인텔은 PC간 고속 파일 전송을 위한 새로운 소프트웨어 솔루션인 썬더볼트 쉐어(Thunderbolt Share)를 발표했다. 썬더볼트 쉐어는 썬더볼트 4 또는 썬더볼트 5 포트가 탑재된 PC 및 액세서리로 사용할 수 있으며, 화면 공유와 빠른 속도로 PC 간 파일 전송을 통해 보다 유연하고 생산적인 작업을 수행할 수 있도록 지원한다. 썬더볼트 네트워킹 기능으로 구동되는 썬더볼트 쉐어는 사용자가 두 대의 PC와 간단하고 효율적으로 상호 작용할 수 있어, 여러 대의 PC를 사용하는 사용자에게 이점이 있는 솔루션이다. 크리에이터와 게이머는 멀티 PC 작업과 동료 간의 손쉬운 협업을 통해 생산성을 향상하고, 선호하는 주변기기를 공유할 수 있다. 소비자와 비즈니스 전문가는 공유 모니터를 통해 더 나은 인체공학적 환경을 누릴 수 있으며, 여러 대의 PC를 사용하여 작업 공간을 극대화할 수 있다. 썬더볼트는 이러한 기능을 사용자가 요구하는 품질과 경험으로 제공할 수 있는 대역폭과 짧은 지연 시간을 갖춘 기술이다.     썬더볼트 쉐어는 윈도우 운영체제의 썬더볼트 4 또는 썬더볼트 5 PC와 호환되며, 높은 대역폭과 낮은 대기 시간을 제공한다. 이를 활용해 PC 간 응답성이 뛰어난 마우스 및 키보드 제어를 통한 원활한 비압축 화면 공유로 끊김 없는 시각적 경험을 제공할 수 있고, 간단한 드래그 앤 드롭, 폴더 동기화, 이전 PC에서 새 PC로의 손쉬운 파일 마이그레이션 등 두 대의 PC 간 빠른 파일 전송이 가능할 것으로 보인다. 또한, 대용량 파일을 공유하는 사용자 간의 협업이 간편해질 전망이다. 썬더볼트 쉐어는 PC 간 직접 연결 또는 썬더볼트 독(dock)이나 모니터와 같은 여러 포트가 있는 썬더볼트 액세서리를 통해 지원되며, 와이파이, 이더넷 또는 클라우드 네트워크 성능에 영향을 주지 않는 비공개 보안 연결을 지원한다. 인텔은 2024년 하반기부터 PC 및 액세서리로 썬더볼트 쉐어 기술을 제공할 예정이다. 또한 레노버, 에이서, MSI, 레이저, 켄싱턴, 벨킨, 프로미스, 플러그어블, OWC 등에서 썬더볼트 쉐어를 지원하는 제품을 발표할 것이라고 전했다. 인텔의 제이슨 질러(Jason Ziller) 클라이언트 커넥티비티 부문 총괄 매니저는 “인텔은 썬더볼트 쉐어를 통해 혁신적인 솔루션을 시장에 출시하고, 사용자가 PC를 최대한 활용할 수 있는 새로운 경험을 제공하고자 한다. 이제 사용자들은 썬더볼트 속도로 한 PC에서 다른 PC로 원활하게 액세스할 수 있으며, 이로써 생산성과 효율을 크게 혁신할 수 있다"고 말했다.

