AI For Business 고객 사례

모든 산업을 위한 AI 솔루션 구현

 

기업들은 가장 큰 문제를 해결하기 위해 인공 지능(AI)으로 눈을 돌렸습니다. 강력한 AI 플랫폼이 기존 워크플로에 통합되면 의료 분야에서 보다 정확하고 빠른 진단을 가능하게 하는 것부터 소매 분야에서 개인화된 고객 경험을 제공하는 것에 이르기까지 비즈니스가 개선되고 산업이 변화됩니다. 어떤 일이 일어나고 있는지 알아보세요.

AI 비즈니스 사례로는 보건의료, 소매, 통신, 금융 서비스, 산업에 걸쳐 5가지 정도로 나뉠 수 있습니다. 내용이 긴 관계로 두 포스팅으로 나뉘어 진행 하도록 하겠습니다.

 

이 포스팅에는 보건의료와 소매로 진행하며, 다음 포스팅에서 통신과 금융 서비스, 산업 3가지를 확인해 보세요. 

1. 보건의료

보건의료

세계 최고의 조직은 의사와 과학자에게 AI를 제공 하여 삶과 연구의 미래를 변화시키는 데 도움을 주 고 있습니다. AI를 통해 상호 운용 가능한 데이터를 처리하 고 개인화 의료 및 차세대 클리닉에 대한 증가하 는 수요를 충족하며 워크플로에 고한 지능형 애플리케이션을 개발하고 이미지 분석 및 생명 과 학 연구와 같은 영역을 가속화할 수 있습니다.

 

King's College London

King's College London은 영국 연구 및 혁신(UKRI)이 자금을 지원하는 가치 기반 의료를 위한 런던 의료 영상 및 인공 지능 센터 (AI4VBH)의 일부로 연합 학습 및 알고리즘 배포 플랫폼을 만들기 위해 NVIDIA 및 OWKIN과 협력했습니다.

 

이 플랫폼은 4개의 NHS 파트너 병원을 연결하여 환자의 개인 정보를 보호하면서 분산된 데이터 세트를 형성합니다. 이 연합 데이터세트는 센터 파트너가 사용 할 수 있으며 암 및 심부전에서 치매 및 뇌졸중에 이르기까지 광범위한 영역에서 연구, 임상 및 운영 개선을 제공하는 데 사용됩니다.

 

AI4VBH 센터는 고도로 최적화되고 가속화된 AI를 위해 NVIDIA DGX-2™ 및 DGX-1 슈퍼컴퓨터와 NVIDIA Clara™ 툴킷을 활용합니다.

 

MGH & BWH

MGH(Massachusetts General Hospital)와 BWH(Brigham and Women's Hospital) 임상 데이터 과학 센터의 과학자들은 Partners HealthCare와 연합 학습 이니셔티브를 시작했습니다. 임상의와 연구자는 다양한 데이터 세트에 액세스하여 진료 현장에 서 사용할 수 있는 더 나은 AI 모델을 개발할 수 있습니다.

 

동시에 이 이니셔티브는 이러한 개별 기여를 활용하여 환자의 개인 정보를 손상시키지 않으면서 글로벌 모델을 만들 것입니다. MGH & BWH 임상 데이터 과학 센터는 NVIDIA DGX 딥 러닝 시스템과 NVIDIA Clara의 개인 정보 보호 연합 학습 기능을 사용하여 여러 기관에서 AI를 개발하고 배포할 수 있습니다.

 

Oxford Nanopore Technologies

Oxford Nanopore Technologies는 휴대용 저비용 실시간 DNA 및 RNA 시퀀서인 MinION 장치로 병원체 발견을 가속화하고 있습니다. MinION에 연결하는 것은 휴대용 AI 슈퍼컴퓨터인 MinIT입니다. NVIDIA AGX™로 구동되는 MinIT는 언제 어디서나 누 구나 DNA 및 RNA 시퀀싱을 가능하게 하여 실험실까지 배송하는 시간을 없애고 답변에 걸리는 시간을 몇 달에서 몇 시간으로 단축 합니다.

 

2. 소매

소매

Accenture 보고서에 따르면 AI는 성장과 수익성 을 높여 2035년까지 소매업체에 2조 2천억 달러 가치의 가치를 창출할 수 있습니다. 대규모 디지털 혁신이 진행됨에 따라 업계는 AI를 사용하여 자산 보호를 개선하고 매장 내 분석을 제공하며 운영을 간소화함으로써 비즈니스 가치를 높일 수 있습니다.

 

지능형 매장은 GPU 기반 인텔리전스 비디오 분석(IVA)을 활용하여 스캔 오류를 실시간으로 정 확하게 감지하고 인기 있는 통로, 고유 방문자 및 고객 인구 통계에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다.

 

AIFI

AiFi는 현재 24시간 연중무휴 자동 계산대 없는 매장인 NanoStore를 소매 대기업 및 대학과 함께 파일럿 테스트 중입니 다. NanoStores는 500개 이상의 다양한 제품을 보유하고 NVIDIA T4 Tensor Core GPU로 구동되는 이미지 인식을 사용하여 상품 선택을 캡처하고 고객 탭에 추가합니다.

 

TRACXPOiNT

매장 내 소매 경험을 온라인 경험만큼 간소화하기 위해 Tracxpoint는 인공 지능 카트(AIC)를 만들었습니다. NVIDIA DGX Station™에서 교육을 받고 NVIDIA® TensorRT® 를 사용하여 추론 하고 NVIDIA Jetson™ TX2 에서 Deepstream SDK 로 실시간 비디오 분석을 수행할 수 있는 AIC는 1초 이내에 100,000개 제품을 인식할 수 있습니다.

 

고객은 장바구니에 제품을 담기만 하면 됩니다. 또한 AIC는 실시간으로 공급업체로부터 개인화된 제안을 제공하고 고객이 슈퍼마켓을 쉽게 탐색할 수 있 도록 지원하며 자동 디지털 결제를 수락합니다.

 

Walmart

4,700개 미국 매장에 100,000개 이상의 다양한 제품이 있는 Walmart Labs 데이터 과학 팀은 매주 5억 개의 매장 조합 에 대한 수요를 예측해야 합니다. CUDA-X AI™ 및 NVIDIA GPU를 기반으로 구축된 NVIDIA RAPIDS™ 오픈 소스 데이터 과학 및 머신 러닝 라이브러리로 예측을 수행함으로써 Walmart 팀은 머신 러닝 기능을 100배 더 빠르게 엔지니어링하고 알 고리즘을 20배 더 빠르게 훈련할 수 있습니다.