구글, 텍스트로 고음질 음악 만드는 AI 'MusicLM' 공개… 저작권 우려로 출시는 보류
구글 연구진은 텍스트 묘사를 바탕으로 정교한 음악을 생성하는 AI 모델 MusicLM을 발표했다. 28만 시간 분량의 음악으로 훈련되어 허밍 기반 작곡이나 긴 배경음악도 제작 가능하다. 다만 생성물의 약 1%가 원본 음악을 그대로 복제하는 문제가 확인되어 공개 출시는 보류됐다.
연구 · 데일리
금
1월 27일 금요일
목
1월 26일 목요일
세일즈포스 언어모델 '프로젠', 자연 진화 수준의 인공 단백질 합성 성공
세일즈포스 연구팀과 UC샌프란시스코 연구진이 언어모델 '프로젠(ProGen)'을 이용해 기능성 인공 단백질을 처음부터 설계해 냈다. 2억 8천만 개 단백질을 학습해 아미노산을 단어처럼 예측하며, 실제 합성된 분자의 73%가 정상 작동해 대장균을 사멸시키는 데 성공했다.
수
1월 18일 수요일
빛의 속도로 연산하는 광학 AI 프로세서 등장: UCLA, 파장 다중화 구현
IEEE 스펙트럼에 따르면 UCLA 연구팀이 전자가 아닌 광자를 활용하는 광학 신경망 프로세서를 개발했다. 파장 다중화 기술로 수천 개 파장의 빛을 이용해 행렬 연산을 빛의 속도로 병렬 처리하며, 조명 외에는 전력을 소모하지 않아 차세대 저전력 대안으로 꼽힌다.
토
1월 14일 토요일
AI로 ‘동물의 언어’ 해독한다: 종 간 소통 나선 연구진
세계경제포럼 보도에 따르면 비영리 단체 어스 스피시즈 프로젝트(ESP) 연구진이 AI를 활용해 동물 생체 음향 데이터를 분석하고 언어를 해독하는 연구를 진행 중이다. 단순한 이해를 넘어 종 간 양방향 소통을 지원해 생태계 보전을 돕는 것이 목표다.
WIRED 전망: 과학의 난제 해결에 나선 AI, 연구자의 일상 도구로 자리잡는다
WIRED는 기초과학 연구에서 AI의 역할 변화를 짚었다. 50년간 풀리지 않던 단백질 구조 예측 문제를 해결한 데 이어 기상 예측과 게놈학으로 영역을 넓히고 있다. AI는 일회성 성과를 넘어 연구자들에게 이메일처럼 필수적인 일상 연구 도구로 자리 잡을 전망이다.
목
1월 12일 목요일
막스플랑크연구소, MRI 영상으로 희귀 치매 판별하는 AI 개발
독일 막스플랑크연구소와 라이프치히대학 연구진이 뇌 MRI 영상을 기반으로 희귀 치매를 조기 감별하는 머신러닝 연구를 발표했다. 정상인과의 구분뿐 아니라 원발진행성실어증 등 7가지 치매 증후군 간의 고유한 뇌 위축 패턴을 식별한다. 환자가 발병 초기에 맞춤 치료를 받고 일상을 유지하도록 돕는 계기가 될 전망이다.
화
1월 10일 화요일
토론토대 연구진, 머신러닝으로 장기 지속형 주사제 제형 설계 가속화
토론토대학교 연구팀이 머신러닝 모델을 활용해 고분자 장기 지속형 주사제 제형을 설계하는 연구를 발표했다. 난소암 치료제 실험에서 LightGBM 모델의 설계를 적용해 단 한 번만에 목표 서방 방출 프로파일을 확보했으며, 데이터셋과 코드는 Zenodo에 공개됐다.
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1월 8일 일요일
마이크로소프트 VALL-E 공개: 3초 음성으로 목소리 복제
마이크로소프트가 텍스트 음성 변환 AI 모델 VALL-E를 발표했다. 단 3초 분량의 오디오 샘플만으로 화자의 음색과 감정, 방 안의 음향 환경까지 모사한다. 6만 시간 분량의 음성 데이터로 훈련되었으며, 사칭 등 오용 위험을 고려해 코드는 오픈소스로 공개하지 않는다.
금
1월 6일 금요일
MIT, 비디오와 음성을 1000개 단어로 연결하는 멀티모달 AI 개발
MIT CSAIL 연구진은 비디오, 오디오, 텍스트 간 공통 개념을 학습하는 표현 학습 기법을 공개했다. 공유 임베딩 공간에서 1000개의 단어 벡터만을 활용해 비디오 속 동작을 식별하고 검색 정확도와 설명 가능성을 높였다. 인간처럼 세상을 인지하는 로봇 개발에 기여할 수 있으나, 현재는 한 번에 두 가지 모달리티만 처리 가능하다.
