첨단 분석 솔루션, 로지맷 2026에서 공개 후 모덱스 2026에서 선보일 예정 애틀랜타, 2026년 3월 20일 -- 공급망 자동화 분야의 글로벌 리더 디매틱(Dematic)이 창고 운영을 위한 벤더 중립적 중앙화 인텔리전스 플랫폼 커맨드 센터(Command Center)를 발표했다. 이 솔루션은 실시간 모니터링, AI 기반 의사결정 지원, 운영 분석을 단일 인터페이스로 통합해 물류 및 이행 센터가 복잡한 운영을 더 잘 이해하고 관리할 수 있게 한다. 디매틱 제품 관리 부문의 크리스 스타이너(Chris Steiner) 수석 부사장은 "창고 운영자들은 그 어느 때보다 많은 데이터를 손에 쥐고 있지만, 데이터만으로는 성과를 이끌어낼 수 없다"고 말했다. 이어 "디매틱 커맨드 센터는 자동화, 소프트웨어 시스템, 수동 프로세스의 정보를 통합해 자신 있는 의사결정을 위한 운영 인텔리전스의 통합 계층을 만든다. 무슨 일이 일어났는지뿐만 아니라 왜 일어났는지를 신속하게 파악하는 능력을 통해, 팀들은 문제를 더 빠르게 해결하고 운영을 최고 성능으로 유지할 수 있다"고 덧붙였다.&n
에어컴이 실제 무선 네트워크 워크플로에 에이전틱 실행을 도입해 수동 운영과 네트워크 자율성 간 격차를 해소해 주는 통신사 특화 멀티 에이전트 AI 플랫폼을 선보였다. 페어팩스, 버지니아, 2026년 3월 20일 -- 에어컴(Aircom)이 일상적인 무선 계획 및 엔지니어링 워크플로를 지원해 주는 독립형 에이전틱 AI 플랫폼 raNora를 출시했다고 3월 18일 발표했다. 에어컴의 자율형 네트워크(Autonomous Networks) 비전의 일환으로 개발된 raNora는 통신사에 특화돼 학습된 거버넌스 기반 멀티 에이전트 아키텍처를 도입, 구조화된 추론과 실행을 운영 환경에 접목한 제품이다. 무선 네트워크의 복잡성이 증가하는 가운데서도 운영 모델은 여전히 수작업 의존도가 높다. 사업자들은 비용 압박 증가, 분절된 툴, 티켓 중심 프로세스로 인해 효율성이 제한되는 문제에 직면해 있다. raNora는 AI를 엔지니어링 런북에 직접 내장해 이 문제에 대응하는 방식을 택했다. 이를 통해 특화된 에이전트가 반복 가능한 작업을 실행하는 동안 사람은 정책과 예외 사례를 감독할 수 있다. raNora는 일반적인 AI 어시
산호세, 캘리포니아 , 2026년 3월 20일 -- 유니버설 로봇(Universal Robots, UR)이 이번 주 GTC 2026에서 UR AI 트레이너(UR AI Trainer)를 공개했다. 스케일 AI(Scale AI)와의 협업으로 개발된 AI 트레이너는 로봇이 사전 프로그래밍된 애플리케이션에서 완전한 AI 기반 작업으로 전환하는 변화를 의미한다. 유니버설 로봇의 안데르스 베크(Anders Beck) AI 로보틱스 제품 부문 부사장은 "대기업부터 AI 연구소에 이르는 우리 고객들은 더 이상 AI 기능만을 요구하지 않는다"고 말했다. 이어 "실제 배포하려는 로봇과 동일한 로봇에서 AI 모델을 학습시키기 위해 충실도가 높은 동기화된 로봇 및 비전 데이터를 수집할 방법이 필요하다. 우리의 AI 트레이너는 AI 모델 학습을 위한 업계 최초의 직접적인 실험실-공장 솔루션"이라고 덧붙였다. AI 준비 데이터 캡처 구현 AI 로보틱스 학습은 분산된 하드웨어와 충실도가 낮은 데이터 캡처로 인해 종종 방해를 받는다. 현재 학습 데이터는 생산 환경에 적합하지 않은 연
PAE RAS의 일부인 DECK는 미 해군의 더 큰 전쟁 수행 데이터 생태계의 핵심 요소입니다. 캘리포니아주 서니베일, 2026년 3월 19일 -- 피지컬 AI의 선도 기업인 Applied Intuition은 오늘 미 해군 최초의 대규모 데이터 엔진인 데이터 엣지 수집 키트(DECK) 프로그램을 납품했다고 발표했습니다. 이 프로그램은 자율 시스템의 신속한 현장 배치를 위한 인프라를 제공하며 미 해군 포트폴리오 획득 집행 로봇 및 자율 시스템(PAE RAS) 산하 프로그램으로, 국방수행국(DOW)의 인공지능 및 자율성 개발을 위한 에지 데이터 수집을 가능하게 합니다. 센서 및 임무 데이터는 생산 등급의 인공지능(AI) 및 자율 시스템을 구현하는 데 필수적이지만, 국방수행국(DOW)은 작전 환경에서 데이터를 수집하는 데 필요한 인프라에 대한 투자 부족을 보여 왔으며 이로 인해 무기, 센서, 플랫폼의 적응 속도가 승패를 좌우하는 소프트웨어 정의 전쟁 시대에 싸워 승리하는 데 필요한 속도로 AI 시스템을 성숙시키지 못했습니다. 그 결과 미 해군의 프로토타입 자율 및 반자율 시스템은 표적 식별, 위협 평가, 교전 유도 과정에서
