Designing Drug Combinations for Orphan Disease

이지현 대표(닥터노아바이오텍)

신약개발 분야에서도 인공지능 기술을 접목하여, 개발의 효율성을 높이고 개발 기간을 단축시키고자 하는 노력은 끊임없이 이어지고 있습니다. 이미 글로벌시장에서는 이러한 인공지능 기술을 확보한 바이오텍 기업들이 수백-수천원의 투자를 받으며, 거대 제약사들과 함께 신약개발에 뛰어들어 승승장구하고 있습니다 국내에도 이미 십여개 이상의 인공지능 회사들이 경쟁에 돌입해 있는 상황입니다. 그안에서 닥터노아바이오텍 특유의 인공지능 기술을 활용한 희귀질환 치료제 개발 전략에 대해 소개하고자 합니다

Machine Learning Workflow and Automation

장하영 대표(써로마인드로보틱스)

딥러닝의 급격한 발전과 함께 인공지능이 R&D의 영역을 넘어서 엔지니어링의 영역으로 들어서면서 인공지능의 개발과정에 있어서도 전통적인 소프트웨어 개발과정과 마찬가지로 개발의 효율성과 이에 대한 관리 방법이 요구되기 시작했습니다. Machine learning workflow는 기계학습 모델의 개발과정을 소프트웨어 생명주기 모델과 같은 방식으로 정의한 것으로 본 발표에서는 이를 지원하는 다양한 도구들과 인공지능 개발과정의 자동화를 위한 시도들을 살펴보고자 합니다.

인공지능은 연기자를 대체할 수 있을까?

김태수 대표(네오사피엔스)

콘텐츠에서 대사를 통해 감정을 표현하는 일은 평범한 사람들도 어려워 하는 분야이고, 전문 연기자들의 영역으로 여겨지고 있다. 이러한 연기자의 영역을 과연 AI가 대체할수 있을지 이야기해본다.

비대면 서비스라 생각했던 패션AI가 겪은 코로나 위기&기회

신기영 대표(디자이노블)

화려한 패션쇼를 중심으로 바쁘게 돌아가는 패션 비즈니스의 쳇바퀴를 멈추게 만든 코로나 사태. AI 기술 기업이기 때문에 기회가 더 많을 것이라 생각했지만, 위축된 산업 분위기는 AI에 대한 기대도 새로운 도전 의식도 작아지게 만들었다. 이제 막 걸음마를 시작한 패션 AI, 그것도 스타트업. 작은 기업이 큰 위기를 헤쳐가는 과정에서 AI를 새롭게 산업에 적용함에 있어서 고민해야 할 점들을 함께 나누었으면 한다. 결론은, "인공지능"이다. 인공이든 자연이든 "손과 발"이 필요하다는 이야기다.

이제 인공지능은 인공지능을 만드는 공장에 맡기세요

김태영 대표(AI Factory)

인공지능 서비스를 도입하기 위해서 가장 선행되어야 할 것이 "문제정의"와 "평가방법 수립"입니다. 그 다음에 문제정의에 맞는 데이터셋을 만들고, 평가 기준에 높은 성능을 낼 수 있도록 인공지능 모델을 만듭니다. 이 일련의 과정을 하나의 플랫폼에 담아 Competiton, Operation, Class, Research 그리고 Learning 서비스를 구축하고 각 서비스별로 대기업, 중소기업, 교육기관, 학계, 정부출연연, 정부기간 등에 어떻게 AIFactory 플랫폼이 적용되었는 지를 살펴봅니다. 인공지능을 기술이 아닌 콘텐츠로 서로 공유할 수 있도록 인공지능을 위한 쇼설 네트워크 서비스되고자 하는 비전을 들어봅니다.

AI in Drug Discovery

유진규 대표(AITRICS)

신약 개발은 전통적으로 많은 비용이 소요되고 실패확률이 매우 높다고 알려져있다. 이에 신약개발에 컴퓨터를 적극활용하고자 하는 움직임(CADD, Computer-Aided Drug Design)은 오래전부터 있어왔으며 최근에는 AI를 활용하여 신약 후보물질을 도출하고자 하는 다양한 시도가 이어지고 있다. 본 발표에서는 AI를 신약개발에 접목한 방법들과 사례를 소개하고자 한다.

언어 지능 및 TA(Text Analytics) 기술 트렌드

김동환 대표(42Maru)

딥러닝 인공지능 기반의 언어 지능 및 TA(Text Analytics) 기술 동향에 대해서 되짚어 보고, 다양한 산업 분야에서의 상용화 사례를 중심으로, 언어 처리 및 텍스트 분석 기술이 어떻게 접목되고 있는지 소개 하고자 합니다.