엔비디아가 생성형 AI를 통해 HPC(고성능 컴퓨팅) 작업을 가속화하며 코드 생성, 기상, 유전학, 재료 과학 분야의 연구를 지원하고 있다고 밝혔다. 생성형 AI는 국가와 기업 연구소에서 비즈니스와 과학을 위한 HPC를 가속화하며 기반을 다지고 있다. 샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratories)는 세계 최대 규모의 슈퍼컴퓨터에서 사용하도록 설계된 병렬 프로그래밍 언어인 코코스(Kokkos)로 코드를 자동으로 생성하는 시도를 하고 있다. 여러 국립 연구소의 연구진이 개발한 이 특수 언어는 수만 대의 프로세서에서 작업을 수행하는 데 필요한 미묘한 부분까지도 처리할 수 있다. 샌디아 국립 연구소의 연구진들은 검색 증강 생성(RAG) 기술을 사용해 코코스 데이터베이스를 생성하고 AI 모델과 연결하고 있다. 이들은 다양한 RAG 접근 방식을 실험하면서 초기 테스트에서 긍정적인 결과를 보여주고 있다. 과학자들이 평가하게 될 RAG 옵션 중에는 네모 리트리버(NeMo Retriever)와 같은 클라우드 기반 서비스도 있다.     이러한 모델 조정과 RAG를 통한 코파일럿 구축은 시작에 불과하다. 연구진들은 궁극적으로 기후, 생물학, 재료 과학과 같은 분야의 과학 데이터로 훈련된 파운데이션 모델의 활용을 목표로 하고 있다. 일기 예보 분야의 연구원과 기업들은 기상, 기후 연구를 위한 서비스와 소프트웨어 세트인 엔비디아 어스-2(Earth-2)의 생성형 AI 모델인 코디프(CorrDiff)를 채택하고 있다. 코디프는 기존 대기 모델의 25km 해상도를 2km까지 조정할 수 있다. 또한, 결합할 수 있는 예측 수를 100배 이상 확장해 예측 신뢰도를 높일 수 있다. 자체 소형 위성 네트워크에서 데이터를 수집하는 기업인 스파이어(Spire)의 톰 고완(Tom Gowan) 머신러닝 및 모델링 책임자는 “생성형 AI를 통해 더 빠르고 정확한 예보가 가능해지고 있다”고 전했다. 스위스에 본사를 둔 메테오매틱스(Meteomatics)는 최근 자사의 일기 예보 사업에도 엔비디아의 생성형 AI 플랫폼을 사용할 계획이라고 발표했다. 메테오매틱스의 마틴 펜글러(Martin Fengler) CEO는 “엔비디아와의 협력은 에너지 기업들이 날씨 변동에 대한 빠르고 정확한 인사이트를 통해 재생 에너지 운영을 극대화하고 수익성을 높이는 데 도움이 될 것”이라고 말했다. 마이크로소프트는 생성형 AI로 재료 과학 분야의 작업을 가속화하는 연구를 진행했다. 마이크로소프트의 매터젠(MatterGen) 모델은 원하는 특성을 나타내는 새롭고 안정적인 물질을 생성한다. 이 접근 방식을 통해 화학, 자기, 전자, 기계 등의 기타 원하는 특성을 지정할 수 있다. 마이크로소프트 연구팀은 엔비디아 A100 GPU를 사용해 애저(Azure) AI 인프라에서 매터젠을 훈련시켰으며, 카본3D(Carbon3D)와 같은 기업은 상업용 3D 프린팅 작업에서 재료 과학에 생성형 AI를 적용하며 기회를 찾고 있다. 엔비디아는 “이는 연구자들이 생성형 AI를 통해 HPC와 과학 분야에서 할 수 있는 일의 시작에 불과하다”면서, “현재 사용 가능한 엔비디아 H200 텐서 코어 GPU와 곧 출시될 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 GPU는 새로운 차원의 작업을 실현시킬 것”이라고 기대했다.

유니티가 자사의 최신 핵심 기술 및 로드맵, 활용 사례를 선보이는 ‘U Day Seoul’의 전체 세션을 공개했다. 5월 22일 판교 경기창조혁신센터에서 진행되는 ‘U Day Seoul’은 5월 22일~23일 양일간 유니티 코리아 공식 유튜브 채널을 통해 라이브 스트리밍되며, 사전 신청자에 한해 누구나 무료로 참여 가능하다. 주요 강연으로는 최근 베타 버전을 선보인 최신 소프트웨어 릴리스인 ‘유니티 6’에 관한 세션이 진행된다. 유니티의 로랑 기벗(Laurent Gibert) 프로덕트 매니지먼트 부문 디렉터를 포함한 본사 담당자들이 유니티 6의 렌더링, 조명, VFX 기술의 최신 개선 사항을 소개하며, 모바일부터 고사양 PC에 이르기까지 고화질 그래픽을 구현하는 방법을 선보인다. 