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AI 활용해 화재 고온에서도 버티는 철강 만들었다
동아사이언스
l
2025.04.04
조건을 적용해 3만 개 이상의 고온 항복강도를 예측하는 대규모 시뮬레이션을 수행한 후
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데이터베이스를 AI로 분석했다. 그 결과 이론적으로 가장 우수한 성능을 보이는 조성을 찾고 실제 제작에 성공했다. 개발된 내화강은 600℃에서 520~770MPa(메가파스칼)에 달하는 강도를 보였다. 기존 ... ...
[의학바이오게시판] 루닛-美 국립암연구소, AI 기반 암 데이터 분석 착수 外
동아사이언스
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2025.03.31
환자 예후 개선을 위한 방안을 도출한다. 서범석 루닛 대표는 "NCI의 탁월한 연구 역량과
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임상 데이터에 루닛 AI를 접목하면 전 세계 암 환자들에게 수준 높은 맞춤형 암 치료 솔루션을 제공하는 놀라운 시너지가 창출될 것"이라고 밝혔다. ■ 한림대춘천성심병원은 26일 강원도 의료기관 최초로 ... ...
데이터 없이 정확한 분석…단백질 분석 판도 바꿀 새 AI 모델
동아사이언스
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2025.03.31
없이도 미지의 단백질 서열을 정확히 예측하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.
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데이터를 확보하지 않아도 높은 정확도를 보여 단백질 예측·분석의 패러다임을 바꿀 것이란 기대가 나온다. 티모시 젠킨스 덴마크공대(DTU) 교수팀과 영국 AI 스타트업 인스타딥 연구진으로 구성된 ... ...
의료영상 읽고 전문의 수준 보고서 작성…'의학적 서사력' 갖춘 AI 등장
동아사이언스
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2025.03.28
언어 정보를 동시에 이해할 수 있는 비전언어모델(VLM)을 도입해 영상의 특정 부위가
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보고서 데이터에 담긴 문장 중 어떤 부분과 연관되는지 학습할 수 있게 했다. VLM은 영상 데이터를 이미지가 아닌 벡터 수치로 표현해 텍스트와 함께 이해하는 방식이다. 보고서에 쓰일 유창하고 ... ...
원자력 특화 AI 에이전트 개발 착수…"연구 효율성 높일 것"
동아사이언스
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2025.03.27
26일 한국원자력연구원과 국내 인공지능 스타트업 젠티가 거대언어모델(LLM) 기술 활용에 관한 업무협약을 체결했다. 원자력연 제공 한국원자력연구원이 원자력 연구 효율성을 높이기 위한 도구인 인공지능(AI) 에이전트 개발에 착수한다. 기초적인 문서 작업에서 원자력 연구자들이 겪는 어려움을 ... ...
"한국이 주도하는 우주망원경 개발 추진"
동아사이언스
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2025.02.28
분야 AI 활용에 대한 기대가 커지고 있다. 박 원장은 "거대 망원경의 스케줄 조정부터
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양의 데이터 처리 등 AI 역할이 앞으로 확대될 것"이라며 "연구원 내에도 AI 컴퓨팅 관련 부서 개설을 추진하고 있다"고 밝혔다. 그는 천문연이 우주청에 편입된 상황을 '기회'라고 표현했다. NST에서 25개 ... ...
[과기원NOW] GIST, 정확도 23% 높인 AI 법률 서비스 개발 外
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2025.02.27
시스템인 'Legal Query RAG(LQ-RAG)'를 개발했다. LQ-RAG 모델은 광범위한 법률 텍스트를 활용해
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판례와 법령 자료를 학습함으로써 전문 법률 용어와 문서 구조를 심층적으로 이해할 수 있도록 했다. ■ 포스텍은 정윤영 전자전기공학과 교수, 송용훈 전자전기공학과 박사과정생, 윤인열 삼성전자 ... ...
단백질 '4차 구조' 최대 1만배 빠르게 식별·비교 도구 나왔다
동아사이언스
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2025.02.06
비교해야 한다. 하지만 단백질 복합체 구조 데이터 규모가 급격히 증가하며 기존 도구는
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복합체 데이터를 효율적으로 분석·비교하는 데 한계를 보이고 있다. 연구팀은 중첩되는 부분을 효율적으로 식별하는 알고리즘 등을 적용해 단백질 복합체 구조의 비교 속도를 높인 도구인 폴드시크 ... ...
텔레픽스, 블루카본 관측 위성 '블루본' 발사 성공
동아사이언스
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2025.02.05
그래픽처리장치(GPU) 기반 엣지 컴퓨팅 솔루션이다. 블루본이 테트라플렉스를 기반으로
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정보를 처리할 수 있을 것으로 보인다. 테트라플렉스에 들어간 GPU는 블루본 규모 10배에 달하는 미국 글로벌 우주 기업의 200kg급 최신형 위성에 탑재된 것과 동일한 제품이다. 텔레픽스는 가까운 ... ...
딥시크, 챗GPT보다 소아과 진단 능력 떨어져
동아사이언스
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2025.01.31
챗GPT-o1이 사용하는 CoT 기법은 정답이 아닌 추론 과정을 학습하는 방식이다. 양질의
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정답 데이터 없이도 성능을 높이기 위한 훈련이 가능하다. 도출한 정답의 정확도를 확인하는 작업도 딥러닝 기법보다 사람의 손길이 덜 필요하다. 학습에 필요한 데이터와 GPU를 확보하는 데 필요한 비용과 ... ...
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