딥마인드 알파미스센스 공개: 7100만 개 유전자 돌연변이 질환 위험 AI로 예측
구글 딥마인드가 인간 DNA의 단일 염기 변이가 질병을 유발하는지 예측하는 AI 모델 '알파미스센스'를 공개했다. 알파폴드를 파인튜닝해 희귀 질환 진단을 돕기 위해 7100만 개 변이 예측치를 무료 공개했다. 다만 바이오 안보 위험을 이유로 모델 가중치는 배포하지 않았다.
연구 · 데일리
화
9월 19일 화요일
챈 저커버그 이니셔티브, 1000장 규모 H100 클러스터 구축해 의료 AI 연구 지원
챈 저커버그 이니셔티브(CZI)가 1,000개 이상의 엔비디아 H100 GPU로 구성된 비영리 의료 연구용 AI 컴퓨팅 클러스터를 구축한다고 발표했다. 생성형 AI를 활용해 인체 세포를 시뮬레이션하는 '가상 세포' 모델을 개발하여 질병과 신약 반응을 예측하는 것이 목표다. CZI는 완성된 연구 모델을 과학자들에게 공개 제공할 예정이다.
금
9월 15일 금요일
딥마인드, LLM이 스스로 프롬프트를 최적화하는 OPRO 발표
딥마인드 연구진이 대규모 언어 모델을 최적화 도구로 활용하는 OPRO 기법을 발표했다. 복잡한 수학 공식 대신 자연어 설명과 이전 시도 점수를 메타 프롬프트에 담아, 모델이 스스로 개선안을 찾아내며 작업 정확도를 높이는 최적의 프롬프트를 작성하도록 돕는다.
MIT, 텍스트로 3D 프린팅 모델 꾸미는 'Style2Fab' 개발
MIT 연구진이 자연어 프롬프트만으로 3D 프린팅 모델을 맞춤형으로 꾸밀 수 있는 생성형 AI 툴 'Style2Fab'을 발표했다. 딥러닝을 활용해 모델의 기능 영역과 미적 영역을 분리한 뒤, 기존 기능은 보존하면서 외형만 새롭게 변형한다. 초보자도 복잡한 CAD 작업 없이 손쉽게 3D 모델을 커스텀할 수 있다.
수
9월 13일 수요일
망막 사진으로 파킨슨병과 심부전 위험 예측하는 AI 등장
네이처에 따르면, 연구진이 망막 이미지 분석만으로 안과 질환을 진단하고 심부전과 파킨슨병 위험까지 예측하는 AI 도구를 개발했다. 간단한 안저 촬영이 전신 질환을 조기 예측하는 창구가 될 수 있음을 보여준다.
목
8월 24일 목요일
딥마인드, 알파제로 뛰어넘는 체스 멀티 에이전트 'AZdb' 공개
구글 딥마인드가 여러 스타일의 알파제로를 결합한 멀티 에이전트 시스템 AZdb를 공개했다. 에이전트별로 다양한 플레이 스타일을 학습시켜 고난도 체스 퍼즐 해결 능력을 기존 알파제로의 2배로 끌어올렸으며, 실전 Elo 레이팅도 50점 높였다.
수
8월 16일 수요일
전 구글 CEO 에릭 슈미트, '오픈AI식' 과학 전문 AI 연구소 세운다
세마포에 따르면 에릭 슈미트 전 구글 CEO가 AI로 바이오 및 재료과학 난제를 해결할 비영리 연구 조직을 준비 중이다. 초기 오픈AI 모델을 본떠 사무엘 로드리게스와 앤드루 화이트 등 스타 과학자들을 영입했으며, 슈미트의 사재를 바탕으로 학계에서 얻기 힘든 대규모 연산 자원과 파격적 대우를 제공할 계획이다.
화
8월 15일 화요일
UC 버클리, 뇌파 분석 AI로 핑크 플로이드 록 음악 복원 성공
UC 버클리 연구진은 뇌전증 환자 29명이 음악을 들을 때 기록된 뇌파를 AI로 분석해 핑크 플로이드의 곡을 재현하는 데 성공했다고 밝혔다. 복원된 음원의 스펙트로그램 유사도는 43%에 달했다. 뇌가 음악의 억양과 리듬을 인지하는 방식을 규명해 실어증 환자용 음성 보조 기기를 기계음 대신 자연스러운 목소리로 개선하는 데 쓰일 전망이다.
월
8월 14일 월요일
창의력 검사서 상위 1% 기록한 ChatGPT, 인간 독창성 앞서나
몬태나대 연구진에 따르면, GPT-4 기반 ChatGPT가 대표적 창의력 검사인 TTCT 평가에서 유창성과 독창성 부문 상위 1%를 기록했다. 맹검 방식으로 채점된 이번 결과는 생성형 AI가 참신한 아이디어 발상 능력에서 대다수 인간을 능가할 수 있음을 보여준다.
