완벽한 ‘불완전’ AI 시스템의 개발
인공지능(AI)은 알고리즘과 기술 측면에서 보면 여전히 초기 단계에 있다. 마누엘라 벨로소(Manuela Veloso) 카네기멜론대학(Carnegie Mellon University) 기계학습학과 교수는 미래에는 인간에게 인공지능(AI)이 필요한 만큼 인공지능 시스템도 인간이 필요할 것이라고 말한다.
천문학을 위한 기계학습(머신러닝)이 산업도 혁신하다
GE디지털은 와이즈아이오 솔루션을 포함한 소프트웨어 및 분석 도구를 활용할 경우 2020년까지 매출 150억 달러를 예상하고 있으며, 이 중 10억 달러는 운영 효율성 개선으로 얻어질 것으로 보고 있다.
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온실 재배 분야를 혁신해온 네덜란드의 농업 전통에 걸맞게, GE도 가스엔진의 새로운 용도를 발견했다. 디지털 혁신은 이런 농업 분야에서도 큰 역할을 맡고 있다.
빅 리부트! 숨겨진 데이터로 생산성을 제고하는 방법
2016년 11월, GE의 산업인터넷 행사 마인드+머신2016이 5번째로 개최되었다. 이제 세계는 예전보다 더 빠르게 움직이고 있으며, 빛의 속도로 정보 교환이 가능해져 인터넷에 연결된 기계들이 복잡한 네트워크로 연결되는 변화를 목격하고 있다. GE는 이러한 혁신의 길잡이 역할을 담당할 것이다.
당신이 산업사물인터넷(IIoT)에 대해 알아야 할 모든 것
오늘날 여러 기업이나 조직에서 디지털화를 사업 우선순위로 꼽으면서, 산업 전반에서 산업사물인터넷이라는 용어가 더 자주 언급되고 있다. 과연 산업사물인터넷의 정확한 개념은 무엇일까?
가트너 선정 2017년 10대 기술 트렌드 ‘디지털 트윈’ 이야기 – 사물인터넷과 산업 디지털화의 핵심 기술
2016년 10월에 열렸던 가트너 연례 심포지엄 IT 엑스포(Gartner Symposium IT Xpo)에서 2017년 10대 기술 트렌드(링크)의 하나로 선정된 것이 바로 디지털 트윈이었다. 디지털 트윈은 GE디지털이 프레딕스(Predix) 플랫폼에서 적극적으로 활용하는 분야이기도 하다.
서비스 이코노미 2.0 시대를 여는 GE
GE디지털은 서비스맥스(ServiceMax) 인수를 발표했다. 수많은 산업 현장에서 좋은 평가를 받는 서비스맥스의 강점과 GE의 산업인터넷 기술의 결합을 알린 것이다. 이번 인수로 제트엔진이나 발전소, 의료용 스캐너처럼 우리 일상을 지탱하는 기술의 유지와 보수를 담당하는 현장 기술자들의 작업은 앞으로 더 편해질 것이다.
세계 3대 폭포 중 하나인 ‘나이아가라’에 산업인터넷을 연결하라
뉴욕주의 발전이 디지털 시대로 접어들었다. 발전소 운영 주체인 뉴욕전력공사는 발전소의 16개 터빈(뿐만 아니라 뉴욕 주에 위치한 다른 발전 시설 포함)을 산업인터넷을 통해 클라우드에 연결하는 프로젝트 계약을 GE와 체결하였다.
적층제조, 센서, 클라우드 분석기술에서 제조업의 미래를 보다
미래의 공장은, 다양한 기술을 자유롭게 활용할 수 있는 체계를 갖추고 공급망 전체에서 가치를 창출할 것이다. 적층제조기술과 센서, 클라우드를 이용한 분석기술 등을 비롯한 첨단제조기술 덕분에 제조업의 미래와 일자리의 형태는 이렇듯 바뀌고 있다.
GE의 생각하는 공장이 현실화 되고 있다
전세계의 기업들은 “디지털 역량을 사업과 어떻게 통합할 수 있을까”라는 주제로 고민하고 있다. 제조업에서 하드웨어와 소프트웨어가 통합할 때 생산성을 어떻게 극대화시킬지에 대한 관심이 큰 것이다. GE리포트에서는 제조업의 기본 운영방식을 변화시키는 4가지의 생산성 요소들을 고찰한다.
클라우드를 넘어 엣지 컴퓨팅으로 – 프레딕스 엣지 시스템
지난 11월 중순 미국 샌프란시스코에서 개최된 마인드+머신(Minds+Machines) 2016 컨퍼런스에서 GE는 프레딕스의 차세대 버전을 발표했다. 새로운 프레딕스는 엣지(Edge)를 효율적으로 활용하는 것인데, 프레딕스 엣지 시스템(Predix Edge System)이라고 부른다.
디지털 항만 관리 프로젝트
LA항만국은 다양한 종류의 화물 운송 데이터를 사전에 시각화하는 GE의 소프트웨어를 사용하기로 결정했다. 항만정보포털(Port Information Portal)이라는 명칭의 이번 시범 프로젝트는 해운회사, 터미널 운영자, 트럭, 화물열차 등으로 구성된 복잡한 시스템 전체에서 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 조정해 나가는 데 도움이 된다.
