보고서 내용 :
“모든 [이전 연구]는 AI 작업의 더 넓은 측면에 중점을 둡니다. 현재까지 스마트폰을 만들고 엔지니어링하는 데 필요한 미래 기술에 대한 구체적인 연구는 없습니다. technology 미래의 AI 역량을 제공합니다. UKESF(UK Electronics Skills Foundation)는 현재 이 연구를 수행했으며 그 결과는 이 보고서에 제시되어 있습니다.”
헤드라인 결과에는 조사 대상자의 95%가 외부 노동 시장의 기술 부족이 회사와 관련이 있다고 말했고, 84%는 인력을 업스킬링 및 재교육할 계획이 있다고 말했으며, 73%는 다른 기술이 필요할 것이라고 예상했습니다. 그들의 회사나 조직에서.
또한 응답자의 67%는 가장 넓은 의미에서 보다 광범위한 AI 관련 기술에 집중할 것이라고 말했습니다.
주요 결론은 '딥 테크' 부문에서 필요로 하는 AI 시스템 졸업생이 있도록 보장하기 위해 미래에 요구될 더 광범위한 AI 엔지니어링 기술 세트에 대한 정부 수준의 초점이 필요하다는 것입니다.
UKESF의 CEO인 Stew Edmondson은 “AI 시스템은 자율 운송, 지능형 대규모 인프라, 스마트 맞춤형 의료와 같은 중요한 발전을 뒷받침할 것입니다. "이 연구를 수행한 우리의 동기는 AI 기술에 대한 지속적인 논의에서 엔지니어링 및 '시스템' 측면이 무시되지 않도록 하는 것이었습니다."
조직의 Skills Advocacy 페이지를 통해 전체 보고서를 온라인으로 읽을 수 있습니다. TechWorks의 지원을 받아 작성되었습니다.
정량적으로 설문조사는 131개 회사 및 조직의 119명의 개인이 완료했습니다. 기업의 거의 절반(44%)이 직원 100명 미만의 중소기업이었습니다. 질적으로 UKESF는 또한 고위직에서 일하는 30명의 업계 이해관계자를 인터뷰했습니다.
AI
이 맥락에서 AI란 정확히 무엇입니까? 보고서는 다음과 같이 요약됩니다.
“AI는 언어학, 감지기 데이터 분석 또는 이미지 분석. 예를 들어 대규모 AI 프레임워크는 LiDAR, 레이더, 카메라 및 소나 센서의 데이터를 사용하여 자율 주행 차량을 훈련합니다. 머리를 세고 특정 사람을 인식하기 위해 프레임워크가 얼굴 사진으로 훈련되는 안면 인식도 있습니다.”
“사물 인터넷과 같은 애플리케이션의 경우 AI는 디지털 신호 처리(DSP)처럼 보일 수 있습니다. 실제로 잘 구축된 DSP 칩 IP 공급업체는 패턴 인식에서 AI 구현에 코어를 포팅했습니다. 이것은 로컬 의사 결정 기능을 제공하기 위해 규칙 기반 논리와 함께 DNN 또는 신호 엔벨로프를 사용할 수 있습니다. 이것은 출하되는 대부분의 마이크로프로세서와 마이크로컨트롤러가 하드웨어에 어떤 형태의 AI를 포함할 것임을 의미합니다.”
UKESF
2010년에 설립된 교육 자선 단체인 UKESF는 특히 전자 제품에 대한 국가적 기술 부족 문제를 해결하기 위해 노력합니다. 반도체 설계 및 제조. 다양한 교육 전자 중심 활동, 프로젝트 및 교사 훈련에 대해 주요 회사 및 주요 대학과 협력합니다.
참조: UKESF, Apple 파트너 'Girls into Electronics' 프로그램