UTS 연구진, 라벨 없이 학습하는 '토크 클러스터링' AI 알고리즘 발표
보도에 따르면 시드니 공과대학교 연구진이 물리 법칙인 토크 균형에서 영감을 얻은 비지도 학습 알고리즘 '토크 클러스터링'을 공개했다. 수작업 데이터 라벨링이나 매개변수 조정 없이도 1,000개 데이터셋에서 평균 97.7%의 정확도를 기록하며 기존 성능을 크게 뛰어넘었다.
연구 · 데일리
일
2월 16일 일요일
금
2월 14일 금요일
메타, 뇌 신호 읽어 텍스트로 변환: 비침습 BCI로 정확도 80% 달성
메타가 비침습 뇌 신호로 타이핑 텍스트를 실시간 해독하는 딥러닝 모델 'brain2qwerty' 연구를 발표했다. 35명의 피험자 뇌자기도(MEG)를 분석해 약 80%의 문자 정확도를 기록했다. 두개골에 전극을 심지 않고도 생각만으로 글을 쓰는 기술에 한 걸음 다가섰다.
MS 연구 결과：AI에 의존할수록 비판적 사고력 떨어진다
Microsoft와 Carnegie Mellon University 연구진은 지식 근로자 319명을 조사한 결과 AI 도구에 의존할수록 비판적 사고력이 저하된다고 밝혔다. 근로자가 AI의 성능을 신뢰할수록 검토 과정을 생략하고 손을 떼는 경향을 보였으며, 결과물의 다양성 역시 감소한 것으로 나타났다.
목
2월 13일 목요일
저온 화상 막는다: AI로 최적 온도를 맞추는 스마트 발열 재킷 개발
연구진이 AI 온도 제어 시스템과 변색 섬유를 결합한 스마트 발열 재킷을 개발했다. 50명의 데이터를 학습한 AI가 주변 환경 변화에 맞춰 쾌적한 온도를 유지하며, 섬유 색상으로 과열 여부를 직관적으로 보여준다. 열 감각이 무뎌진 고령층의 저온 화상 예방에 큰 도움이 될 전망이다.
희귀 개념도 척척…참조 이미지 검색해 그림 그리는 'ImageRAG' 공개
연구진이 확산 모델의 희귀 개념 생성 한계를 보완하기 위해 검색증강생성(RAG)을 접목한 'ImageRAG'를 발표했다. VLM이 초안에서 누락된 요소를 파악해 외부 참조 이미지를 검색한 뒤 생성을 유도하며, 별도 재학습이 필요 없다. SDXL과 옴니젠 실험에서 낯선 개념 묘사 정확도를 대폭 끌어올렸다.
화
2월 11일 화요일
CADFusion: 텍스트를 정밀한 3D CAD 모델로 변환하는 LLM 프레임워크
연구진이 자연어 설명을 CAD 파라메트릭 시퀀스로 변환하는 프레임워크 CADFusion을 공개했다. 시퀀스 학습과 시각적 피드백을 번갈아 훈련해 논리적 일관성과 렌더링된 시각적 완성도를 동시에 끌어올렸다.
월
2월 10일 월요일
앤트로픽 경제 지수 발표: AI 활용, 대체보다 협업 중심
앤트로픽이 노동 시장 내 AI 영향을 추적하는 '앤트로픽 경제 지수'를 발표하고 관련 데이터셋을 공개했다. 분석에 따르면 AI 활용의 57%는 업무 대체가 아닌 인간과의 협업 및 역량 강화였으며, 프로그래밍과 작성 등 중고임금 직종에서 사용 빈도가 가장 높았다.
Animate Anyone 2 발표: 캐릭터를 움직일 뿐 아니라 주변 환경과도 자연스럽게 상호작용
연구진이 캐릭터 이미지 애니메이션 모델 'Animate Anyone 2'를 공개했다. 기존 모델이 캐릭터와 배경 간 상호작용을 제대로 표현하지 못하던 한계를 극복하기 위해 환경 표상 입력과 객체 가이더를 도입했다. 캐릭터가 배경 위에 붕 뜨지 않고 주변 사물과 자연스럽게 접촉하며 동작을 수행한다.
일
2월 9일 일요일
정지 이미지에 원하는 시간과 위치로 특수효과 입히는 'VFX Creator' 공개
연구진이 영상 특수효과 생성 프레임워크인 VFX Creator와 Open-VFX 데이터셋을 공개했다. 정지 이미지와 텍스트 프롬프트에 마스크 및 타임스탬프를 결합해, 폭발이나 용해 등 15가지 효과가 영상의 어느 부위에서 몇 초에 시작되고 끝날지 시공간을 정밀하게 제어할 수 있다.
금
2월 7일 금요일
MIT 연구진, 단백질 구조 넘어 세포 내 위치까지 찾는 AI 'ProtGPS' 공개
MIT와 화이트헤드 연구소가 단백질이 세포 내 어느 응집체로 이동하는지 예측하는 딥러닝 모델 ProtGPS를 발표했다. 메타의 ESM 아키텍처를 기반으로 단백질 구조만 예측하던 한계를 넘어 세포 내 배치 규칙을 해독하며, 맞춤형 신약 설계와 질환 연구를 지원한다.
