기술이 계속 발전함에 따라 더 많은 기업이 인공 지능(AI)을 활용하여 기존 제품을 개선하고 새로운 솔루션을 생성하여 고객을 위한 가치 창출을 가속화합니다.
떠오르는 인공 지능
빅 테크 업계 리더는 검색 엔진, 음성 비서, 클라우드 서비스 등을 향상시키기 위해 인공 지능 연구 및 개발에 막대한 투자를 합니다. 이 회사들은 또한 자율 주행 자동차, 개인화된 의료 및 지능형 가상 비서와 같은 혁신적인 AI 기반 솔루션을 개발합니다.
AI에 대한 투자가 증가함에 따라 모든 규모의 기업이 더 쉽게 접근할 수 있고 저렴하게 사용할 수 있는 새로운 기술과 도구의 개발이 촉진되어 산업 전반에 걸쳐 AI의 채택이 촉진되고 있습니다. 인공 지능이 일상 생활과 더 많이 통합됨에 따라 처리 능력과 대역폭이 증가함에 따라 이러한 고급 시스템에 대한 최고의 성능과 안정성을 보장하기 위해 더 우수하고 효율적인 냉각 솔루션에 대한 필요성이 증가합니다. AI 열 관리는 필요한 냉각의 양과 각 산업이 직면한 다양한 응용 분야별 문제에 대한 문제를 제기합니다.
인공 지능의 최신 응용
여러 연구와 보고서에 따르면 산업 전반에 걸쳐 AI 채택이 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 포춘 비즈니스 인사이트(Fortune Business Insights)에 따르면 전 세계 AI 시장 가치는 2029년까지 거의 1조 1,100억 달러에 이를 것으로 예상되며, 2022년에서 2029년까지 20.1%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.
AI 구현이 증가함에 따라 운송, 의료, 교육, 엔터테인먼트 등과 같은 다양한 산업 분야에서 혁신과 성장을 위한 새로운 가능성이 열립니다. 다음은 최신 AI 애플리케이션 중 일부입니다.
성장하는 인공 지능 응용 프로그램
eMobility 및 ADAS 시스템
e모빌리티 시스템과 자율주행차는 AI를 통해 안전하고 효율적으로 운영됩니다. e모빌리티 시스템에서 AI의 주요 용도 중 하나는 배터리 및 충전 인프라와 같은 에너지 자원을 관리하는 것입니다. e모빌리티 시스템은 AI를 사용하여 충전 및 방전 주기를 최적화하여 전기 자동차(EV) 배터리 효율성과 수명을 극대화하고 범위를 확장하며 소유 비용을 절감합니다.
자율주행차는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)의 AI를 사용하여 카메라, 라이다, 레이더와 같은 센서의 데이터를 분석하고 다른 차량, 보행자, 장애물과 같은 물체를 식별 및 추적합니다. 또한 자율 주행 자동차는 AI를 사용하여 교통 상황, 도로 기하학 및 사용자 선호도에 따라 주행 경로, 속도 및 기타 매개변수를 최적화합니다. 이를 통해 차량은 복잡한 시나리오를 탐색하고 실시간 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
자동차 산업에 AI를 통합함으로써 운송 시스템의 안전과 지속 가능성이 향상되었습니다. AI 기술의 지속적인 발전을 통해 자동차 제조업체는 보다 효율적이고 안전하며 널리 채택되는 고급 eMobility 및 자율 주행 자동차를 개발할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅
인공 지능(AI)과 클라우드 컴퓨팅의 결합은 최근 몇 년 동안 디지털 혁신의 주요 원동력이었습니다. 클라우드 컴퓨팅은 조직이 필요에 따라 컴퓨팅 리소스와 스토리지에 액세스할 수 있도록 지원하여 값비싼 하드웨어와 인프라의 필요성을 줄입니다. AI를 클라우드에 통합함으로써 조직은 기계 학습 및 자연어 처리와 같은 AI 기능을 활용하여 비즈니스 운영을 개선하고 프로세스를 자동화하며 의사 결정을 개선합니다. 예를 들어, 기업은 AI 기반 챗봇을 사용하여 고객과 실시간으로 상호 작용하고, 데이터를 분석하여 고객 행동 및 선호도에 대한 통찰력을 얻고, 수요를 예측하여 공급망 관리를 최적화합니다.
클라우드 기반 AI 제공업체는 머신 러닝, 음성 인식, 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 다양한 서비스를 제공하여 조직이 AI를 운영에 더 쉽게 통합할 수 있도록 합니다.
클라우드의 인공 지능은 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공하여 기업이 추가 하드웨어에 투자하지 않고도 AI 기능을 확장할 수 있도록 합니다. 이는 하드웨어 인프라에 투자할 리소스가 없는 중소기업에 특히 유용합니다. AI와 클라우드 컴퓨팅의 결합은 조직의 운영 방식을 혁신하여 조직의 효율성, 효과, 혁신을 실현할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
의료용
의료 분야에서 AI를 사용하면 전 세계적으로 의료 산업이 변화하고 있습니다. 헬스케어는 AI를 적용하여 의료 영상의 정확성과 속도를 개선하고, 질병을 진단하고, 치료 계획을 세우고, 신약 개발 프로세스의 속도를 높이고, 환자를 모니터링하고, 의사에게 실시간 피드백을 제공합니다.
예를 들어, 의료 영상은 AI 알고리즘을 사용하여 X선, 컴퓨터 단층 촬영(CT) 스캔 및 자기 공명 영상(MRI) 스캔과 같은 의료 이미지를 분석하여 인간의 해석으로 놓칠 수 있는 이상이나 질병의 징후를 감지합니다. 이를 통해 의사는 정확하고 시기 적절한 진단을 내려 더 나은 환자 결과를 얻을 수 있습니다.
