딥러닝의 환경은 계산 비용의 급증으로 인해 큰 변화를 겪고 있습니다. 대형 언어 모델(LLM)의 최근 학습 비용은 1억 달러에 달했으며, 이 비용은 매 10개월마다 두 배로 증가하고 있습니다. 충분한 학습 데이터를 확보하는 조건 하에 AI 모델을 적절히 학습시키기 위해서는 기술적 패러다임 전환이 필수적이라는 전망이 있습니다.

Singularity는 텐서 네트워크를 활용하여 이 시나리오를 혁신합니다. 우리의 텐서화된 모델은 가속화된 학습, 감소된 데이터 요구 사항 및 절감된 전력 소비를 보여줍니다. 1000배 이상의 가속을 달성하여 머신 비전 및 대형 언어 모델과 같은 고전력 애플리케이션을 혁신합니다.
이는 엣지 기술에 있어 텐서화된 AI를 필수적으로 만들어 자율 주행 차량에 중요한 역할을 합니다. 특히, Multiverse Computing은 CB Insights가 선정한 2023년 세계에서 가장 유망한 AI 기업 100곳 중 하나로 인정받았습니다.

AI 환경에서 만연한 문제는 많은 머신 러닝(ML) 모델의 불투명성입니다. 종종 이러한 모델은 산업적으로 관련성이 없는 불가사의한 블랙 박스로 작동합니다.
Singularity는 중요한 질문들에 답함으로써 명확성을제공합니다:
- 우리의 예측에 대한 신뢰 수준은 어느 정도인가?
- 특정 결정을 뒷받침하는 근거는 무엇인가?
- 상황 변화가 예측에 어떤 영향을 미치는가?

이러한 답변의 중요성은 특히 투명성이 필수적인 미션 크리티컬 애플리케이션에서 과소평가될 수 없습니다.
Singularity는 설명 가능한 머신러닝을 보장함으로써 산업이 AI를 신뢰하고 활용할 수 있도록 합니다.

최적화 문제는 다양한 부문의 핵심을 이루지만, 이를 해결하는 것은 종종 어렵습니다. 이러한 과제는 산업 및 금융 운영전반에 비효율성을 초래합니다. 특히 그린에너지분야에서는 전력배분을 위한 더 정밀하고 신속한 최적화 솔루션이 전환의 핵심입니다.

Singularity는 은폐된 데이터 구조를 활용하여 기존 알고리즘보다 더 빠르게 수렴하는 혁신적인 접근방식을 취합니다.
이 파괴적인 잠재력은 특히 많은 변수를 포함하는 시간 민감형 최적화 문제에서 광범위한 영향을 미칩니다.