또한, ‘유니티 6, 그 이후 : 유니티 엔진 및 서비스 로드맵’ 세션도 진행해, 유니티 AI 툴과 멀티플레이어 기능 등을 통해 생산성을 극대화하는 방안에 대해서도 소개할 예정이다. 이와 함께 유니티에서 최근 새롭게 선보인 AI 제품군인 ‘유니티 뮤즈(Unity Muse)’와 ‘유니티 센티스(Unity Sentis)’를 소개하는 세션이 마련된다. 유니티의 김범주 APAC 애드버킷 리드는 AI를 기반으로 실시간 3D 콘텐츠 제작을 가속화할 수 있는 플랫폼인 ‘유니티 뮤즈’를 활용하여 실시간 3D 신(Scene)의 구성요소를 개선하고 플레이 모델을 테스트하는 과정을 소개한다. 유니티의 오지현 APAC 시니어 애드버킷은 ‘유니티 뮤즈’를 활용해 모바일과 XR 콘텐츠 개발을 위한 URP 쉐이더 그래프를 제작하는 세션을 진행한다. 또한, 유니티의 김한얼 시니어 소프트웨어 엔지니어와 박우진 테크니컬 파트너 어드바이저는 데스크톱, 모바일, 콘솔, 웹까지 모두 하나의 코드로 딥러닝 모델을 추론할 수 있는 ‘유니티 센티스’의 개발 배경과 기술을 소개하는 세션을 진행한다. 여기서는 지난 GDC 2024에서 공개된 실제 게임 콘텐츠에 적용한 사례도 선보일 예정이다.     유니티 기반으로 개발되어 게이머들의 높은 호평을 얻고 있는 프로젝트들의 포스트모템 세션도 준비되어 있다. ‘BAFTA 게임 어워즈 2024’에서 ‘게임 디자인’ 부문을 수상하고, 뉴욕 타임즈가 선정한 '2023년 최고의 게임 10선'에 포함된 넥슨의 ‘데이브 더 다이버’ 포스트모템 세션이 진행된다. 민트로켓(MINTROCKET)의 변순항 소프트웨어 엔지니어가 2D 캐릭터인 ‘데이브’가 3D 환경에서 3D 물고기와 보스들과 전투를 펼치는 독특한 설정을 구현하며 마주친 여러 문제를 해결하는 과정과 2D와 3D 요소 간의 자연스러운 상호작용을 달성하기 위해 진행한 작업들에 대한 경험을 공유할 예정이다. 이 외에도 유니티 코리아의 김명선 엔지니어가 진행하는 이세계아이돌 멤버 '아이네'의 단독 콘서트 포스트모템을 포함한 툰 렌더링 개발기도 소개된다. 이 공연은 외부의 기술 지원 없이 팬들과 함께 만들어가는 콘셉트로, 지난 5월 11일 콘서트가 진행돼 실시간 동시접속 8만 명을 기록했다. 유니티 코리아의 송민석 대표는 “국내 게임 개발자들에게 실질적이고 유용한 세션을 제공하기 위해 노력했다”면서, “이번 행사를 통해 많은 개발자와 크리에이터들이 소통하고 성장하는 기회를 가질 수 있기를 기대한다”고 말했다.

알테어가 전국 대학생을 대상으로 ‘알테어 최적화 대회(AOC)’를 개최한다고 밝혔다. 알테어 최적화 대회는 자사 소프트웨어를 활용해 최적 설계 기술 개발 및 혁신적인 제품 아이디어를 발굴하는 경진대회로, 2008년부터 시작해 17년째 진행되고 있다.   대회 참여를 원하는 지원자는 5월 31일까지 대회 홈페이지에서 참가 신청을 하면 된다. 전국의 대학(원)생이라면 전공 제한 없이 개인 또는 팀으로 참여할 수 있다. 참가자들은 실생활에서 최적 설계가 필요한 문제를 자유롭게 선정해 이를 개선하는 방안을 작성한 보고서를 8월 1일까지 제출하면 된다.   본선 대회는 8월 14일에 진행되며, 평가는 최적화 결과 도출, 창의성, 논리성, 실현 가능성 등을 고려하여 심사된다. 특히 최적화 과정에 데이터 분석을 접목한 팀에게는 가산점이 주어질 예정이다.   최종 선정된 8개 팀에게는 대상 200만 원, 금상 100만 원, 은상 50만 원, 동상 20만 원 등의 우승 상금이 지급된다. 모든 참가자에게는 알테어 시뮬레이션 및 데이터 분석 소프트웨어 정식 라이선스와 온라인 교육, 전문 엔지니어의 1:1 피드백을 지원한다.   한국알테어의 김도하 부지사장은 “국내 대학생들의 창의성과 혁신 역량 발굴을 위해 매년 개최한 최적화 대회가 벌써 17회째를 맞이했다”면서, “올해 대회에도 많은 학생들이 참여해 자신의 역량을 마음껏 펼치며 성장의 기회가 되길 바란다”라고 전했다.  

