카테고리: AI

  • AI의 '시스템 0' 사고: 새로운 인지 시대

    인공지능이 인간 삶의 여러 측면에 완벽하게 통합되는 시대에, 연구진은 인간 인지에 혁명적인 변화가 될 수 있는 것을 공개했습니다. Nature Human Behaviour 저널에 최근 게재된 연구에서는 AI가 주도하는 새로운 사고 모델인 "시스템 0"이라는 개념을 소개합니다.

  • 본 대학교, 첨단 약물 발견을 위한 AI 개발

    획기적인 진전으로, 본 대학의 연구자들은 분자의 화학적 ChatGPT와 유사한 특정 속성을 가진 잠재적 활성 성분을 예측하는 인공 지능 모델을 훈련했습니다. 저널 Cell Reports Physical Science에 게재된 이 혁신적인 연구는 다음과 같은 화합물을 식별하여 제약 연구 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.

  • 로봇 자동화와 AI, 실험실에서 과학적 진보를 가속화하다

    Science Robotics에 게재된 획기적인 연구에서 채플힐에 있는 노스캐롤라이나 대학교의 과학자들은 과학 연구의 미래에 대한 혁신적인 비전을 공개했습니다. 그들은 로봇 자동화와 인공 지능(AI)을 실험실 워크플로에 통합함으로써 건강에서 에너지에 이르기까지 다양한 분야에서 발견을 극적으로 가속화할 수 있다고 주장합니다.

  • 새로운 AI 시스템이 IVF 배아 평가를 혁신하다

    Weill Cornell Medicine의 연구자들은 BELA라는 획기적인 인공지능 기반 시스템을 공개했습니다. 이 시스템은 시험관 수정(IVF) 배아의 염색체 상태를 놀라운 정밀도로 평가하도록 설계되었습니다. 이 혁신적인 시스템은 배아와 모성 연령의 타임랩스 비디오 이미지를 활용하여 전통적으로 주관적이고 노동 집약적인 배아 평가 프로세스에 혁명을 일으켰습니다. 저널 Nature에 게재되었습니다…

  • AI 투명성과 다양성 증가로 사용자 신뢰도 높아진다는 Penn State 연구 결과

    펜실베이니아 주립 대학의 새로운 연구에 따르면 인공 지능(AI) 시스템에서 사용되는 훈련 데이터의 다양성에 대한 투명성을 높이면 사용자 신뢰와 인식된 공정성이 크게 향상될 수 있습니다. 이 연구에 따르면 AI 훈련 데이터의 인종 구성과 데이터 레이블러의 배경을 공개하면 사용자가 더 많은 정보를 바탕으로...

  • AI 혁신으로 병원 품질 보고 혁신이 기대됩니다.

    캘리포니아 대학교 샌디에이고 의대의 연구원들은 첨단 인공지능(AI)이 병원이 양질의 보고서를 작성하는 방식을 변화시켜 높은 정확도 수준을 유지하면서 프로세스를 더 빠르고 쉽고 효율적으로 만들 수 있다는 것을 보여주는 선구적인 연구를 공개했습니다. New England Journal of Medicine(NEJM) AI에 게재된 연구 결과는…

  • 연구에 따르면 원격 감지 분야의 AI는 공격에 매우 취약하다

    노스웨스턴 폴리테크닉 대학과 홍콩 폴리테크닉 대학의 연구자들이 실시한 최근 ​​연구에서 원격 객체 감지 및 이미지 분류에 사용되는 인공 지능 모델의 우려스러운 취약성이 드러났습니다. 이러한 취약성은 환경 모니터링, 정부 정보 및 재난 관리와 같은 필수 애플리케이션에 영향을 미칠 수 있습니다. 샤오후이 메이(Shaohui Mei) 교수가 이끄는 이 팀은…

  • 취리히 대학교 과학자들이 AI를 사용하여 항생제 내성을 감지

    글로벌 헬스케어를 크게 발전시킬 수 있는 획기적인 진전에서 취리히 대학교(UZH)의 연구자들은 인공 지능(AI)을 활용하여 항생제 내성 박테리아 탐지를 가속화했습니다. 이 선구적인 노력은 UZH 의학 미생물학 연구소의 교수인 Adrian Egli가 이끌고 있으며, ...에서 개발한 강력한 GPT-4 AI 모델을 활용합니다.

  • 라이스 대학교가 주도하는 해안 폭풍 대응 강화를 위한 혁신적 AI 프로젝트

    라이스 대학교는 책임 있는 인공지능(AI)의 힘을 활용하여 극심한 기상 조건의 복합적 위험으로부터 해안 지역 사회를 강화하기 위한 학제간 노력을 주도하고 있습니다. 이 이니셔티브는 이러한 취약한 지역 사회의 안전과 회복력을 강화하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트의 책임자는 라이스의 공학 및…의 스탠리 C. 무어 교수인 제이미 패짓입니다.

  • Peking University Breakthrough, 기계 학습으로 질병 위험 예측 모델 강화

    베이징 대학의 과학자들은 질병 위험 예측 분야에서 획기적인 발견을 했습니다. 그들은 체계적인 연구를 세심하게 수행하여 머신 러닝 기술을 전통적인 통계적 방법과 통합하는 것의 상당한 이점을 입증했습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 임상 진단 및 스크리닝 관행을 혁신하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 위험 예측을 제공할 수 있습니다…