인공 지능은 또한 대규모 데이터 세트를 분석하고 신약 후보의 효능을 예측하여 신약 개발 프로세스 속도를 향상시킵니다. 이를 통해 잠재적인 치료법을 보다 빠르고 효율적으로 식별하여 다양한 의학적 상태에 대한 새로운 치료법을 개발할 수 있습니다.
의료 분야에서 AI를 사용하면 의료 서비스 제공에 혁명을 일으키고, 환자 결과를 개선하고, 의료 비용을 절감하고, 프로세스를 가속화하고, 보다 개인화된 치료를 가능하게 합니다.
인공 지능의 열 관리
시스템 설계자가 인공 지능을 다양한 산업 및 애플리케이션에 계속 통합함에 따라 더 작고 강력하며 에너지 효율적인 컴퓨팅 장치에 대한 수요가 증가하고 있습니다. AI를 지속적으로 채택한다는 것은 이러한 요구를 지원하기 위해 보다 효율적인 소프트웨어, 하드웨어 및 열 관리 솔루션을 개발하는 것을 의미합니다.
하드웨어 측면에서 특수 프로세서 및 기타 구성 요소는 인공 지능 워크로드에 최적화되어 있습니다. 예를 들어, GPU(그래픽 처리 장치)는 많은 AI 알고리즘의 기본이 되는 매트릭스 연산을 효율적으로 수행할 수 있는 능력으로 인해 AI 커뮤니티에서 널리 채택되었습니다. 칩 설계자와 제조업체는 딥 러닝 워크로드를 가속화하기 위해 AI 중심 하드웨어도 개발하고 있습니다.
그러나 AI를 위한 새로운 하드웨어 개발이 있을 때마다 열 출력 비용이 증가하며 이러한 열 수요는 기존 열 솔루션을 빠르게 앞질렀습니다. 이 칩은 AI 작업에 필요한 처리 수요 증가를 지원하기 위해 고전력을 요구합니다. 결과적으로 인공 지능 하드웨어는 성능을 저하시키거나 시스템 오류를 유발할 수 있는 과도한 폐열을 생성하므로 AI 시스템 설계자는 AI 프로세서 온도를 관리하기 위해 열 관리 솔루션에 더 많이 의존합니다.
AI가 전력 소모가 심화되고 복잡해짐에 따라 이러한 요구 사항을 충족하면서도 효율적이고 신뢰할 수 있는 냉각 솔루션을 설계하는 것이 중요합니다. 액체 냉각은 특히 소형 폼 팩터와 낮은 전력 소비가 필요한 모바일 AI 시스템의 경우 공기 냉각보다 훨씬 더 높은 냉각 용량을 제공하는 유망한 솔루션입니다.
특정 인공 지능 응용 분야를 위한 열 관리 사용자 지정
인공 지능 냉각 및 열 관리에서 또 다른 중요한 고려 사항은 AI의 특정 적용 및 관련 열 요구 사항입니다. 예를 들어, 자율주행차에 사용되는 AI 시스템은 데이터 센터나 의료 기기에 사용되는 것과 냉각 요구 사항이 다릅니다. 따라서 특정 AI 애플리케이션과 사용 환경에 맞는 냉각 솔루션을 설계하는 것이 필수적입니다.
eMobility 인공 지능을 위한 열 관리
eMobility 애플리케이션의 인공 지능을 위한 열 관리 솔루션은 주로 온보드 전자 장치 및 프로세서, 특히 고급 운전자 지원 시스템의 냉각에 중점을 둡니다. 차량 탑승자의 안전을 높이기 위해 센서 데이터를 수집, 구성, 처리 및 구현하는 시스템은 빠르고 안전한 결정을 내리기 위해 빠르고 안정적인 처리에 의존합니다. eMobility를 위한 냉각 솔루션은 차량 주행 거리와 효율성에 미치는 영향을 최소화하면서 승객의 안전을 보장하기 위해 가볍고 내구성 있는 형식으로 최고의 신뢰성을 필요로 합니다.
의료 및 기업 딥 러닝 및 인공 지능 응용 프로그램 냉각
소비자 또는 의료 애플리케이션을 위한 하이퍼스케일 또는 데이터 센터 환경의 AI 솔루션은 현재 이러한 차세대 열 관리 시스템의 핵심인 냉각수 분배 장치(CDU)를 사용하여 공랭식 솔루션에서 고성능 액체 냉각으로 전환하고 있습니다.
BOYD 차이점
BOYD는 eMobility, 클라우드, 의료를 포함한 다양한 산업을 위한 냉각수 분배 장치, 액체 루프 및 냉각판, 냉각기, 3D 증기 챔버 및 원격 히트 파이프 어셈블리와 같은 대규모 맞춤형 열 관리 솔루션을 설계하고 제조하는 수십 년의 경험과 전문 지식을 보유하고 있습니다 그리고 더. 당사의 엔지니어링 및 재료 과학 전문 지식을 통해 ADAS 시스템, 데이터 센터 또는 의료 장비를 위한 냉각 솔루션 등 특정 응용 분야에 맞는 맞춤형 솔루션을 설계할 수 있습니다.
우리는 광범위한 공급업체 네트워크를 활용하여 성능, 신뢰성 및 에너지 효율성에 최적화된 혁신적인 솔루션을 설계하는 데 필요한 재료와 구성 요소를 확보합니다. 열 관리 솔루션에 대해 자세히 알아보거나 프로젝트 요구 사항에 대해 논의하려면 전문가와 상담 일정을 잡으십시오.