금
8월 11일 금요일
엔비디아, 고품질 3D 메시 생성 기술 '플렉시큐브' 공개
엔비디아가 3D 생성 AI 및 재구성 파이프라인의 결과물을 개선하는 신기술 '플렉시큐브(FlexiCubes)'를 공개했다. 기존 마칭 큐브를 대체해 복잡한 형상의 세부 디테일을 정밀하게 살려내며, 별도 가공 없이 물리 시뮬레이션에 즉시 투입 가능한 메시를 생성한다.
화
8월 8일 화요일
타자 소리만으로 비밀번호 식별: AI 키 입력 인식률 90% 돌파
가디언에 따르면 영국 연구진이 키보드 타건 소리만 분석해 눌린 키를 맞히는 AI 모델을 개발했다. 스마트폰 녹음 시 95%, 줌(Zoom) 통화 환경에서도 93%의 정확도를 보였다. 화상회의 중 비밀번호를 직접 입력할 때 도청당할 위험이 있는 만큼 생체 인증이나 2단계 인증 활용이 권장된다.
화
8월 1일 화요일
엔비디아, 100KB 용량에 4분 만에 학습하는 이미지 생성 기법 '퍼퓨전' 공개
엔비디아와 텔아비브 대학교 연구진은 텍스트-이미지 개인화 기법 '퍼퓨전(Perfusion)'을 발표했다. 모델 크기가 100KB에 불과하고 학습 시간도 4분 수준이다. '키-라킹(Key-Locking)' 기술로 대상의 정체성을 유지하면서 과적합을 방지해, 수 기가바이트에 달하던 기존 미세조정 방식의 진입 장벽을 대폭 낮췄다.
화
7월 18일 화요일
SHOW-1 공개: 멀티 에이전트와 GPT-4로 애니메이션 한 편 자동 제작
연구팀이 쇼러너 에이전트와 결합한 'SHOW-1' 시뮬레이션 시스템을 공개했다. 캐릭터 설정과 감정 데이터를 시뮬레이션하고 GPT-4와 상호작용해 '사우스 파크' 스타일의 22분짜리 에피소드를 자동 생성한다. 단순 반복을 피하는 장치를 마련했으나, AI 창작물에 대한 인식 개선은 과제로 남아 있다.
스탠퍼드·버클리 연구: 몇 달 만에 바뀐 GPT-4 성능, 수학·코딩서 드리프트 확인
스탠퍼드대와 UC 버클리 연구진이 3월과 6월 버전의 GPT-3.5 및 GPT-4를 비교한 결과 단기간에 성능 드리프트가 나타났음을 확인했습니다. 특히 GPT-4는 소수 판별 정확도가 급감하고 코드 서식 오류가 늘어나는 등 지시 수행 능력이 떨어졌습니다. 불투명하게 업데이트되는 상용 LLM의 모니터링 필요성을 보여줍니다.
금
7월 14일 금요일
메타, CM3leon 공개: 텍스트·이미지 양방향 생성에 학습 연산량 5분의 1로 절감
메타가 텍스트 투 이미지와 이미지 투 텍스트 생성을 모두 지원하는 멀티모달 모델 CM3leon을 공개했다. 텍스트 언어 모델의 학습 방식을 접목해 기존 트랜스포머 기반 모델 대비 5분의 1 수준의 연산량만으로 MS-COCO 벤치마크에서 최고 성능을 달성했다.
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7월 12일 수요일
MIT, 생성형 AI로 자연계에 없는 단백질 구조 설계하는 ‘FrameDiff’ 공개
MIT CSAIL 연구진은 새로운 단백질 구조를 합성하는 컴퓨팅 도구 'FrameDiff'를 발표했다. 이미지 생성에 쓰이던 확산 모델을 미분기하학의 강체 프레임과 결합해 기존 예측 모델 없이도 단백질 골격을 직접 생성한다. 표적 치료제와 백신 개발 속도를 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다.
월
7월 10일 월요일
AI 텍스트 탐지기, 영어가 모국어 아닌 작성자 차별 논란
스탠퍼드대 연구진이 인기 AI 탐지 프로그램 7종을 테스트한 결과, 영어가 모국어가 아닌 학생들이 쓴 토플 에세이의 절반 이상이 AI가 작성한 것으로 오탐됐다. 단순한 어휘 사용으로 인해 텍스트 복잡도가 낮게 측정되는 점이 원인으로, 챗GPT로 다듬은 글은 오히려 모두 인간 작성으로 판정받았다.
