농업용 로봇을 제공하는 AGROBOT이 출시한 SW6010에는 광학 인증 기술이 사용되었다. 지금까지는 딸기를 수확할 때 인간의 눈으로 하나씩 익었는지 안 익었는지 확인하면서 따야 했다.

하지만 SW6010은 탑재되어 있는 광학 인증 기술을 통해 모든 각도에서 딸기의 사진을 찍은 다음 익었는지 여부를 로봇이 판단하여 익은 것만 잘라낸다. 또한 크기별로 분류하여 상자에 담는다. 스페인에서는 수많은 상을 수상할 정도로 좋은 평가를 받고 있다.

4. 더는 인간의 손이 필요치 않은, 자율주행하는 포도 수확 로봇
프랑스의 Wall-Ye는 와인용 포도를 수확하는 로봇을 출시하였다. 포도 역시 지금까지는 사람이 하나씩 익었는지 안 익었는지 확인해야만 했었다. 하지만 이 로봇은 자율주행하면서 포도나무를 둘러보고, 잘 익은 포도를 잘라낼 뿐 아니라, 동시에 너무 많이 자라난 가치를 전정하는 작업도 한다. 로봇에는 카메라 6대가 탑재되어 있으며, 자율주행하면서 포도나무의 형태까지 기억한다.

5. 인간은 눈치 채지 못하는 위험을 감지, 벌의 안전을 지키는 앱
BeeScannning은 스웨덴의 양봉 농가인 브욘 레만이 연구자들과 함께 개발한 애플리케이션이다. 이 앱은 벌의 콜로니 가까이에 기생하여 생명을 잃게 만드는 진드기인 꿀벌응애와 같은 해충의 징조를, 알고리즘을 통해 찾아내고 조기에 퇴치할 수 있도록 한다. 또한 현재 해충을 처치하는 데 장기적인 효과를 보이는 화학 약품이 만들어지고 있어, 동시에 해충을 연구하는 도구로서도 기대를 모으고 있다.

6. 양상추 관리가 특기인, 화학물질의 사용을 줄이는 슈퍼 머신
블루 리버 테크놀로지가 만든 LettuceBot은 얼핏 평범한 트랙터처럼 보이지만, 기계학습 엔진이 창작되어 있다. 1분 동안 5천 개의 꽃봉오리를 촬영하여 자라나기 시작한 양상추의 간격이나 모양을 인식하고, 6mm 이내의 오차로 잡초를 확인하여 제초제를 살포한다. 또한 양상추가 많이 심긴 부분에도 제초제를 살포하여, 영양분이 잘 전달되도록 성장을 돕는다. 지금까지는 사람이 직업 농약을 살포해야만 했던 제초 작업을, LettuceBot에 일임할 수 있으며, 더불어 화학물질의 사용량을 90% 절감할 수 있다.

7. 커피 농가의 생활을 보장하는 계량 머신
미국의 Bext360은 저울처럼 생긴 모바일 로봇을 만들었다. 이 로봇은 커피콩의 품질을 분석하고 계량하며, 품질이 좋은 콩을 분별해낸다. 그리고 상ㆍ중ㆍ하로 마크를 붙여 평가한다. 또한 Bext360은 공정한 가격을 교섭하는 앱도 제공한다. 커피 재배로 생계를 이어가는 농가는 하루에 2달러 이하로 생활한다는 데이터가 있는데, 이러한 로봇이나 앱을 통해 부당한 중간착취를 철폐하고, 공정한 거래를 추진할 수 있을 것으로 기대된다.
8. 이제 사람은 필요 없다?! 이스라엘의 꿈의 프로젝트
이스라엘의 벤처기업 Prospera Technologies는 일체의 농장 관리를 AI에 일임하려 하고 있다. 농장에 설치된 센서와 카메라가 기온ㆍ습도는 물론, 작물의 건강 상태와 병충해 등을 감지하고 그에 대응하여 수분이나 비료, 채취 시기 등을 판단할 뿐 아니라, 수확량을 예측하는 시스템도 개발하고 있다. 이스라엘은 관개 기술로 인해 식량 자급률이 95%에 육박하는 농업대국이므로, 이러한 완전 자동 관리를 실현하는 데 있어 많은 기대가 모아지고 있다. Prospera Technologies는 현재 식물의 위기를 감지하여 대처하는 시스템을 개발하는 데 성공하였으므로, 앞으로도 새로운 기술을 많이 만들어낼 것으로 보인다.