산업통상자원부(이하 산업부)는 5월 8일 안덕근 산업부 장관, 김기남공학한림원 회장 및 국내 기업‧학계‧관계기관 AI 분야 전문가들이 참석한 가운데 ｢AI 시대의 新산업정책｣ 위원회 출범식을 개최하였다. 금년 CES의 키워드로 ‘AI’가 꼽힐 만큼 전세계가 AI에 주목하는 가운데, 전문가들은 AI가 산업의 양태를 바꿀 게임체인저가 될 것으로 전망*하고 있다.  * 샘 올트만(OpenAI社 CEO) : “AI는 미래의 경제적 풍요를 이끄는 가장 강력한 힘” 팀 쿡(Apple社 CEO) : “AI 기술이 생산성, 문제해결에 있어 혁신적인 기회를 열 것” 이에 산업부는 AI가 보편화될 시대에 우리 산업의 변화상을 전망하고, AI를 활용한 산업 혁신을 위한 정책 과제들을 도출하기 위해 산업부장관과 한국공학한림원 김기남 회장이 공동위원장을 맡는 ｢AI산업정책위원회｣를 구성하여 ‘AI 시대의 신산업정책’을 수립키로 하였다.  국내 AI 분야 산학연 전문가 200여 명이 향후 6개월 간 작업에 참여할 예정이며, 크게 3개 분야로 나누어 작업할 예정이다. 우선, 총괄분과는 AI 기술 발전 전망, 미래산업 변화, 표준 및 정책 제언 등 4개 파트로 구성되며, 민간전문가들이 주도하여 민간의 통찰력 있는 전망과 기탄없는 정책 제언을담아낸다는 계획이다.  이와 별도로 산업부가 주도하여 자율제조, 디자인, 연구개발, 에너지, 유통, AI 반도체 등 6대 분야별 전략을 마련하여 ｢AI산업정책위원회｣를 통해 매월발표할 예정이다. 아울러 AI의 산업활용을 위한 신설 제도도 설계한다. 1.  ｢AI 자율제조 전략 1.0｣ 주요 내용  출범식에 이어 산업부는 ｢AI시대의 新산업정책｣ 6대 분야의 첫째 과제인｢AI 자율제조 전략 1.0｣을 발표하였다. AI 자율제조란 ‘AI를 기반으로 로봇·장비 등을 제조 공정에 결합시켜 생산의 고도화와 자율화를 구현하는 미래 제조환경’을 말하며, 인구구조 변화, 탄소중립, 생산성 저하 등 제조업을둘러싼 난제들을 해결할 핵심 수단으로 주목받고 있다.  산업부의 AI 자율제조 전략 1.0은 ①AI 자율제조 도입 확산, ②AI 자율제조핵심역량 확보, ③생태계 진흥의 3개 전략을 축으로 금년에만 1,000억원 이상의예산이 투입될 예정이다. 산업부는 동 대책을 통해 ‘30년 AI 자율제조확산률을30%이상(현재 9% 수준), 제조 생산성을 20%이상 높이는 것을 목표로 하고 있다.  우선 산업부는 ‘200대 AI 자율제조 선도 프로젝트’를 단계별로 추진한다. 현재 우리 제조업의 지능화 수준은 대부분(76%) 기초 단계에 머물러 있어, 이번 선도 프로젝트를 통해 제조 현장의 디지털 전환 수준을 고도화 단계까지끌어올릴 계획이다. 산업부는 상세 공정분석을 통해 AI 적용 가능성과 효과성등을 면밀히 검토한 후 해당 프로젝트에 소프트웨어(SW)·로봇·시스템 구축 등을 지원한다. 올해는 지자체 공모를 통해 10개 사업을 우선 선정하여 금년중 100억원의 예산을 지원할 계획이다. 사업 선정시 지역 특화산업 등 지자체 수요도 적극 반영할 예정이다. 향후, ’28년까지 지원대상을 단계적으로 확대할 계획이며, 선도 프로젝트에서 축적한 데이터와 기술들이 집약된 ‘업종별 첨단 AI 자율제조 공장 모델’도 구축 검토 중이다.  아울러, 기업들이 AI 자율제조 시스템 구축과정에서 활용할 수 있는 로봇, SW 등의 AI 자율제조 테스트베드도 구축한다. 특히 AI 결합을 통해 생산 고도화의 핵심 역할을 하는 로봇 분야는 올해부터 ’28년까지 국가 로봇테스트필드 사업을 신규로 시작해 2,000억원을 투입할 예정이며, 업종별 특성을 반영한 자율제조 테스트베드 구축도 검토 중이다. 둘째, 업종별 AI 자율제조에 필요한 핵심 역량 확보를 위해 민간 투자를 적극유치하여 5년간 1조원 이상을 투자한다. 정부와 민간의 연구개발(R&D) 자금은 기계·로봇, 조선, 이차전지, 반도체 등 주력 제조업의 공정 자동화, 디지털 트윈 등 가상제조, 유연 생산 등에 집중 투입될 계획이다. 업종별 특화기술外에도 AI 자율제조의 3대 공통 핵심기술인 ‘산업 AI, 장비·로봇, 통합솔루션 개발’을 위해 올해말까지 기술 로드맵을 마련하고 3,000억원 규모의 예타를 기획하여 추진할 계획이다.  AI 자율제조 친화형 산업 생태계 조성도 적극 지원하여, 13,000명의 전문인력과 250개 이상의 전문기업(AI 자율제조 솔루션 등 제공하는 기업)을 육성할 계획이다. 