Arm, Arm DevSummit 2021에서 지속 가능한 혁신

Arm, 지속가능성 위한 개발자 경진대회 최종 후보 공개 Arm이 올해 개최한 'Arm DevSummit Developer Competition'에서 기술을 활용해 실질적인 지속가능성 문제를 해결하려는 참가자들의 혁신적인 아이디어를 선보였습니다. 이번 대회는 현금 상금과 Oracle Cloud 크레딧, Raspberry Pi 키트 등 푸짐한 부상을 걸고 진행되었습니다. 치열한 심사 끝에 선정된 세 명의 최종 후보는 유엔의 지속가능발전목표(SDGs) 달성에 기여하는 프로토타입을 선보였습니다. 이들의 프로젝트는 더 나은 세상을 만들기 위한 노력의 일환으로, 최종 우승자는 오는 10월 19일부터 21일까지 개최되는 Arm DevSummit 2021에서 발표될 예정입니다. 주얼 비틀(Jewel Beetle)의 산불 감지 솔루션: 기후 행동 목표 달성 산불은 경제와 환경 모두에 막대한 피해를 입힙니다. 매년 수십억 달러의 손실을 야기할 뿐만 아니라, 코페르니쿠스 대기 모니터링 서비스(Copernicus Atmosphere Monitoring Service)의 연구에 따르면 2021년 여름 발생한 심각한 산불은 북반구에서만 7월 한 달 동안 1258.8메가톤의 이산화탄소를 배출하며 기록적인 탄소 배출량을 기록했습니다. 산불 확산을 막기 위해서는 조기 감지가 필수적이지만, 현재 대부분의 감지 시스템은 위성 및 광학 열 모니터링에 의존하며 발화 후 1~3시간 후에 경보를 생성하는 데 그칩니다. 주얼 비틀의 Pratyush Mallick은 이러한 문제점을 해결하기 위해 나섰습니다. 그는 "무선 센서 노드가 가장 흔하게 제안되는 솔루션 중 하나이지만, 센서 노드에 전력을 공급할 안정적인 시스템이 부족하다는 문제가 있습니다. 또한, 감지 알고리즘이 일반적으로 데이터 생성 지점에서 멀리 떨어진 클라우드에서 실행되어 에너지 소비와 응답 시간을 증가시킵니다."라고 지적했습니다. 이에 주얼 비틀은 태양광 에너지를 자체적으로 수확, 저장 및 사용할 수 있으며, 지연 시간과 전력 소비를 줄이기 위해 자체 지능으로 화재를 감지하는 장치를 개발했습니다. 이 프로토타입은 하이브리드 배터리를 통해 에너지를 수확하고 저장합니다. 나노 파워 타이머가 설정된 간격으로 마이크로컨트롤러를 깨우고, 환경 데이터를 샘플링하여 엣지에서 즉각적인 결과를 얻을 수 있도록 훈련된 모델에 입력합니다. 화재가 감지되면 즉시 문자 알림을 보내 온라인 대시보드 방문을 유도하며, 화재가 감지되지 않으면 절전 모드로 돌아갑니다. 세르게이 오스코츠키(Sergey Oskotskiy)의 비대면 항균 센서: 건강 증진 목표 달성 코로나19 팬데믹 이후, 우리는 공공장소에서 얼마나 자주 표면을 만지는지에 대해 이전과는 비교할 수 없을 정도로 인식하게 되었습니다. 엘리베이터 버튼, 자판기, 현금 인출기, 셀프 계산대 등 다양한 곳에서 접촉이 발생합니다. 세르게이 오스코츠키는 이러한 문제를 해결하기 위해 물리적 접촉을 최소화하고 오염 가능성을 줄이는 솔루션을 개발했습니다. "코로나19 발생 이후, 저는 공공장소에서 버튼을 누르거나 터치스크린을 사용하는 것에 대해 질병 전파 가능성을 인지하고 불편함을 느꼈습니다. 비대면 장치를 사용하고 싶다는 생각이 들었습니다."라고 세르게이는 말했습니다. 그는 "제 아이디어는 단순한 예/아니오 또는 켜짐/꺼짐 이상의 정교한 입력을 가능하게 하는 거리 센서 기반 솔루션을 만드는 것이었습니다. 예를 들어, 기계에서 발권할 티켓 수를 지정하기 위해 사용자는 단순히 손을 센서에 가까이 가져가거나 멀리 떨어뜨리면 됩니다. 원하는 값이 표시되면 사용자는 잠시 손을 멈추어 선택을 확인하면 됩니다."라고 설명했습니다. 세르게이의 솔루션은 대부분의 공공 장치에 적합하며, 복잡한 데이터를 손쉽게 비대면으로 입력할 수 있도록 합니다. 드루브 셰스(Dhruv Sheth)의 작물 수확량 예측 솔루션: 식량 안보 목표 달성 기후 변화는 많은 농작물의 생산과 유지에 영향을 미치고 있습니다. '기아 종식'이라는 글로벌 목표 2를 달성하기 위해서는 생산성과 증대를 높이는 회복력 있는 농업 관행이 필수적입니다. 수확량과 성장에 영향을 미치는 요인들은 수동으로 모니터링되는 경향이 있지만, 드루브 셰스는 딥러닝을 모니터링 시스템에 적용하여 비용과 유지보수를 절감하고, 수확량을 예측하며, 시들음과 질병을 추적할 기회를 보았습니다. "컴퓨터 비전 및 머신러닝 기술의 발전은 식물 육종에 고처리량 표현형 분석, 즉 물리적 프로파일링을 통합하는 식물 과학자들의 능력을 변화시켰습니다."라고 드루브는 말합니다. "프로파일링은 다양한 재배 조건에서의 식물 성장을 이해하는 데 도움이 되며, 다른 방법과 달리 식물 해체가 필요하지 않습니다. 안타깝게도 현재 상업적으로 이용 가능한 플랫폼은 크고 매우 비싸서 초기 투자 비용이 사용을 제한합니다. 제 솔루션은 휴대 가능하고 가벼우며 저렴하며, 엣지에서 처리가 이루어지기 때문에 인터넷 연결이 필요하지 않습니다." 드루브의 솔루션은 3~4일간의 단기 이미징을 사용하여 식물 성장을 벤치마크와 비교하고 수확량을 예측합니다. 불과 몇 밀리미터의 성장에서도 이상을 감지할 수 있어 식물 성장 주기 초기에 성공 여부를 판단하고 신속한 개입을 가능하게 합니다. Arm DevSummit 2021 참가 안내 엔지니어, 개발자, 기술 애호가 여러분, Arm DevSummit 2021이 10월 19일부터 21일까지 여러분을 찾아갑니다. 이 3일간의 가상 컨퍼런스는 최신 기술 트렌드에 대한 통찰력을 제공하고, 기술 세션 및 실습 워크숍을 통해 기술 역량을 향상시킬 기회를 제공하며, 같은 생각을 가진 소프트웨어 개발자 및 하드웨어 설계자와 네트워킹할 수 있는 기회를 제공합니다. 무료 등록이 가능합니다.