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오늘 우리는 소문난 VR 헤드셋의 일부일 수 있는 Apple의 시선 추적 신경망을 엿볼 것입니다. 또한 엣지 컴퓨팅을 일상의 현실로 만들기 위한 인텔의 계획과 AI를 높이 날기 위한 에어버스의 기술도 확인할 것입니다.

바로 뛰어들자.

#1. 애플의 혼합현실 비전

Apple은 당신이 보고 있는 것을 보고 싶어합니다.

이 회사는 AR 또는 VR 헤드셋으로 알려진 "컨트롤러"에서 신경망을 활용하는 " 이벤트 카메라 기반 시선 추적 " 기술에 대한 특허를 모색하고 있습니다. 작동 방식은 다음과 같습니다. 이벤트 카메라(또는 "광도의 변화"를 감지하는 비전 센서)는 눈의 움직임에 대한 데이터를 수집한 다음 신경망에 공급합니다.

그런 다음 신경망은 사용자의 "초기 동공 중심"과 "위치 중심 입력" 추적 또는 눈 전체가 아닌 동공의 미세한 움직임을 추적하여 모든 시선 조정을 포함하는 "시선 특성"을 생성합니다.

Apple은 이러한 종류의 시선 추적이 사용자 상호 작용을 안내하는 데 더 빠르고 효율적으로 작동하여 "포비티드 렌더링(또는 초점 지점에서 더 나은 해상도)을 제공하고 3D 개체 렌더링에서 기하학적 왜곡을 줄입니다. 또한 기존 방법보다 훨씬 적은 처리 전력을 소모하여 과도한 전력 소비와 사용자 헤드셋의 과열을 방지합니다.

애플은 파일에서 "기존 시선 추적 시스템에는 사용자 눈의 이미지를 시선 추적을 수행하는 프로세서로 전송하는 카메라가 포함되는 경우가 많다"고 밝혔다. "시선 추적이 가능하도록 충분한 프레임 속도로 이미지를 전송하려면 상당한 대역폭의 통신 링크가 필요합니다."

미국 특허청을 통한 사진.

AR/VR 헤드셋은 오랫동안 Apple에서 작업 중이라는 소문이 있었습니다. 이 특허 출원은 이 헤드셋이 어떻게 작동하는지에 대한 또 다른 세부 사항을 밝힐 수 있습니다.

또한 시선 추적에 대한 관심을 나타내는 Apple의 특허를 본 것은 이번이 처음이 아닙니다. 이 회사는 이전에 증강 또는 가상 현실 환경에서 작업을 수행하기 위해 "가상 에이전트"를 제어하는 수단으로 눈의 움직임을 추적하는 기술에 대한 특허를 얻으려고 했습니다. 이는 몇 달 전 Patent Drop에서 논의한 내용입니다 . 종합하면 시선 추적과 제어가 곧 출시될 최신 기기의 주요 기능이 될 수 있을 것 같습니다.

이와 같은 고급 기능을 추가하는 것은 가파른 가격표에도 불구하고 소비자를 끌어들이려는 Apple의 계획일 수 있습니다. 헤드셋의 가격은 3,000달러라고 블룸버그의 Mark Gurman이 3월 말에 보도했습니다. 또한 이 헤드셋에는 몇 시간마다 충전해야 하는 외부 배터리, 컴패니언 앱이 없고 출시 시 미디어 콘텐츠가 제한되는 등 여러 가지 단점이 있다고 Gurman은 보고했습니다. 빠르면 올해 말에 출하될 수 있으며 6월 5일부터 시작되는 Apple의 세계 개발자 컨퍼런스에서 데뷔할 것으로 예상됩니다.

헤드셋은 인공 현실 링에서 경쟁하는 Apple의 첫 번째 단계가 될 것입니다. Microsoft는 현재 3,500달러에서 거의 5,000달러에 이르는 세 가지 버전의 HoloLens 헤드셋을 제공합니다. 한편 Meta는 1,000달러부터 시작하는 혼합 현실 Meta Quest 헤드셋 의 여러 버전을 제공합니다.

