랜딩 AI가 주력 제품 출시 1년여 만에 5700만 달러 규모의 시리즈A 자금후원을 확보, 보다 쉽고 빠르게 인공지능 시스템을 구축·배치할 수 있는 도구를 지속적으로 구축한다고 전했다.
산업용 사물인터넷(Internet of Things)에 주력한 투자회사인 맥락캐피털이 투자를 주도했고 인사이트파트너스, 대만캐피탈,캐나다연금제도투자위원회(CPP Investments), 인텔캐피털, 삼성촉매펀드, 극동그룹 DRIVE Catalyst, 월신리화, AI펀드가 참여했다.
랜딩 AI는 과거 구글과 바이두의 AI전문가였던 Andrew Ng이 설립한 기업으로, AI와 딥러닝을 적용해 제품 결함을 더 빠르고 정확하게 찾아내는 육안 검사 도구인 랜딩렌즈를 개발했다.
이곳의 CEO인 Ng는 “업계에서는 AI 구축에 데이터 중심 접근방식을 채택해야 한다”면서 “제조사가 하루 이내에 고급 AI 모델을 구축하기 위해 마우스 클릭 몇 번을 포함하는 코드/로우코드 기능을 사용하지 않고 AI 모델을 어떻게 해야 하는지 보다 효율적으로 가르칠 수 있는 방법을 제공해야 한다”고 말한다.
그는 외신인 TechCrunch에서 "데이터 중심 AI 운동을 시작했고 다른 기업들이 이에 대해 이야기를 시작한 것에 대해 상당히 기쁘다"면서, "제조업에서는 공장마다 다른 일을 하기 때문에 1만 명의 제조사가 많은 인력을 고용하지 않고도 1만 개의 다른 모델을 만들 수 있도록 어떻게 도울 수 있느냐가 문제가 된다"고 말했다.
맥킨지 연구에 따르면, AI는 2030년까지 세계 경제에 13조 달러의 실현 가치를 창출할 것으로 예상된다. Ng는 “Landing AI가 이러한 모델을 구축하기 위한 코드를 해독했으며, 제품 시장이 적합하다는 것을 확인한 후 시리즈 A 라운드를 올렸고, 제품을 개선하기 위해 팀을 확장할 수 있기를 원했다”고 말했다.
Landing AI는 제품 구축에 진전을 이뤘지만 Ng는 “아직 회사가 데이터 중심 AI 운동의 초기 단계에 있으며, 추가 진전을 이루고 아직 누락된 일부 기술에 대한 혁신을 원한다”고 말했다.
예를 들어 이전에 3억 5천만 개의 데이터 포인트로 음성 인식 시스템을 구축하는 동안, 그는 많은 데이터 포인트를 위해 발명된 AI 기술이 '결함을 찾기 위해 제한된 이미지가 있는 제조 환경'에서 잘 작동하지 않는다는 것을 발견했다. 데이터 중심 운동의 일부는 결함이 무엇인지에 대한 보다 명확한 예를 제공하기 위해서 50개 미만의 이미지를 활용하여 도메인 전문가를 돕는 도구를 개발하는 것이 필요하다.
Ng는 "우리는 작동하는 지점에 도달했으며 모든 것을 확장하기를 열망하고 있다"라면서 "또 AI를 다른 산업으로 가져오는 방법에 대해 수년 동안 매료되어 왔으며 마침내 데이터 중심 AI로 도달했다”고 말했다.
[저작권자ⓒ CWN(CHANGE WITH NEWS). 무단전재-재배포 금지]
