As the remarkable performance and economic value of generative AI rise sharply, discussions about the commercialization of super-large AI models, exemplified by chatGPT, are becoming vigorous. However, there is increasing concern about the AI semiconductors required to support services powered by such advanced AI models. With the current AI semiconductors, it is difficult to address issues such as high maintenance costs, power supply, and the need for expanded data centers. In this presentation, we will examine the recent characteristics of generative AI and, based on that, discuss the current challenges with AI semiconductors and what kind of AI semiconductors need to be researched and developed in the future.

In this talk, I will discuss recent advances in on-device end-to-end Automatic Speech Recognition (ASR) and Natural Language Processing (NLU) algorithms. Additionally, I will provide an overview of our recent work on on-device end-to-end speech recognition and various Natural Language Processing (NLP) techniques for our mobile phones. Despite conventional ASR systems requiring a large number of discrete components, fully neural network algorithms such as Transducer-based approaches have made it possible to operate high-performance ASR on mobile processors. On-device Machine Translation (MT) and Natural Language Understanding (NLU) could be built using the Transformer architecture and the Joint Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) approach, respectively. I will also discuss how generative Language Models (LMs) can be employed for various NLU tasks. Finally, I will mention what remains to be addressed as future research.

AI 혁명은 우리에게 엄청난 기회를 제공하지만, 동시에 크나큰 도전과제도 안겨주고 있디. 생산성이 크게 향상되고, 데이터 분석, 자율주행, 헬스케어 등 다양한 분야에서 새로운 비즈니스 기회가 창출될 것으로 예상되며, 특히 AI 칩, 클라우드 솔루션 등 관련 산업은 폭발적인 성장할 것이다. 하지만 기술 발전 속도에 비해 법과 제도, 기술의 부작용에 대한 사회적 우려도 높아지고 있으므로, AI 기업들의 기술력뿐만 아니라 비즈니스 모델과 성장성, 사회적 영향력 등을 종합적으로 분석하는 것이 중요하다.

본 발표에서는 팬데믹 이후 급속하게 성장한 물류 산업에서의 AI 기반 digital transformation에 대해 소개한다. 복잡성이 큰 물류 체인에서 발생하는 다양하고 방대한 데이터를 활용하여 운영을 효율화하고 고객 서비스를 고도화한 사례를 통해 물류 산업의 발전 방향을 공유한다. 먼저 AI, 클라우드, 로봇, 자동화 등의 기술을 활용한 최적 동선 계획, 물량 예측, 개인화 프라이싱, 로봇 기반 자동화 등의 물류 고유의 업무 혁신 사례를 소개하고, 다음으로 AI 기술을 활용하여 운송 시장을 혁신하고 있는 새로운 운송 플랫폼을 소개한다.