또한 AI 자율제조 확산의 걸림돌이 될 법·제도를 개선하기위한 작업반도 상반기중 출범하며, 프라운호퍼 등 선진 연구기관과 국내 연구단체·학계 간 업무협약(MOU)도 체결해 공동 연구개발, 표준마련, 실증 등 협력을 강화할 계획이다.  ｢AI 자율제조 전략 1.0｣의 민·관·연 공동 추진 기구로 ｢AI 자율제조 얼라이언스｣ 를 상반기 중 구성·운영한다. 정부, 연구소, 협·단체. 업종별 주요 기업들이 참여해, AI 자율제조의 확산, 연구개발(R&D) 등 협력사업, 산업데이터 공유·활용, 법·제도 개선 등 AI 자율제조 관련 실질적인 컨트롤 타워 역할을 수행하며, 각 부처와의 협업도 강화할 예정이다.  안덕근 산업부 장관은 “저출산에 따른 인력 부족, 생산성 정체, 경쟁국의추격과 글로벌 공급과잉 등 다양한 위기 요인에 직면한 우리 산업에 AI를 통한 혁신이 필수적”이라고 강조하였다. 아울러 “오늘 발표한 AI 자율제조 전략을 꼼꼼하고 강력하게 추진해 우리 제조업의 혁신은 물론 대한민국 산업의 대전환을 선도하겠다.”고 밝혔다.  한편 김기남 한국공학한림원 회장은 “향후 AI가 우리의 삶을 한 차원 발전시킬 것으로 기대됨에 따라, AI 시대에 최적화된 산업정책을 마련하여 글로벌 주도권을 확보할 것”이라 언급하였다.       

오라클은 AI 코딩 동반 툴인 오라클 코드 어시스트(Oracle Code Assist)를 통해 애플리케이션 속도를 높이고 코드 일관성을 개선할 수 있다고 소개했다. 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 실행되며 OCI 기반 자바(JAVA), SQL 및 애플리케이션 개발에 최적화된 오라클 코드 어시스트는 개발자에게 기업의 모범 사례 및 코드베이스에 맞춤화해 맥락에 특화된 제안 기능을 제공한다. 오라클 코드 어시스트는 대부분의 모던 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 업데이트하고 업그레이드 및 리팩터링(소프트웨어 개발 과정에서 기존 코드를 변경하지 않고 코드의 구조와 디자인을 개선하는 과정)하는 데에도 사용할 수 있도록 설계될 예정이다.     AI 기반 소프트웨어 개발은 소프트웨어의 개념화 및 생성, 테스트, 관리 방식에 혁신을 불러일으켰다. 개발자는 AI 지원 도구를 사용하면 새로운 아이디어를 탐색하고 신규, 업그레이드 또는 리팩터링된 코드를 위한 지능형 제안을 받을 수 있다. 또한 일상적인 작업을 자동화하는 기능 덕분에, AI 도구가 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)의 모든 단계에서 핵심적인 부분으로 자리잡게 됐다. 오라클은 “오라클 코드 어시스트는 코드 스니펫(snippet), 종속성 분석(dependency analysis), 오류 완화 대안(error mitigation alternatives), 테스트 사례, 주석(annotation), 요약 및 문서화를 제공해 SDLC의 각 단계를 처리하여 이 기술 분야의 주된 사례로 꼽힐 것으로 기대한다”고 전했다.  이와 더불어 젯브레인 인텔리제이 IDEA(JetBrains IntelliJ IDEA), 또는 마이크로소프트 비주얼 스튜디오 코드(Microsoft Visual Studio Code)용 개발 환경 플러그인으로 배포되는 오라클 코드 어시스트는 개발자가 애플리케이션 실행 위치와 상관없이 애플리케이션을 구축, 최적화, 업그레이드하는 데 도움을 주는 전문가 의견을 반영한 피드백을 제공하도록 훈련될 계획이다. 오라클 코드 어시스트는 수년에 걸친 애플리케이션 및 소프트웨어 개발 과정에서 개발된 폭넓은 소프트웨어 저장소를 기반으로 훈련된다. 오라클은 오라클 코드 어시스트가 OCI의 서비스 API, 코딩 패턴 및 자바, SQL, OCI는 물론, 넷스위트(NetSuite)의 스위트스크립트(SuiteScript) 등을 통한 오라클의 자체 소프트웨어 개발 모범 사례를 활용해 미세 조정하여, 배포되는 소프트웨어 및 애플리케이션의 위치와 관계없이 기업 조직에 적합한 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 오라클 코드 어시스트는 코드 생성(Code Generation), 코드 주석(Code Annotation), 코드 설명 가능성(Code Explainability), 더욱 빨라진 코드 검토(Faster Code Reviews), 테스트 커버리지 생성(Test Coverage Generation) 등의 기능을 통해 애플리케이션 개발 속도를 높일 예정이다. 