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양자화2

[제조 AI] 7-1) 임베디드 AI 모델의 이해와 최적화 중소 제조기업을 위한 엣지 AI 이해하기현대 제조업에서는 실시간 품질 검사, 예측 유지보수, 자동화 시스템 등 다양한 영역에서 AI 기술의 도입이 가속화되고 있습니다. 특히 중소 제조기업에서는 클라우드 의존성을 줄이고 데이터 보안을 강화하며 실시간 처리 성능을 확보하기 위해 임베디드 AI 시스템에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 임베디드 AI는 제한된 하드웨어 자원 내에서 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있는 기술로, 제조 현장의 다양한 요구사항을 충족시킬 수 있는 핵심 기술입니다. 본 편에서는 임베디드 AI의 핵심 개념부터 실제 구현까지의 전 과정을 중소기업 담당자와 초보 개발자도 쉽게 이해할 수 있도록 상세히 다룰 예정입니다.오가닉AI, 온디바이스AI, 피지컬AI 및 임베디드AI 처럼 대형언어모델이.. 2025. 9. 17.
제조업 로컬AI에서 Gemma 모델을 추천하지 않는 이유 - 제조업 특화 관점 자연어 처리와 추론작업은 뛰어나지만, 산업 특화 지식에는 약하다.Google의 Gemma 모델은 Gemini 기술을 기반으로 한 오픈소스 언어모델로, 일반적인 자연어 처리와 추론 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며 로컬 환경에서의 실행이 가능한 경량화된 구조를 자랑합니다.특히 코딩, 텍스트 생성, 일반 지식 기반 질의응답 등의 범용 AI 작업에서는 상당한 경쟁력을 갖추고 있어 개발자들 사이에서 주목받고 있습니다.하지만 제조업 환경에서 요구되는 전문성을 살펴보면 한계점이 드러나는데, 제조 공정의 복잡한 변수 관리, 품질 관리 프로토콜, 설비 최적화 등 산업 특화 지식에서는 아쉬운 모습을 보입니다. 제조업 데이터의 특성상 수치 데이터 분석, 시계열 예측, 이상 감지 등이 핵심인데, Gemma는 이러한 도메인별 .. 2025. 8. 14.