9. 양치기 개의 역할까지 로봇이~
시드니대학의 준교수 켄들러 케리스크가 개발한 로봇은, 소를 쫓아다니는 약간 특이한 로봇이다. 호주는 광대한 토지를 갖고 있기 때문에, 소를 방목하여 기른다. 여유로워 보이지만, 해가 지면 소들을 원래 있던 우리 안으로 돌려놓아야 한다. 아마도 개가 양을 쫓아다니며 우리로 유도하는 모습을 어디선가 본 적이 있을 것이다. 이 로봇이 바로 그와 같은 역할을 한다. 한 마리만 낙오되어도, 로봇은 놓치지 않는다. 언제까지고 소의 뒤를 쫓아다닌다.

10. 마치 살아있는 것 같은 로봇암
미국의 하버드대학이 개발한 'soft gripper'라 불리는 로봇암용 그리퍼는 내부에서 공기압을 조절하여 마치 살아있는 것처럼 자유자재로 움직여, 대상물을 부드럽게 잡는다. 지금까지의 로봇암은 힘 조절을 잘 하지 못하여 찌부러뜨리거나 힘이 없어 놓치는 경우가 많았지만, 이것은 마치 사람의 손처럼 잡기 때문에, 섬세한 작물을 수확하는 등 다양한 상황에서 이용될 수 있을 것으로 보인다.

11. 컴퓨터가 제어하는 채소 재배
미국의 매사추세츠대학의 미디어 연구소의 소장인 칼렙 하퍼는 조금 색다른 제안을 한다. 즉 채소든 과일이든 식물을 기르려면 흙이 필요하지만, 그와는 달리 컴퓨터가 제어하는 환경에서 재배한다는 개념이다.

하퍼의 말에 따르면, 식물의 맛을 결정짓는 가장 큰 요인은 생육 환경이라고 한다. 즉 생육 환경을 똑같이 재현할 수만 있으면, 어디에서든지 맛있는 채소를 길러낼 수 있다는 것이다. 기존의 농업에 대한 개념을 완전히 뒤엎는 아이디어인데, 만약 이것이 실현된다면 농업에 필요한 지식이나 경험ㆍ감 같은 요소들을 축적하고 공유하여, 어디에서든지 맛있는 채소를 먹을 수 있게 되지 않을까?

12. 삼림의 파괴를 감시할 때에도 AI가 활약
WRI(세계자원연구소)는 빅데이터를 취급하는 미국 기업 Orbital Insight와 제휴를 맺어, 삼림 파괴를 감시하고 예측하려는 시도를 하고 있다. 인공위성이 촬영한 방대한 데이터를 인공지능이 분석하여, 새로 만들어지는 도로나 삼림 벌채의 징후를 미리 파악하고, 어떤 숲이 위협에 처해질 가능성이 있는지 예측한다. 그 결과는 당국에 제공되며, 개발 활동 등을 저지하는 데 이용된다. 인간은 관찰할 수 없는 움직임을 예측할 수 있는 것은 AI 덕분이라 할 수 있다.
13. 병해에 대한 판단까지 AI
미국 펜실베니아대학의 물리학자와 연구팀은 컴퓨터에게 5만 개의 이미지를 학습시켜, 식물의 건강상태를 식별하도록 만들었다. PlantVillage는 인공지능이 더 많은 것을 배우도록 하는 애플리케이션으로서, 전 세계의 농가가 병해를 입은 작물의 데이터를 사진을 찍어 게재한다. 그것을 전문가가 진단한 후에 데이터로서 축적해 나간다. 앞으로는 병해를 입은 식물에 신속하고 적절한 조처를 취할 수 있도록, 인공지능이 병해를 알려줄 수 있을 것으로 기대된다.

해외에 확립되어 있는 애그테크로 인해, 지금까지 오랫동안 확립ㆍ축적되어 온 지식과 데이터를 계속해서 학습하여 인공지능에 집약되고 있다. 그 결과, 인간이 눈으로 보고 판단하는 시대에서, AI가 카메라를 통해 보고 판단하며, 분석하고, 예측하는 시대로 변화하고 있다.

이러한 흐름으로 인해, 생산 효율이 향상되는 것은 물론, 병충해에 대해 조기에 대처하고, 생산물의 품질이 향상되며, 인간이 하던 수확 작업까지 AI가 담당하게 된다.

앞으로도 농업 분야에 도입되는 AI는 애그테크를 통해 발전될 것이다. 앞으로 얼마나 더 편리해질지 귀추가 주목되는 바이다.