또한, 오라클 코드 어시스트는 맞춤형 제안(Tailored Suggestions), 코드 생성 컨텍스트(Code Origination Context), 자동 언어 업그레이드(Automated Language Upgrades), 코드 분석(Code Analysis), OCI 최적화 제안(OCI Optimization Suggestions) 등을 통해 개발자가 코드 일관성 및 최적화를 개선하도록 돕는다: 오라클 클라우드 인프라스트럭처의 아난드 크리슈난 제품 관리 부사장은 “커스텀 애플리케이션은 전 세계 모든 기업 조직이 스스로를 차별화하기 위해 사용하는 방식이다. 하지만 애플리케이션의 구축, 배포, 유지 관리에는 노동력과 시간이 많이 든다”면서, “오라클 코드 어시스트를 활용하는 기업들은 개발자가 애플리케이션 속도 및 코드 일관성을 개선하여 애플리케이션을 안전하고 강력하며, 규정을 준수하는 방식으로 장기간 유지 관리할 수 있도록 지원할 수 있다”고 설명했다.

오라클이 ‘오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)’의 정식 출시를 발표했다. 오라클의 최신 융합형 데이터베이스인 오라클 데이터베이스 23ai는 폭넓은 클라우드 서비스를 통해 사용 가능하다.  장기 지원 릴리스인 오라클 데이터베이스 23ai는 데이터베이스 AI 기능 사용 간소화, 앱 개발 가속화, 미션 크리티컬 워크로드 실행 등을 지원하는 오라클 AI 벡터 검색(Oracle AI Vector Search) 및 기타 300개 이상의 신기능을 제공한다. AI 벡터 검색 기능은 고객의 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터 검색과 프라이빗 비즈니스 데이터 검색을 안전하게 결합시키고, 그 과정에서 데이터를 별도의 장소로 이동하거나 복제하지 않는다. 오라클 데이터베이스 23ai는 AI 알고리즘 적용을 위해 데이터를 별도의 장소로 이동시키는 대신, 데이터가 저장된 장소에서 바로 AI 알고리즘을 실행한다. “결과적으로 오라클 데이터베이스 내에서 AI 알고리즘이 실시간으로 실행되며 효과, 효율성, 보안성이 향상된다”는 것이 오라클의 설명이다. 오라클 AI 벡터 검색은 특정 단어, 픽셀 또는 데이터 값이 아닌 개념적 콘텐츠를 기반으로 문서, 이미지, 관계형 데이터를 간편하게 검색할 수 있는 기능이다. AI 벡터 검색은 LLM 자연어 인터페이스를 통한 프라이빗 비즈니스 데이터 쿼리를 지원하고, LLM이 더욱 정확하고 관련성 높은 결과를 생성하는데 기여한다. 또한 개발자는 AI 벡터 검색을 사용해 신규 및 기존 애플리케이션에 시맨틱 검색 기능을 손쉽게 추가할 수 있다. 이제 오라클 데이터베이스의 모든 미션 크리티컬 기능이 AI 벡터와 함께 투명하게 작동하므로 오라클의 고객사는 자사의 미션 크리티컬 애플리케이션에도 AI 벡터 검색을 적용할 수 있다. 동일한 고성능 데이터베이스에서 비즈니스 데이터 및 벡터 데이터를 함께 저장 및 처리하므로, 고객사는 기존의 데이터 보안 태세를 그대로 유지하며 자사의 비즈니스 애플리케이션에 AI 벡터 검색을 원활하게 통합해 새롭고 혁신적인 AI 사용 사례를 구현할 수 있다.     오라클 데이터베이스 23ai에 새롭게 추가되는 데이터용 AI 기능으로는 엑사데이터 스마트 스토리지를 사용하면 AI 벡터 검색을 가속화할 수 있는 오라클 엑사데이터 시스템 소프트웨어 24ai(Oracle Exadata System Software 24ai), 이기종 벡터 스토어 간의 실시간 벡터 복제 기능이 추가된 OCI 골든게이트 23ai(OCI GoldenGate 23ai) 등이 있다. 앱 개발을 가속화하기 위한 기능도 제공된다.  JSON 관계형 이원성(JSON Relational Duality)을 통해 일부 애플리케이션의 데이터 사용 방식과 관계형 데이터베이스의 데이터 저장 방식이 불일치하는 문제를 해결할 수 있도록 하고, 운영 속성 그래프(Operational Property Graph)는 개발자가 속성 그래프 쿼리를 사용해 데이터 간 및 데이터 내부의 연결성을 탐색하기 위한 애플리케이션을 간단히 구축할 수 있도록 지원한다. 