수
2월 5일 수요일
스탠퍼드·워싱턴대, 50달러 미만으로 오픈소스 추론 모델 's1' 개발…OpenAI o1 추격
스탠퍼드대와 워싱턴대 연구진이 클라우드 비용 50달러 미만으로 훈련한 오픈소스 AI 추론 모델 's1'을 공개했다. 구글 제미나이의 사고 과정을 증류해 단 1,000개의 데이터셋으로 파인튜닝했으며, 오픈AI의 o1에 맞먹는 수학 및 코딩 성능을 달성했다.
화
2월 4일 화요일
ETRI, 화재 연기와 먼지 구별하는 오경보 방지 AI 센서 개발
한국전자통신연구원(ETRI)이 빛의 파장별 산란 특성을 AI로 분석해 실제 화재 연기와 요리 연기·수증기 등 비화재 입자를 구별하는 AI 센서를 개발했다. 잦은 오경보로 인한 소방 자원 낭비를 줄이기 위해 특수 시설용 공기흡입형 감지기에 우선 적용할 계획이다.
AI 비디오 물리 왜곡 잡는 '비디오잼' 프레임워크 공개
연구진이 비디오 생성 AI의 동작 및 물리 법칙 오류를 줄여주는 프레임워크 '비디오잼(VideoJAM)'을 발표했다. 외형과 모션을 결합한 표현을 학습하고 추론 시 자체 모션 예측을 가이던스로 활용해 일관성을 크게 높였다. 기존 모델에 바로 적용할 수 있으며 복잡한 움직임 생성에서 소라(Sora) 등을 앞섰다.
금
1월 24일 금요일
연구진, 비디오 누끼 따기 프레임워크 MatAnyone 공개: 첫 프레임 클릭만으로 정밀 분리
연구진이 고난도 비디오 매팅 프레임워크 MatAnyone을 발표했다. 사용자가 첫 프레임에서 대상 마스크만 지정하면 영역 적응형 메모리 전파를 통해 복잡한 배경에서도 머리카락 등 미세한 경계 디테일을 유지하며 대상을 깔끔하게 분리한다. CVPR 2025에 채택됐다.
목
1월 23일 목요일
예일대, 심전도 사진으로 심부전 위험 예측하는 AI 개발
예일대 의대 연구진이 표준 12유도 심전도(ECG) 이미지를 분석해 향후 심부전 발병 위험을 예측하는 AI 도구를 개발했다. 미국·영국·브라질 등 다양한 임상 데이터에서 정확성을 입증했으며, 증상이 나타나기 전 조기 선별이 가능해질 전망이다.
목
1월 16일 목요일
MS, 원하는 물성 넣으면 신소재 만드는 생성형 AI '매터젠' 오픈소스 공개
마이크로소프트가 네이처를 통해 원하는 물성 조건을 입력하면 신소재 구조를 직접 생성하는 확산 모델 '매터젠(MatterGen)'을 발표하고 MIT 라이선스로 오픈소스 공개했다. 기존 데이터 스크리닝을 넘어 새 구조를 탐색하며, 중국과학원과의 협업으로 신소재 'TaCr2O6'의 실제 실험실 합성까지 검증을 마쳤다.
디퓨전 모델 추론 스케일링 연구: 노이즈 탐색으로 이미지 생성 품질 대폭 개선
디퓨전 모델의 추론 연산 스케일링을 다룬 연구가 arXiv에 공개되었습니다. 기존 노이즈 제거 단계를 늘리는 방식의 한계를 넘어 검증기와 탐색 알고리즘으로 최적의 노이즈를 찾아냄으로써, 추론 연산량 증가가 뚜렷한 생성 품질 향상으로 이어지도록 했습니다.
수
1월 15일 수요일
케라스 창시자 프랑수아 숄레, 새 AI 연구소 'Ndea' 설립
케라스(Keras) 창시자 프랑수아 숄레가 재피어 공동 창업자 마이크 눕과 손잡고 새 AI 연구소 Ndea를 설립했다. Ndea는 모델 크기만 키우는 기존 방식을 벗어나, 딥러닝과 프로그램 합성을 결합해 인간처럼 효율적으로 학습하고 추론하는 새로운 AGI 경로를 개척할 계획이다.
AI로 만든 인공 단백질 해독제, 뱀독 맞은 쥐 100% 살렸다
데이비드 베이커 교수 연구팀은 딥러닝으로 치명적인 뱀독을 무력화하는 단백질을 설계했다고 네이처에 발표했다. 코브라 신경독을 표적한 이 인공 분자는 동물실험에서 최대 100% 생존율을 보였다. 동물 혈청보다 미생물로 저렴하게 생산할 수 있지만, 복합 독소 전체를 막지는 못해 당분간 기존 혈청의 보조제로 쓰일 예정이다.
화
1월 14일 화요일
사카나 AI, 실시간 가중치 조절 시스템 'Transformer²' 공개
사카나 AI가 작업 환경에 맞춰 모델 가중치를 실시간으로 재구성하는 Transformer² 프레임워크를 발표했다. 특이값 미세조정과 강화학습을 결합해 LoRA보다 적은 매개변수로 수학과 코딩 전반에서 더 뛰어난 성능을 보였다.
넷플릭스, 영상 AI 모션 제어하는 '고 위드 더 플로우' 공개
넷플릭스와 아이라인 연구팀이 비디오 확산 모델의 움직임을 정밀 제어하는 'Go with the Flow'를 발표했다. 모델 구조를 바꾸지 않고 광학 흐름 기반 노이즈 변형만으로 카메라 워크와 객체 움직임을 화질 저하 없이 제어할 수 있다.