(굿모닝베트남미디어) 새너제이, 캘리포니아 2026년 3월 19일 -- 글로벌 AI 솔루션 선도 기업 이노디스크(Innodisk)가 엔비디아 GTC 2026 참가를 3월 18일 발표했다. 이노디스크 그룹은 자회사 에이티나(Aetina)와 함께 엔비디아 AI 아키텍처를 확장 가능하고 실제 배포 가능한 엣지 AI 애플리케이션에 원활하게 통합한 사례를 선보인다. 이노디스크는 고성능 컴퓨팅 플랫폼과 자체 비전 센싱 카메라 모듈을 결합해 최첨단 기술을 스마트 헬스케어와 지능형 모빌리티 두 분야에서 현장 적용 가능한 산업용 AI 솔루션으로 구현하고 있다. 혁신과 구현의 다리가 되어 글로벌 AI 환경이 클라우드 기반 모델에서 엣지 실행으로 전환되는 가운데, 이노디스크는 산업 규모 엣지 AI 도입에 필요한 하드웨어-소프트웨어 통합 역량을 제공하고 있다. 랜디 치엔(Randy Chien) 이노디스크 그룹 회장은 "NVIDIA 기술은 AI 혁명을 이끌고 있으며, 이노디스크는 이러한 혁신이 산업 현장에서 현실로 구현되는 지점"이라며 "엔비디아와의 긴밀한 협력과 20년에 걸친 산업별 전문성을 바탕으
슈퍼마이크로, AI 스토리지를 위한 엔비디아 STX 레퍼런스 아키텍처 기반의 첫 번째 콘텍스트 메모리 스토리지 서버 중 하나를 선보이며 리더십 입증 BlueField-4 STX 스토리지 서버는 NVIDIA Vera CPU와 NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC을 결합 슈퍼마이크로의 스토리지 서버는 전년도 NVIDIA BlueField-3 기반 Petascale JBOF 올플래시 어레이 출시를 기반으로 구축 산호세, 캘리포니아, 2026년 3월 19일 -- AI, 클라우드, 스토리지, 5G/엣지 분야의 토탈 IT 솔루션 제공업체 슈퍼마이크로(Supermicro, Inc., NASDAQ: SMCI)가 3월 17일, 엔비디아(NVIDIA) GTC 2026에서 발표된 엔비디아 STX 레퍼런스 아키텍처의 일환으로 업계 최초의 콘텍스트 메모리(CMX) 스토리지 서버 중 하나를 공개했다. STX는 NVIDIA가 AI의 전체 라이프사이클을 가속화하기 위해 설계한 새로운 모듈식 레퍼런스 아키텍처다. 슈퍼마이크로의 찰스 리앙(Charles Liang) 사장 겸 최고경영자는 "슈퍼마이크
수사관과 AI 에이전트 협업 통해 더욱 빨라진 기관 간 사건 해결 버지니아주 타이슨스 코너 및 이스라엘 페타티크바, 2026년 3월 18일 -- 공공 및 민간 부문을 위한 AI 기반 디지털 수사 및 정보 솔루션 분야의 글로벌 선도 기업 셀레브라이트(Cellebrite, 나스닥: CLBT)가 18일, Guardian Investigate의 전 세계 정식 출시를 발표했다. Guardian Investigate는 수사관, 부서 및 기관의 일상적인 업무 협업에 필요한 다양한 기능을 제공하는 협업형 AI 기반 수사 관리 솔루션이다. Guardian Investigate는 수사관이 사건 파일 전반에서 AI를 활용하는 방식을 근본적으로 변화시킨다. 수사관은 이제 증거에 질문을 던지고, 파일 전반에서 연관성을 발견하며, 타임라인을 구축하고, 감독 체계와 증거 관리 체인을 유지하면서 업무를 동시에 진행할 수 있다. 현재 해결해야 할 수사 사건은 많지만 이를 처리할 인력은 부족한 실정이다. 중요한 디지털 증거가 문서, 이미지, 휴대전화 데이터, 통화 상세 기록 및 기타 증거 자료에 흩어져 있는 탓에 수사관들이 이를 취합해 분석할 시간
산호세, 캘리포니아 2026년 3월 18일 -- 딥루트닷에이아이(DeepRoute.ai)가 엔비디아(NVIDIA) GTC 2026에서 자율주행 개발의 근본적인 혁신을 대표하는 400억 파라미터 규모의 비전-언어-액션(VLA) 파운데이션 모델 아키텍처를 종합적으로 소개했다. 이 모델은 인식, 추론 및 행동을 통합한 통합 아키텍처를 도입해, 시스템이 단순히 주행하는 것을 넘어 자체 의사결정을 실시간으로 이해하고 평가할 수 있도록 한다. 딥루트닷에이아이는 이미 25만 대 이상의 양산 차량에 자사의 고급 자율주행 시스템을 탑재하며 상당한 상업적 성과를 거뒀다. 2025년 10월, 딥루트닷에이아이는 단일 월 기준 고수준 자율주행 세그먼트의 서드파티 공급업체 중 약 40%의 시장 점유율을 달성했다. 이러한 성과를 바탕으로, 파운데이션 모델의 지속적인 발전에 힘입어 회사는 2026년 말까지 자사의 고급 주행 솔루션이 탑재된 차량 100만 대 구축을 목표로 하고 있다. 병목 현상 타파: 며칠에서 몇 시간으로 자율주행 개발은 오랫동안 기존 '데이터 폐쇄 루프' 워크플로의 비효율성으로 인해 어려움을 겪어왔다.