2021년 12월 10일
프로덕션 AI 시스템을 개발하는 것은 쉬운 일이 아니지만, 높은 투자 수익(ROI)으로 인해 많은 회사에서 프로덕션 애플리케이션과 시스템에 머신러닝(ML) 기반 컴퓨터 비전 기능을 추가하고 있습니다. 유니티는 고객의 제품 출시를 앞당기고 컴퓨터 비전 시스템 품질을 개선하기 위해 데이터 중심 AI 개발 기능을 더욱더 개선하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Unity Computer Vision Datasets를 사용하여 훈련 데이터가 제한적인 ML 모델을 기준 지표에 비해 28% 상대적으로 개선한 방...
2021년 10월 11일
Made with Unity: AI 시리즈에서는 유니티의 인공 지능 제품으로 제작한 다양한 Unity 프로젝트를 소개합니다. 이번 예제에서는 OpenCV Spatial AI 대회의 최근 출품작을 다룹니다. 해당 대회는 인상적인 예제들을 통해 Unity의 로보틱스와 컴퓨터 비전, 강화 학습, 그리고 증강 현실 기능을 선보입니다.
2021년 9월 21일
지능형 스마트홈 솔루션을 위한 컴퓨터 비전 기술은 설계하기가 복잡합니다. 다양한 데이터를 정확하게 수집하는 데 비용과 시간이 많이 들고, 사생활 침해에 관한 우려가 있기 때문입니다. 유니티의 합성 데이터세트 생성 툴과 서비스가 어떻게 각종 도전 과제를 해결하고, 주거 시설에도 사용할 수 있는 컴퓨터 비전 애플리케이션을 개발하도록 지원하는지 알아보세요.
2021년 9월 8일
게임 및 영화 산업에서 제공하는 풍부한 동적 3D 콘텐츠를 사용하면 합성 데이터 프로젝트를 신속하게 활용하고 데이터에 대한 반복 작업을 수행할 수 있습니다. Unity Perception 패키지를 사용하면 에셋을 임포트하고 무작위 설정한 후 매우 다양한 데이터 세트를 아주 빠르게 생성할 수 있습니다.
2021년 8월 13일
유니티에서 기쁜 마음으로 ROS2에 대한 공식 지원을 발표합니다. 강력한 프레임워크와 시뮬레이션을 갖춘 ROS2가 매우 다양하고 새로운 사용 사례를 지원할 예정입니다.
2021년 8월 6일
Made with Unity: AI 시리즈에서는 크리에이터들이 유니티의 인공지능 제품으로 제작한 다양한 용도의 Unity 프로젝트를 소개합니다. 이번 사례에서 소개되는 AI 개발자들은 ML-Agents를 이용해 쉽고 빠르게 머신러닝 환경을 구축하여 에이전트에게 축구를 가르쳤으며, 해당 에이전트를 실제 로봇에 전달해 최종 모델을 구현했습니다.
2021년 7월 12일
유니티가 ML-Agents의 역량을 더욱 자세히 들여다볼 수 있는 새로운 환경을 소개합니다. DodgeBall은 슈팅 게임과 같은 팀 대 팀 대항 환경으로, 에이전트들은 Elimination 또는 Capture the Flag 모드로 시합을 벌입니다.
2021년 4월 19일
데이터 세트가 부족해 컴퓨터 비전 모델의 성능을 완전히 활용하지 못하고 계신가요? Unity Computer Vision Perception 패키지는 사용자의 요구 사항에 딱 맞는 커스텀 데이터세트를 생성하여 컴퓨터 비전 모델의 잠재력을 최대한 이끌어낼 수 있도록 지원합니다. 이제 전 세계 모든 개발자에게 Unity Computer Vision 데이터 세트를 공개합니다. 오늘 포스팅에서 새로운 제품에 대해 더 자세히 알아보세요.
2021년 4월 16일
유니티는 QA 팀이 녹화된 플레이백을 사용하여 대규모 온디맨드 테스트를 수행할 수 있도록 지원하는 Automated QA를 구축하고 있으며, 곧 더 많은 유형의 게임 실행 에이전트가 지원될 예정입니다.
2020년 11월 19일
로봇 개발 워크플로에서는 주로 시뮬레이션을 통해 테스트와 훈련을 시행합니다. 이번 시리즈에서는 로보틱스 분야에서 Unity를 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.
2020년 9월 17일
작성자:You-Cyuan Jhang, Adam Palmar, Bowen Li, Saurav Dhakad, Sanjay Kumar Vishwakarma, Jonathan Hogins, Adam Crespi, Chris Kerr, sharmila-chockalingam, Cesar Romero, Alex Thaman, Sujoy Ganguly 인공지능 분야를 크게 발전시킨 지도형 머신러닝(ML)은 수많은 혁신적인 제품을 만들어 냈습니다. 그러나 지도형 머신러닝은 수집에 비용이 많이 드는 크고 복잡한 데이터세트가 필요합니다. 또한 레이블 품질을 보장하고, 훈련 데이터가 프로덕션 데이터를 대표하도록 해야 하는 등 다양한 문제가 있습니다. 이 문제는 대형 합성 데이터세트를 생성하여 해결할 수 있으며 특히 오브젝트 감지 작업에서 효과적입니다. 합성 데이터를 이용하면 머신러닝 모델을 훈련하는 데 필요한 대규모의 레이블링된 데이터세트를 보다 쉽게...
2020년 7월 24일
2018년부터 Cross Compass는 제조 현장의 컨설팅 서비스 파이프라인 일부에 Unity를 통합하여 AI 알고리즘을 안전하게 훈련하고 검증한 다음 배포해 왔습니다. Cross Compass가 어떻게 게임 분야 기술을 사용하여 제조와 같이 고도로 성숙한 업계에서 가치를 창출하게 되었는지 자세히 알아보세요.
Cross Compass는 제조, 로봇 공학, 게임, 의료, 디자인, 마케팅 분야에서 전 세계의 업계 리더에 첨단 솔루션을 제공하는 선도적인 AI 기업입니다. 2015년 도쿄에서 설립된 ...
![Announcing: Unity Automated QA [Experimental]](https://blog-api.unity.com/sites/default/files/styles/focal_crop_ratio_16_9/public/2021-04/Automated_QA_blog-header.jpg?h=4ac374e1&itok=iI2G2wWA)