Apple의 핵심 사업이 가전 제품인 상황에서 시장에서 경쟁하기 위한 회사의 최선의 방법은 열렬한 Apple 팬에게 어필할 수 있는 최첨단 기능을 제공하는 것일 수 있습니다.

#2. 에지 오브 글로리 컴퓨팅

인텔은 엣지 컴퓨팅의 최첨단에 서기를 원합니다.

회사 는 엣지 컴퓨팅 을 배치 하는 것을 목표 로 하는 몇 가지 방법 을 상세히 설명 하는 특허 출원 을 제출 했습니다 . 참고로 에지 컴퓨팅은 데이터가 네트워크의 에지에서 가능한 한 원점에 가깝게 처리되는 일종의 컴퓨팅입니다. 기본적으로 어떤 작업을 수행하기 위해 데이터를 데이터 센터로 전송하는 것이 아니라 데이터가 생성되는 모든 곳에서 처리, 분석 또는 기타 작업이 완료됩니다.

NexOptic 의 AI 기술 부사장인 Kevin Gordon은 인텔의 특허가 본질적으로 이러한 엣지 컴퓨팅 장치를 함께 연결하는 방법을 자세히 설명한다고 말했습니다. 예를 들어 장치 자체에서 데이터 처리를 수행하는 수천 개의 센서, 카메라 또는 기타 장치로 구성된 네트워크가 있다고 가정합니다. 인텔은 관련 데이터를 클라우드나 물리적 서버를 통해 장치 네트워크의 나머지 부분으로 전송하는 대신 이러한 장치를 연결하여 서로 데이터를 공유할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

이 기술은 본질적으로 물리적 장치의 "하위 네트워크"를 생성하여 새로운 5G 네트워크와 함께 작동한다고 Gordon은 말했습니다.

"이 특허는 (인텔이) 에지 장치를 구축하고 이러한 에지 장치 네트워크를 조정하고 이러한 모든 에지 장치가 의미 있는 방식으로 서로 통신하도록 하는 방법을 알아낼 것이라고 말합니다."라고 Gordon은 말했습니다.

난해하게 들리지만 인텔은 "초저지연"으로 산업 제어 및 자율 주행을 포함하여 사용자 측에 어떻게 나타날 수 있는지에 대한 몇 가지 예를 제시했습니다.

미국 특허청을 통한 사진.

에지 컴퓨팅은 젊고 오래되었습니다. 이 패러다임의 광범위한 예는 일반 스마트폰입니다. 이러한 장치는 사용자 데이터를 수집하고 처리하며 장치 자체에서 해당 데이터를 사용하여 기능을 제공합니다. 초기 단계는 이 기술을 훨씬 더 광범위한 기능에 적용하는 것이라고 Gordon은 말했습니다.

보안, 제조, 농업 등을 위한 장치가 점점 더 정교해지고 있으므로 더 많은 데이터 처리, 분석 및 운영이 장치에서 수행되어 중앙 서버에 대한 의존도가 제한됩니다. Gordon은 "더 이상 중앙 컴퓨터가 필요하지 않으며 인프라를 없앨 수 있습니다."라고 말했습니다.

인텔이 엣지 컴퓨팅 에 관심을 갖고 있다는 것은 비밀이 아닙니다. 이 회사는 Audi, CenturyLink 및 Etisalat을 포함한 클라이언트 명단과 함께 제조, 소매 및 통신을 위한 에지 구현을 제공합니다. 더 높은 수준의 처리 기능을 갖춘 장치를 만드는 데 대한 Intel의 관심은 일리가 있습니다. 주요 수익 창출자는 하드웨어와 칩이며 AWS 및 Microsoft Azure와 같은 클라우드 거물에 의해 "데이터 센터 공간에서 두들겨 맞고 있습니다"라고 Gordon은 말했습니다.

한편, 엣지 컴퓨팅은 향후 10년 동안 데이터 센터보다 더 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. "저는 그들이 여기에서 성장하는 우위를 활용하기 위해 스스로를 포지셔닝하는 것을 봅니다."