상시 무료 자율운영 데이터베이스(Always Free Autonomous Database) 서비스는 오라클 APEX(Oracle APEX), 셀렉트AI(Select AI), 데이터베이스 도구(Database Tools), 머신러닝(Machine Learning), 그래프(Graph) 등의 다양한 도구가 내장된, 클라우드에서 무제한 사용 가능한 무료 자율운영 데이터베이스 서버리스(Autonomous Database Serverless) 인스턴스를 2개 제공한다.  오라클 데이터베이스 23ai는 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Oracle Exadata Database Service), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), 오라클 기본 데이터베이스 서비스(Oracle Base Database Service), 오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure) 상의 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 서비스 사용자들에게 제공된다. 오라클의 후안 로이자(Juan Loaiza) 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 총괄 부사장은 “오라클 데이터베이스 23ai는 전 세계의 기업 고객들을 위한 ‘게임 체인저(game changer)’다. 이번 릴리스를 통해 선보이는 혁신적인 AI 기술들의 중요성을 감안해 제품명을 오라클 데이터베이스 23ai로 변경했다”면서, “새로운 통합 개발 패러다임과 미션 크리티컬 기능이 결합된 AI 벡터 검색은 개발자 및 데이터 전문가가 지능형 앱을 간단히 구축하고, 개발자 생산성을 향상시키며 미션 크리티컬 워크로드를 실행할 수 있도록 지원한다”고 소개했다.

슈나이더 일렉트릭이 영국의 기후 스타트업인 브릴리언트 플래닛(Brilliant Planet)에 ‘에코스트럭처 오토메이션 엑스퍼트(EcoStruxure Automation Expert : EAE)’ 솔루션을 공급했다. 브릴리언트 플래닛은 미세조류(microalgae)로 상승하는 지구 온도를 억제하는 기술을 갖고 있다. 대기 중의 이산화탄소를 끌어내기 위해서 해안 사막과 야외 연못에서 미세조류를 전문적으로 재배하고 있으며, 이는 동일한 숲 면적보다 최대 30배 이상의 대기 중 탄소를 격리할 수 있다. 실제로 대기 중에서 이산화탄소를 격리하는 탄소 포집 기술은 기후 변화에 대처하기 위한 중요한 노력 중 하나다. 브릴리언트 플래닛은 모로코에 위치한 시설에서 전세계 현장에 배포할 수 있는 탄소 포집 플랫폼을 개발하고 있으며, 이 프로세스에는 필요에 따라 쉽게 확장할 수 있는 매우 유연하고 효율적인 제어 시스템의 구축을 필요로 했다. 슈나이더 일렉트릭은 브릴리언트 플래닛에 운영에 대한 가시성과 제어를 제공하기 위해 영국 엔지니어링 기업인 플래티넘 일렉트리컬 엔지니어링(Platinum Electrical Engineering)과 함께 소프트웨어 중심 범용 자동화 솔루션인 EAE를 공급했다. 슈나이더 일렉트릭의 EAE는 IEC61499 국제 표준을 기반으로 한 범용 자동화 솔루션이다. 개발툴과 컨트롤러, 아카이브, 시스템 통합 기구 등으로 구성된 분산형 자동화 시스템으로, 프로그래밍 소프트웨어(IDE)와 범용 제어 장치(PLC), PC 등과 상호 연동되어 운영된다.     개방형 플랫폼인 EAE는 기본 하드웨어 인프라와 상관없이 독립적으로 소프트웨어 애플리케이션을 모델링하고 배포해 소프트웨어 중심의 자동화 애플리케이션을 구축할 수 있다. 엔지니어는 소모적인 수작업을 자동화하고, 중복 작업을 제거해 업무 효율성을 높일 수 있다. 이를 통해 기존의 자동화 작업을 수행하는데 걸리는 시간을 2~7배 단축할 수 있다. 또한, EAE는 개방성과 호환성을 가진 것이 특징이다. 자동화 시스템 중 타사 PLC가 탑재되더라도 소프트웨어는 정상 작동하기 때문이다. 여기에 드래그앤드롭 방식 인터페이스 구성으로 작업자도 손쉽게 사용할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭의 산지스 싱(Sanjith Singh) 소프트웨어 중심 자동화 부문 글로벌 부사장은 “지속 가능성과 차세대 산업 자동화라는 사명을 달성하려면 신뢰할 수 있는 얼라이언스 파트너와 소중한 고객으로 구성된 네트워크가 필요하다”면서, “브릴리언트 플래닛이 슈나이더 일렉트릭의 EAE 솔루션을 통해 기후 변화 문제에 대응하기 위한 지속 가능한 솔루션을 제공할 수 있길 기대한다”라고 설명했다.