[글로벌 스마트팜 기술 및 시장 동향과 주요 국가별 · 기업별 사업 전략] 보고서 상세보기
http://irsglobal1.4adtech.com/shop_goods/goods_view.htm?category=02000000&goods_idx=84464&goods_bu_id=

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국내외 산업(시장) 조사 보고서 전문업체

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농업 분야에서의 AI 활용 사례

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출처 : https://itiger.jp/case/752.html 농업은 일조량이나 강우량, 갑작스러운 병해 등 자연 환경에 크게 좌우되며, 인간의 숙련된 경험이나 지식, 감각을 필요로 하는 산업이었다. 하지만 AI와 첨단 테크놀로지로 인해, 최근 들어 크게 변화하고 있다.

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AI가 고소득 일자리인 의사 직업의 80

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AI가 고소득 일자리인 의사 직업의 80%를 대체 할 것이다.

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"AI, 의사부터 대체할 것"…AI가 대체 못할 직업은? / SBS / 친절한 경제

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인공지능이 기사를 쓰거나 AI가 앵커를 대신하는 사례등을 보여준다

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[미리미리] 인공지능 시대, 미디어의 진화

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미래 AI는 요리,작곡,번역,치료,미술을 할 수 있을거라고 에상하고 있다

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인공지능이 할수 있는 일 BEST 5 #미래채널 #마이에프 #미래예보 #myf

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인공지능을 사용하여 신약을 개발하면 인간이 했을 때 10년 가량 걸리는 시간을 2달로 대폭 줄일 수 있으며 신약개발에 드는 비용도 줄여 보다 많은 약을 개발할 수 있게 된다.

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신약개발 이제는 AI 필수 "시간 단축·희귀약 개발" [일상의 AI]/한국경제TV뉴스

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구급차 이송에 인공지능을 도입하여 환자의 정보를 병원 응급실과 공유하고 실시간으로 수집하여 환자에게 맞는 병원과 최적의 경로를 자동으로 안내하면서 골든타임을 지킬수 있도록 도와준다

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‘AI 앰뷸런스’ 전국 첫 도입…응급의료 공백 해소 기대 / KBS  2023.05.12.

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BCI 기술(사람의 생각을 읽어서 컴퓨터에 전달해 사물을 동작시키는 기술)을 통해 하지마비 장애인을 위한 외골격 로봇을 개발, 3D 바이오 프린팅(손상된 생체 조직과 장기에 이식해 치료하는 기술)을 통해서 정상뼈처럼 회복이 가능하다.

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[기술자들] 차세대 의료 분야를 이끌어 갈 기술 / YTN 사이언스

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첨단 AI를 통해 더욱 빠르고 편리하게 음식,물건,기계 등등 많은 것들을 만들어 낼 수 있다.

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김밥 말고, 커피 타고…첨단 AI로봇 한자리에 / KBS  2023.05.17.

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https://www.youtube.com/watch?v=RZhKnja7Kmk

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AI를 이용하여 목소리를 학습시켜 노래를 입히는 기술로는 RVC라는 Github 프로젝트가 있다.

자연스러운 목소리를 만들어낼 수 있으며, 제작 시간도 매우 짧다.

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내가 그린 그림을 인공지능이 인식하고 그 그림을 인공지능이 더 좋은 그림으로 바뀌어준

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The-K한국교직원공제회

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인공지능(AI) 프로그램과 함께 하는 다채로운 수업 방법을 소개합니다! [The-K 크리에이터]

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잡초를 인식해 레이저로 잡초를 태우고 인공지능 드론으로 과일의 크기나 색깔을 측정해 채집한다

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[세계를 보다]잡초 태우고 사과 따는 AI ‘농업 로봇’ | 뉴스A

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스마트 교통관제 시스템으로 운전자와 보행자를 안전하게 인도할수 있다

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[최초를 넘어 최고로] 인공지능(AI) 스마트 교통관제 시스템 렉스젠(주)

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의료 분야에서 인공지능의 사용으로 단순 서류작업을 줄여 효율성을 늘리고 환자와의 대면에 시간을 더 쏟을 수 있으며,

수술 시에 로봇 기술과 연계하여 출혈이나 감염위험,수술 후의 통증을 최소화하며

약 용량 오류를 막거나 인공지능 간호사가 환자와의 질의응답, 의사에게 보고하는데다

환자들의 데이터를 통합하여 효율성을 극대화하는 등 의료 인공지능은 앞으로의 가능성이 무긍무진한 기술이다.

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Artificial intelligence is being used in healthcare for everything from answering patient questions to assisting with surgeries and developing new pharmaceuticals.

How can artificial intelligence benefit healthcare?

