이 역제안함으로써, 대회 이후에도 스타트업과 대기업의 협업이 지속될 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능 ( AI ) 챔피언십에 과제를 출제한 기업은 총 8개사로, 각 분야를 대표하는 국내 굴지의 대기업, 선배벤처 등이 참여한다. 분야별로 보면 제조분야는 LG사이언스파크, 한국타이어앤테크놀로지, 의료분야는 고신대 복음병원, 영상분야는 MBN의 자회사인 KDX한국데이터거래소, 소비생활분야는 네이버, 비씨카드, 우아한형제들, 위메프가 참여했다. < 인공지능 ( AI ) 챔피언십 과제 내용 요약 > 기업에서
두번째, 과제 해결을 위한 인공지능 ( AI ) 기술력 뿐만 아니라 이를 활용한 제품서비스화 방안을 스타트업이 대기업에 역제안한다. 이는 그간의 인공지능 ( AI ) 대회들이 인공지능 ( AI ) 기술력 ( 알고리즘 ) 에 초점이 맞춰지다보니, 대회 이후 실질적인 제품서비스로 이어지는데 다소 한계가 있었던 점을 보완하기 위한 것으로, 대기업이 생각하지 못했던 신선한 사업화 아이디어를 스타트업이 역제안함으로써, 대회 이후에도 스타트업과 대기업의 협업이 지속될 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능 ( AI ) 챔피언십에 과제를 출제한 기업은 총 8개사로, 각 분야를
등이 기록된 과거 8개월치 약 50만 여개 데이터를 제공한다. 한국타이어앤테크놀로지는 외관상 보이지 않는 타이어의 내부 부적합 여부와 10가지 결함 유형를 판별하는 인공지능 ( AI ) 과제를 출제했다. 현재는 타이어 엑스레이 ( Xray ) 사진을 고숙련 작업자가 눈으로 일일이 확인하여 판별중으로, 인공지능 ( AI ) 를 통해 작업의 효율성을 높이고 결함 유형을 데이터화할 수 있을 것으로 기대되며, 타이어 엑스레이 ( Xray ) 사진 약 5, 000개와 10가지 결함 유형이 표시된 데이터를 결합하여 제공한다.
분야는 MBN의 자회사인 KDX한국데이터거래소, 소비생활분야는 네이버, 비씨카드, 우아한형제들, 위메프가 참여했다. < 인공지능 ( AI ) 챔피언십 과제 내용 요약 > 기업에서 제공하는 데이터는 모두 비식별화해 제공될 예정이다. 8개 과제를 세부적으로 살펴보면 < 제조 데이터 분야 > LG사이언스파크는 부품 검사에서 완제품 불량을 예측하고, 그 원인을 설명할 수 있는 인공지능 ( AI ) 과제를 출제했다. 현재는 완제품 검사 시 발생하는 소음을 측정해 부품의 불량을 판별하고, 원인을 추적조사하고 있다. 다만, 계절 등 작업 환경에 따라 정상 부품임
있는 인공지능 ( AI ) 과제를 출제했다. 현재는 완제품 검사 시 발생하는 소음을 측정해 부품의 불량을 판별하고, 원인을 추적조사하고 있다. 다만, 계절 등 작업 환경에 따라 정상 부품임에도 불량으로 판정되는 경우, 이를 조사하기 위한 추가 생산 손실을 줄일 수 있을 것으로 기대하며, 부품 검사시 측정했던 부품 표면온도, 소음의 진폭, 해당 부품 완제품 적용 시 판정 결과 등이 기록된 과거 8개월치 약 50만 여개 데이터를 제공한다. 한국타이어앤테크놀로지는 외관상 보이지 않는 타이어의 내부 부적합 여부와 10가지 결함 유형를 판별하는 인공지능 ( AI
인공지능(AI) 챔피언십에 과제를 출제한 기업은 총 8개사로, 각 분야를 대표하는 국내 굴지의 대기업, 선배벤처 등이 참여한다. 분야별로 보면 제조분야는 LG사이언스파크, 한국타이어앤테크놀로지, 의료분야는 고신대 복음병원, 영상분야는 MBN의 자회사인 KDX한국데이터거래소, 소비생활분야는 네이버, 비씨카드, 우아한형제들, 위메프가 참여했다.