수
1월 4일 수요일
스탠퍼드대, 스프레이형 스마트 스킨 개발…키보드 없이 AI로 타이핑
스탠퍼드대 연구진이 물리적 키보드 없이 타이핑할 수 있는 스프레이형 스마트 스킨을 개발했다. 선크림처럼 손등에 분사하는 신축성 나노메시 소재로, 손의 움직임에 따른 전도도 변화를 머신러닝 알고리즘이 분석해 화면 속 글자로 변환한다. 사용 후 물로 쉽게 지울 수 있다.
화
1월 3일 화요일
극소량 데이터로 '블랙스완' 재난 예측하는 AI 등장
연구진이 베이즈 추론과 신경 연산자 DeepONet을 결합해 발생 빈도가 극히 낮은 블랙스완 재난을 예측하는 AI 기법을 개발했다. 데이터가 부족한 거대 괴물 파도나 팬데믹 확산 위험을 소량의 핵심 데이터만으로 정밀하게 분석할 수 있다.
수
12월 28일 수요일
스탠퍼드대 연구: AI로 코딩하면 보안 취약점 늘고 맹신도 커져
스탠퍼드대 연구진은 OpenAI Codex 등 AI 코드 생성기를 사용하는 개발자가 보안 취약점을 만들 확률이 높고, 자신의 코드가 안전하다고 착각할 가능성도 더 높다고 발표했다. 연구진은 AI가 개발자를 대체할 수 없으며 결과물에 대한 면밀한 검증이 필수라고 경고했다.
스탠퍼드대, AI 전력 소모 메가와트에서 와트급으로 줄이는 모델 제안
스탠퍼드대 연구진은 시냅스 대신 신경세포의 수상돌기를 모방한 새로운 AI 모델을 공개했다. 신호 순서에 따라 반응하는 구조와 강유전체 트랜지스터를 활용해 대형 클라우드의 메가와트급 전력 대신 스마트폰 배터리 수준의 와트 단위로 신경망을 구동하는 방식이다.
월
12월 26일 월요일
드렉셀대 연구진, GPT-3로 알츠하이머 초기 징후 80% 정확도 포착
드렉셀대 연구진은 OpenAI의 GPT-3를 활용해 일상적인 발화 텍스트에서 80% 정확도로 초기 치매 징후를 예측하는 데 성공했다고 밝혔다. 기존 음향 분석 방식보다 인지 점수 예측 정확도가 약 20% 높았으며, 연구진은 이를 기반으로 가정과 병원에서 쓸 수 있는 웹 기반 사전 검사 도구를 개발할 계획이다.
AI 혈압 예측 방법론 리뷰: 주요 모델과 간과하기 쉬운 평가 함정 분석
연구진이 머신러닝과 딥러닝을 활용한 혈압 예측 연구의 최신 동향을 정리한 종합 방법론 리뷰를 발표했습니다. 주요 데이터셋과 평가 지표를 분석하고 흔히 간과되는 데이터 분할 전략의 문제점을 지적하며 객관적인 모델 평가 표준을 제안했습니다. 관련 실험 코드와 리소스는 GitHub에 공개되어 있습니다.
알토대 연구진, 가상현실 게임과 머신러닝으로 소아 ADHD 객관적 진단
알토대 등 연구진이 가상현실 게임과 안구 추적, 머신러닝을 활용해 아동의 ADHD 증상을 객관적으로 판별하는 방식을 발표했다. 설문지 중심의 주관적 진단에서 벗어나 일상 과제 수행 중 시선 차이를 포착해 진단 정밀도를 높인다.
금
12월 23일 금요일
브리검 여성병원 연구팀, 수술 중 동결조직을 '골드 스탠다드' 병리 이미지로 복원하는 AI 개발
브리검 여성병원과 보아지치대 연구진은 수술 중 채취한 급속 동결 조직 이미지를 표준 파라핀 박절(FFPE) 수준의 고품질로 변환하는 AI 모델을 발표했다. 뇌종양과 폐암 등의 아형 분류 정확도를 몇 분 만에 대폭 높여줄 수 있으며, 실제 임상 적용을 위한 추가 시험이 진행될 예정이다.
알고리즘은 정말 공정할까? 기계 판단에 내재된 '예측 가능한 노이즈' 결함
Becoming Human은 AI 판단의 결함을 짚는 분석을 실었다. 알고리즘은 인간과 달리 감정 기복이 없다고 믿기 쉽지만, 학습 초기 무작위성이 영구적인 노이즈로 고착되어 의미 없는 체계적 오판을 유발할 수 있다고 지적했다.
목
12월 22일 목요일
이미지 생성 AI 핵심 '디퓨전 모델'의 역사와 원리
현대 이미지 생성 AI의 핵심 기술인 디퓨전 모델의 발전 과정과 작동 원리가 조명됐다. 비평형 열역학에서 착안한 이 기술은 노이즈로부터 데이터를 복원하는 역과정을 학습하며, 오픈AI의 CLIP과 결합해 정밀도를 대폭 끌어올렸다. 최근에는 예술 창작을 넘어 작곡과 신약 단백질 설계 등 생명공학 분야로 영역을 넓히고 있다.