According to , the artificial intelligence (AI) healthcare market, which is valued at USD 11 billion in 2021, is projected to be worth USD 187 billion in 2030. That massive increase means we will likely continue to see considerable changes in how medical providers, hospitals, pharmaceutical and biotechnology companies, and others in the healthcare industry operate.

Better machine learning (ML) algorithms, more access to data, cheaper hardware, and the availability of 5G have contributed to the increasing application of AI in the healthcare industry, accelerating the pace of change. AI and ML technologies can sift through enormous volumes of health data-from health records and clinical studies to genetic information-and analyze it much faster than humans.

AI might help make healthcare operations more efficient

Healthcare organizations are using AI to improve the efficiency of all kinds of processes, from back-office tasks to patient care. The following are some examples of how AI might be used to benefit staff and patients:

Administrative workflow: Healthcare workers spend a lot of time doing paperwork and other administrative tasks. AI and automation can help perform many of those mundane tasks, freeing up employee time for other activities and giving them more face-to-face time with patients. For example, generative AI can help clinicians with note-taking and content summarization that can help keep medical records as thoroughly as possible. AI might also help with accurate coding and sharing of information between departments and billing.

Virtual nursing assistants: One study found that 64% of patients are comfortable with the use of AI for around-the-clock access to answers that support nurses provide. AI virtual nurse assistants-which are AI-powered chatbots, apps, or other interfaces-can be used to help answer questions about medications, forward reports to doctors or surgeons and help patients schedule a visit with a physician. These sorts of routine tasks can help take work off the hands of clinical staff, who can then spend more time directly on patient care, where human judgment and interaction matter most.

Dosage error reduction: AI can be used to help identify errors in how a patient self-administers medication. One example comes from a study in Nature Medicine , which found that up to 70% of patients don't take insulin as prescribed. An AI-powered tool that sits in the patient's background (much like a wifi router) might be used to flag errors in how the patient administers an insulin pen or inhaler.

Less invasive surgeries: AI-enabled robots might be used to work around sensitive organs and tissues to help reduce blood loss, infection risk and post-surgery pain.

Fraud prevention: Fraud in the healthcare industry is enormous, at USD 380 billion/year, and raises the cost of consumers' medical premiums and out-of-pocket expenses. Implementing AI can help recognize unusual or suspicious patterns in insurance claims, such as billing for costly services or procedures that are not performed, unbundling (which is billing for the individual steps of a procedure as though they were separate procedures), and performing unnecessary tests to take advantage of insurance payments.

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AI has the potential to improve the healthcare user experience

A recent study found that 83% of patients report poor communication as the worst part of their experience, demonstrating a strong need for clearer communication between patients and providers.

AI technologies like natural language processing (NLP), predictive analytics, and speech recognition might help healthcare providers have more effective communication with patients. AI might, for instance, deliver more specific information about a patient's treatment options, allowing the healthcare provider to have more meaningful conversations with the patient for shared decision-making.

AI might be used to increase efficiency in healthcare diagnoses

According to Harvard's School of Public Health , although it's early days for this use, using AI to make diagnoses may reduce treatment costs by up to 50% and improve health outcomes by 40%.

One use case example is out of the University of Hawaii , where a research team found that deploying deep learning AI technology can improve breast cancer risk prediction. More research is needed, but the lead researcher pointed out that an AI algorithm can be trained on a much larger set of images than a radiologist-as many as a million or more radiology images. Also, that algorithm can be replicated at no cost except for hardware.

An developed an ML algorithm to determine when a human expert is needed. In some instances, such as identifying cardiomegaly in chest X-rays, they found that a hybrid human-AI model produced the best results.

Another published study found that AI recognized skin cancer better than experienced doctors. US, German and French researchers used deep learning on more than 100,000 images to identify skin cancer. Comparing the results of AI to those of 58 international dermatologists, they found AI did better.

AI in healthcare organizations might mean better health monitoring and preventive care

As health and fitness monitors become more popular and more people use apps that track and analyze details about their health. They can share these real-time data sets with their doctors to monitor health issues and provide alerts in case of problems.

AI solutions-such as big data applications, machine learning algorithms and deep learning algorithms-might also be used to help humans analyze large data sets to help clinical and other decision-making. AI might also be used to help detect and track infectious diseases, such as COVID-19, tuberculosis, and malaria.

AI can help connect disparate healthcare data

One benefit the use of AI brings to health systems is making gathering and sharing information easier. AI can help providers keep track of patient data more efficiently.

One example is diabetes. According to the Centers for Disease Control and Prevention , 11.6% of the US population has diabetes. Patients can now use wearable and other monitoring devices that provide feedback about their glucose levels to themselves and their medical team.

