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日, 최첨단 AI 뒷받침하는 데이터 수집
입력 2018.04.19 (09:49) 수정 2018.04.19 (09:56) 930뉴스
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[앵커]

자동차 부품의 불량을 판정하고 토마토의 수확 시기를 알려주는 등 인공지능의 활용 범위가 갈수록 넓어지고 있는데요.

인공지능이 사람을 대신해서 정확한 판단을 하게 하려면 대량의 데이터를 수집하는 고된 작업이 필요합니다.

[리포트]

이 IT 기업에서는 인공지능이 사진을 보고 음식 종류를 분류한 뒤 각각의 영양가를 알려주는 기술을 개발 중입니다.

[오자와 게이코/IT 기업 과장 : "철분이 부족하니까 톳나물 반찬을 추가합시다" 하는 식으로 식단 지도를 쉽게 할 수 있습니다. (영양소를) 계산하는 시간을 절약할 수 있습니다."]

하지만 해결해야 할 과제가 있는데요.

인공지능이 색깔과 모양이 비슷한 음식들을 구별해내지 못한다는 것입니다.

인공지능이 정확히 음식을 식별하려면 한 가지 음식 당 사진 천 장 이상을 학습시켜야 합니다.

그래서 개발팀에서는 평소 하는 일이 있는데요.

음식을 먹기 전에 방향을 바꾸고 소스를 뿌리는 등 수백 장의 다양한 사진을 찍습니다.

전문가는 인공지능의 정확도가 95%는 돼야 안심하고 일을 맡길 수 있다며 그러기 위해서는 고된 데이터 수집 작업이 필요하다고 말합니다.

KBS 월드뉴스입니다.
  • 日, 최첨단 AI 뒷받침하는 데이터 수집
    • 입력 2018-04-19 09:48:47
    • 수정2018-04-19 09:56:54
    930뉴스
[앵커]

자동차 부품의 불량을 판정하고 토마토의 수확 시기를 알려주는 등 인공지능의 활용 범위가 갈수록 넓어지고 있는데요.

인공지능이 사람을 대신해서 정확한 판단을 하게 하려면 대량의 데이터를 수집하는 고된 작업이 필요합니다.

[리포트]

이 IT 기업에서는 인공지능이 사진을 보고 음식 종류를 분류한 뒤 각각의 영양가를 알려주는 기술을 개발 중입니다.

[오자와 게이코/IT 기업 과장 : "철분이 부족하니까 톳나물 반찬을 추가합시다" 하는 식으로 식단 지도를 쉽게 할 수 있습니다. (영양소를) 계산하는 시간을 절약할 수 있습니다."]

하지만 해결해야 할 과제가 있는데요.

인공지능이 색깔과 모양이 비슷한 음식들을 구별해내지 못한다는 것입니다.

인공지능이 정확히 음식을 식별하려면 한 가지 음식 당 사진 천 장 이상을 학습시켜야 합니다.

그래서 개발팀에서는 평소 하는 일이 있는데요.

음식을 먹기 전에 방향을 바꾸고 소스를 뿌리는 등 수백 장의 다양한 사진을 찍습니다.

전문가는 인공지능의 정확도가 95%는 돼야 안심하고 일을 맡길 수 있다며 그러기 위해서는 고된 데이터 수집 작업이 필요하다고 말합니다.

KBS 월드뉴스입니다.
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