매스웍스는 의료 기기 구축을 위한 엔비디아의 실시간 AI 컴퓨팅 소프트웨어 플랫폼인 엔비디아 홀로스캔(NVIDIA Holoscan)에서 매트랩(MATLAB)을 사용할 수 있는 통합 기능을 발표했다. 의료기기 엔지니어는 실시간 데이터 처리와 추론을 위해 기존의 매트랩 알고리즘과 함수를 GPU 가속 엔비디아 홀로스캔 오퍼레이터(Holoscan Operator)로 래핑하여, 스트리밍 데이터를 분석하고 시각화 애플리케이션의 개발 및 배포를 가속화할 수 있다. 의료기기 엔지니어는 최첨단 소재와 전자기기 활용 기술의 속도감 있는 혁신과 더불어 복잡하게 변화하는 국제 규제를 준수해야 한다. 이로 인해 많은 기기가 시장에 출시된 지 얼마 지나지 않아 구형이 되었고, ‘소프트웨어 의료기기(SaMD)’의 등장을 촉진시켰다. 소프트웨어 의료 기기는 하드웨어에 종속되지 않고 의료 기기의 사용 목적에 부합하는 기능을 가지며 독립적인 형태의 소프트웨어만으로 이뤄진 의료 기기를 말한다. 엔지니어는 소프트웨어 의료기기가 시장에서 지속적인 경쟁력을 유지할 수 있도록 소프트웨어 정의 워크플로를 개발하여 초기 배포 이후의 추가 소프트웨어 기능을 통합할 수 있게 해야 한다. 엔비디아 홀로스캔은 센서 처리 플랫폼으로, 실시간 인사이트를 제공하는 AI 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션의 개발 및 배포를 간소화한다. 또한 에지에서 스트리밍 데이터의 확장 가능한 소프트웨어 정의 처리에 필요한 풀 스택 인프라를 제공해 최신 AI 애플리케이션을 임상 환경에 도입할 수 있도록 지원한다. 의료기기 엔지니어는 홀로스캔과 매트랩의 통합 기능을 통해 영상 및 신호 처리, 필터링, 변환, 딥러닝 알고리즘과 관련된 기존의 내장된 행렬 연산과 복잡한 툴박스 함수를 사용할 수 있다. 매트랩으로 홀로스캔 파이프라인을 구현하려면 매트랩 함수 생성, GPU 코더(GPU Coder)를 통한 가속화된 CUDA 코드 생성, 홀로스캔 오퍼레이터 래퍼 생성 및 새로운 매트랩 오퍼레이터(MATLAB Operator)를 사용한 홀로스캔 애플리케이션 재구축의 4 단계를 거쳐야 한다. 이러한 과정으로 구축된 소프트웨어 정의 워크플로는 매트랩과 홀로스캔의 추가적인 통합 검증 및 확인 기능을 통해 IEC 62304 등의 산업 규정 및 표준을 준수하도록 할 수 있다.     엔비디아의 데이비드 뉴올니(David Niewolny) 의료 기술 부문 사업 개발 책임자는 “의료 기술 산업은 인공지능에 의해 혁신을 거듭하고 있다”며, “엔비디아와 매스웍스는 의료 등급의 엔비디아 홀로스캔 플랫폼 내에서 성장 중인 매트랩 개발 커뮤니티에 호환성 높은 개발 환경을 제공함으로써 의료 기술 분야의 AI 기반 혁신을 가속화하고 있다”고 말했다. 매스웍스의 데이비드 리치(David Rich) 제품 마케팅 부서장은 “이제 엔지니어들은 엔비디아 홀로스캔을 통해 매트랩 함수를 작성하고 수천 배 더 빨리 실행할 수 있다”며, “수백만 명의 고객이 산업 규정과 표준을 준수하는 제품을 설계, 개발 및 테스트하고자 하는 가운데, 업계 리더인 엔비디아와의 협업으로 의료 기기 혁신을 주도할 수 있게 됐다”고 말했다.