또한 고든은 5G 네트워크가 아직 초기 단계인 상황에서 인텔이 "이러한 에지 컴퓨팅 애플리케이션에서 5G를 사용할 수 있는 방법에 대한 기반을 마련할 것"이라고 말했습니다.

#삼. 에어버스의 AI 비행기

"내가 여기로 돌아오고 당신이 여기로 돌아오면 비행기를 조종하는 사람은 누구죠?"

에어버스는 AI를 이용해 비행 계획을 결정하는 특허 기술을 모색하고 있다. 첫째, 에어버스가 "라우팅 엔진"이라고 부르는 이 기술은 항공기의 목적지에 관한 정보와 요청자가 비행을 최적화하는 방법에 대한 기준(예: 연료 최소량 사용)을 포함하는 비행 계획 작성 요청을 받습니다. 또는 가능한 한 빨리 목적지에 도착합니다.

그런 다음 기계 학습을 사용하여 이 기술은 요청자가 우선 순위를 지정하려는 항목에 따라 항공기의 경도와 위도, 고도와 시간, 성능에 대한 잠재적인 제약(예: 구조 응력 또는 연료 소비)을 포함하는 비행 경로를 계산합니다.

예를 들어 조종사나 비행 관제사가 최저 비용으로 로스앤젤레스에서 뉴욕으로 비행하려는 경우 이 라우팅 엔진은 환경 요인과 같은 것을 고려하여 최소한의 연료를 사용하여 비행하는 방법을 계산할 수 있습니다. , 승객 수 및 그것이 항공기에 미치는 영향.

에어버스는 "일반적으로 항공기 임무 계획 시스템에서는 전용 휴먼 머신 인터페이스를 통해 비행 계획을 정의하기 위해 인간 운영자의 개입이 필요하다"고 밝혔다. "단계는 인간 운영자에 의해 수행되며 최적화 작업은 본질적으로 길고 반복적이어서 합리적인 기간 내에 고품질 솔루션을 제공할 수 없습니다."

미국 특허청을 통한 사진.

미국 특허청을 통한 사진.

Airbus가 여기에서 언급했듯이 비행 계획은 일반적으로 사람이 생성합니다. AI를 혼합에 추가하면 이 기술이 일반적으로 사람이 사람을 위해 수행하는 프로세스에 적용되는 방식에 대한 계속 증가하는 목록에 또 다른 예가 추가됩니다.

비행 계획을 세우는 것은 비행에 대한 조종사의 우선 순위와 항공기가 직면할 수 있는 잠재적인 장애물에 대해 비판적으로 생각하는 것과 관련됩니다. 이 작업을 AI에 맡기면 인적 오류를 제한할 수 있으므로 조종사 또는 항공 교통 관제사의 작업이 훨씬 쉬워지고 해당 비행의 잠재적 위험을 최소화할 수 있습니다.

에어버스 사업의 상당 부분은 상업용 항공기 제조에서 비롯되며 1분기 상업용 부문에서 거의 90억 달러 의 매출을 기록했습니다. 이 회사는 또한 그 기간 동안 약 25억 달러를 벌어들인 더 작은 방위 부문을 보유하고 있습니다.

그러나 매년 두 부문의 매출이 각각 약 5%와 6% 감소함에 따라 독점 AI를 통합하는 것은 경쟁사보다 항공사를 항공기로 끌어들이는 방법이 될 수 있습니다. 그 AI는 또한 민간 항공 산업 과 미 공군 모두에서 조종사가 부족한 상황에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.

그러나 고려해야 할 또 다른 사항은 이 AI가 실수할 경우 위험에 처할 수 있다는 것입니다. 의료와 같은 인간 중심 산업에 AI를 구현하는 속도를 늦추는 것과 같은 주장입니다. 승객의 안전이 Airbus의 기계 학습 라우팅 엔진의 손에 달려 있다는 점을 감안할 때 기술은 고객에게 진출하기 전에 철갑해야 합니다. ' 항공기.

추가 방울

우리가 공유하고 싶었던 다른 재미있는 특허들.

그 밖의 새로운 기능은 무엇입니까?

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