AI can help providers gather that information, store, and analyze it, and provide data-driven insights from vast numbers of people. Using this information can help healthcare professionals determine how to better treat and manage diseases.

Organizations are also starting to use AI to help improve drug safety. The company SELTA SQUARE, for example, is innovating the pharmacovigilance (PV) process, a legally mandated discipline for detecting and reporting adverse effects from drugs, then assessing, understanding, and preventing those effects.

PV demands significant effort and diligence from pharma producers because it's performed from the clinical trials phase all the way through the drug's lifetime availability. Selta Square uses a combination of AI and automation to make the PV process faster and more accurate, which helps make medicines safer for people worldwide.

Sometimes, AI might reduce the need to test potential drug compounds physically, which is an enormous cost-savings. High-fidelity molecular simulations can run on computers without incurring the high costs of traditional discovery methods.

AI also has the potential to help humans predict toxicity, bioactivity, and other characteristics of molecules or create previously unknown drug molecules from scratch.

AI governance in healthcare

As AI becomes more important in healthcare delivery and more AI medical applications are developed, ethical, and regulatory governance must be established. Issues that raise concern include the possibility of bias, lack of transparency, privacy concerns regarding data used for training AI models, and safety and liability issues.

"AI governance is necessary, especially for clinical applications of the technology," said Laura Craft, VP Analyst at . "However, because new AI techniques are largely new territory for most [health delivery organizations], there is a lack of common rules, processes, and guidelines for eager entrepreneurs to follow as they design their pilots."

The World Health Organization (WHO) spent 18 months deliberating with leading experts in ethics, digital technology, law, and human rights and various Ministries of Health members to produce a report that is called Ethics & Governance of Artificial Intelligence for Health . This report identifies ethical challenges to using AI in healthcare, identifies risks, and outlines six consensus principles to ensure AI works for the public's benefit:

1. Protecting autonomy

2. Promoting human safety and well-being

3. Ensuring transparency

4. Fostering accountability

5. Ensuring equity

6. Promoting tools that are responsive and sustainable

The WHO report also provides recommendations that ensure governing AI for healthcare both maximizes the technology's promise and holds healthcare workers accountable and responsive to the communities and people they work with.

Future and potential of AI in the healthcare ecosystem

AI provides opportunities to help reduce human error, assist medical professionals and staff, and provide patient services 24/7. As AI tools continue to develop, there is potential to use AI even more in reading medical images, X-rays and scans, diagnosing medical problems and creating treatment plans.

AI applications continue to help streamline various tasks, from answering phones to analyzing population health trends (and likely, applications yet to be considered). For instance, future AI tools may automate or augment more of the work of clinicians and staff members. That will free up humans to spend more time on more effective and compassionate face-to-face professional care.

When patients need help, they don't want to (or can't) wait on hold. Healthcare facilities' resources are finite, so help isn't always available instantaneously or 24/7-and even slight delays can create frustration and feelings of isolation or cause certain conditions to worsen.

IBM watsonx™ Assistant AI healthcare chatbots can help providers do two things: keep their time focused where it needs to be and empower patients who call in to get quick answers to simple questions.

IBM watsonx Assistant is built on deep learning, machine learning and natural language processing (NLP) models to understand questions, search for the best answers and complete transactions by using conversational AI.

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AI is used in healthcare for everything from answering patient questions to assisting with surgeries and developing new pharmaceuticals.

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병원에서 이용되는 수술 로봇 마코 스마트로보틱스는 걷지 못하는 사람을 걷게 해 주고 0.1mm의 오차도 없이 절삭 부위를 자르며 해당범위에서 벗어나면 멈추고 AI 인공지능을 통해 진단 도움 및 수술 계획까지 세워 줍니다.

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로봇 인공관절수술은 이제 마코로봇으로 더 정교하게_부산큰병원

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딥러닝을 통해 육안으로 구분 불가능한 딥페이크를 가려내고 특정 소리가 조작됐는지 판별하는 기술을 개발하고 있다

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뛰는 AI 위 나는 AI…‘딥페이크’도 인공지능이 잡는다 [9시 뉴스] / KBS  2024.03.23.

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AI가 선수들의 얼굴과 등 번호 등을 알아보고 어떻게 날라온 공을 어디로 쳤는지 등 어디로 쳐서 어떤 결과가 나왔는지 등을 알려준다

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"선수 버릇까지 분석" AI가 여는 스포츠 빅데이터 시대 [MBN 종합뉴스]