
Impact
New algorithmic approaches, recent jumps in processing power and large training data sets generated by internet users mean that, for the first time, machines can learn to solve useful problems without explicit programming.

Infinite possibilities
We’re working at the frontier of this vital, transformative technology, developing systems that leverage deep learning techniques to achieve unprecedented performance in a huge range of applications.
From detecting anomalies and attacks in networks and learning to control legacy systems to high-performance audio and image processing and interpretation, optimising infrastructure deployment and natural communication with humans, the possibilities are endless.
Welcome to the Digital Greenhouse
Welcome to the Digital Greenhouse
The Digital Greenhouse is a purpose-built facility designed for discovering, developing and testing machine learning approaches in a fast, secure environment.
Inspired by botanical sciences, our team ‘grows’ hundreds of strains of models to understand where the richest pickings are to be found – beyond the confines of ordinary software development methodologies. New algorithmic hopefuls are assessed against long-standing commercial and industrial challenges, such as optimising the deployment of cellular infrastructure or detecting anomalies on a manufacturing line.

State-of-the-art compute resource
The Digital Greenhouse runs on high-performance computing based around NVIDIA’s DGX-1 Deep Learning Supercomputer and other GPU- and FPGA-accelerated servers, providing petaflop-scale compute on-site.
This links to petabyte-scale local storage, project-specific clouds and our continuous integration systems. When our organically grown machine learning is ready, we can export models easily to customers’ own compute facilities or the cloud.
Experience

Versatility and breadth
Our machine learning expertise spans older, established techniques such as Bayesian inference and support vector machines, through to the latest advances in deep learning, generative networks, natural language processing and unsupervised learning.
We can design, develop and deploy sophisticated bespoke machine learning systems from the ground up or work with third-party services and platforms. Particular specialities include real-time/low-latency processing at the network edge, lower power silicon design for machine learning and tools that allow deep learning to be trained effectively with much smaller datasets than is typically believed possible.
Tech, tools & facilities

디지털 그린하우스
디지털 그린하우스는 빠르고 안정적인 환경에서 머신 러닝 방법을 발견, 개발 및 시험하기위한 목적으로 특수 설계된 AI 연구 시설입니다. 디지털 그린하우스는 NVIDIA의 DGX-1 딥러닝 슈퍼 컴퓨터와 머신 러닝 컴퓨터, 페타바이트 규모의 로컬 스토리지, 그리고 다수의 테라플롭 전산 처리 역량을 갖추고 있습니다.
Case studies

News & insights

인공지능(AI) 르네상스: 그 발생 원인과 향후 방향
기술 업계의 인공지능(AI)의 보급화 움직임이 본격화되고 있다. 초기에는 업계 선구자들이 이끈 인공지능의 특정한 적용이 주를 이뤘다면 이제는 점차 AI의 보급화와 폭넓은 적용이 가속화 되는 추세이다.
- 머신 러닝 & AI

시각 장애인을 돕기 위한 실내 네비게이션 서비스
캠브리지 컨설턴트와 웨이맵은 대중교통 중심지와 같은 복잡한 실내 공간 안에서 시각 장애인들에게 길을 안내하는 혁신적인 스마트폰 서비스를 개발하였다.

현실성 높은 시뮬레이션이 더 빠른 자율주행 시스템 개발의 해답이 될 수 있는가?
시뮬레이션은 기껏해야 실제 세계를 모방한 근사치에 불과합니다. 이를 기술 용어로 “동치” (equivalence)라 부릅니다. 캠브리지 컨설턴트는 자율주행 시스템 개발 추진을 위해 모듈 프레임워크와 지능화 된 시뮬레이션 활용으로 결과를 더 빠르게 도출할 수 있는 방법을 연구하고 있습니다.
- 머신 러닝 & AI
- 로봇 공학

혼잡한 환경을 자유롭게 누비는 자율 주행 모바일 로봇
세계는 지금 인공 지능 기반의 자율 주행 모바일 시스템의 급격한 발전을 경험하고 있습니다. 복잡한 환경 속을 자유롭게 주행할 수 있는 자율 주행 모바일 로봇이 다양한 산업계에 새로운 자동화 기회를 가져다 줄 수 있을까요?
- 머신 러닝 & AI
- 로봇 공학
- 센서
- 추적 & 위치