뉴스

이번 주 Hyper.ai 공식 웹사이트 업데이트:

* 고품질 공개 데이터 세트: 10
1️⃣ FewJoint 소규모 샘플 벤치마크 데이터 세트
2️⃣ 위키피디아 데이터 세트
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* AI4S 종이 케이스 : 3개
1️⃣ 파킨슨병 조기진단 정확도가 90.2%로 높아졌습니다. 심천 선진기술원과 중산제일병원이 공동으로 GSP-GCNs 모델을 제안했습니다.
2️⃣ 중국과학원 반도체연구소 논문이 TNNLS 최고 저널에 다시 게재되어 수학적 표현 탐구에 새로운 관점을 제공했습니다.
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* 인기 백과사전 항목: 10개
1️⃣ 표현 학습
2️⃣ 장기 단기 기억
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더 많은 자료를 보려면 이 기사를 참조하세요 →

과학 뉴스를 위한 AI 개요:

1️⃣ 세계 최초로 생체분자 응축물을 신약개발에 적용한 회사가 18개 일자리 감축을 발표했습니다.
2️⃣ Google DeepMind가 AlphaGeometry를 출시했습니다.
3️⃣ Evaxion Biotech, AI를 활용한 맞춤형 암 백신 개발 발표
4️⃣ iFlytek Medical이 홍콩 증권거래소에 공식 상장 신청서를 제출했습니다.
5️⃣ "충칭대학교-바이두 지능형 클라우드 공동 혁신 센터" 설립

👀 더 유용한 정보는 이 글을 참고하세요 →

수학적 표현식을 푸는 것은 머신 러닝 분야에서 매우 중요한 연구 주제이며, 상징적 회귀는 데이터에서 정확한 수학적 표현식을 찾는 방법입니다. 그러나 상징적 회귀 연구에도 고유한 어려움이 있어 정확한 표현에 많은 시간이 소요됩니다.
이러한 학문적 과제를 해결하기 위해 중국과학원 반도체 연구소의 연구자들은 표현 구조의 해결책을 분류 문제로 간주하고 지도 학습을 통해 해결했습니다. 그들은 상징적 표현을 표현하기 위해 DeepSymNet이라는 상징적 네트워크를 제안했습니다. 본 논문은 연구의 공유와 해석입니다 →

반복적인 금지에도 불구하고 학문적 사기는 만연합니다. 생성적 AI의 등장으로 사기의 문턱이 어느 정도 낮아졌습니다. ChatGPT와 같은 챗봇이 "진지하게 거짓말을 하고 정당화할 수 있는" 능력은 이런 사람들에게 편의를 제공했습니다.
얼마 전, 우리나라 과학기술부 감독부는 '책임 있는 연구 행위에 대한 지침(2023)'을 발표했는데, 이는 과학 연구 프로젝트에서 생성 인공지능의 합리적 사용에 대한 경계를 명확히 했습니다. 또한, 국내외 유명 학술지에서도 기고자들이 논문을 쓰는 과정에서 AI를 활용하는 다양한 방식을 제한하겠다고 잇따라 밝히고 있습니다. 이 기사에서는 새로운 규정과 조치를 더욱 자세히 공유하고 해석합니다 →

통계에 따르면 2030년이 되면 우리나라 파킨슨병 환자 수는 500만 명에 이를 것으로 예상되는데, 이는 전 세계 환자 수의 절반에 가깝습니다. 그러나 파킨슨병의 발병 기전은 아직 밝혀지지 않았으며, 특정 유전적 요인에 기인하는 것으로 밝혀진 사례는 20%에 불과해 조기 진단이 큰 어려움에 직면해 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 중국과학원 산하 선전선진기술연구소와 중산대학 제1부속병원의 연구진은 파킨슨병 환자의 언어 및 운동 과제에서 나타나는 비정상적인 EEG 특징을 이용하는 그래프 신호 처리-그래프 합성 신경망(GSP-GCNs) 모델을 제안하여 파킨슨병에 대한 고정밀 지능형 진단을 달성했습니다. 본 논문은 연구 결과를 해석하고 공유하는 것입니다 →

AI가 음악 교육을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 CCMusic은 계산 음악학 연구자들이 무료로 사용할 수 있도록 일부 음악 및 오디오 데이터 세트를 오픈 소스로 공개했으며, 현재 hyper.ai에서 사용할 수 있습니다. 또한 hyper.ai는 miHoYo, NetEase Cloud Music 등 관련 음악 데이터세트도 업데이트했습니다. 한번 살펴보죠!

최근 몇 년 동안 반도체 산업의 높은 문턱이 점점 더 두드러지게 되었습니다. 화웨이가 이미 "설명"한 생산 공정 외에도 칩 설계 역시 매우 어렵습니다. NVIDIA H100 Tensor Core GPU와 같은 고급 칩은 수십억 개의 트랜지스터로 구성되어 있으며, 이를 제작하려면 여러 엔지니어링 팀의 2년간의 협업이 필요합니다.
흥미롭게도, 업계 선두주자인 엔비디아 역시 AI를 활용해 더 "쉽게" 수익을 창출하는 방법을 고민하기 시작했습니다. 최근에는 자체 내부 데이터를 기반으로 학습된 맞춤형 대규모 언어 모델인 ChipNeMo를 출시했으며, 엔지니어가 칩 설계와 관련된 작업을 완료하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 글은 ChipNeMo에 대한 자세한 소개입니다 →

건물의 높은 에너지 소비 문제를 해결하기 위해 연구진은 장기적으로 건물의 냉방 부하를 정확하게 예측하고 에너지 절약 목표를 달성하기 위한 새로운 동적 엔지니어링 다중 모드 기능 학습(DEMMFL) 모델을 제안했습니다. 이 모델은 홍콩의 두 사무실 빌딩의 에너지 소비 문제에 적용되었고, 우수한 예측 정확도와 오차 성능을 달성했습니다. 미래에는 AI 기술이 도시 계획 및 관리와 긴밀하게 통합되어 효율적이고 지속 가능하며 포용적인 도시 미래를 만들어낼 것입니다.

HyperAI의 새로운 칼럼이 왔습니다~ 매주 월요일, HyperAI 편집부에서는 지난주 hyper.ai 공식 홈페이지에 업데이트된 콘텐츠(데이터 세트, AI4S 논문 사례, 백과사전 항목)를 선정하여 게재합니다. hyper.ai를 직접 방문하여 모든 콘텐츠를 확인해 보세요!

최근 몇 년 동안 청정 에너지의 인기가 높아짐에 따라 고체 배터리가 더욱 폭넓은 관심을 받고 있습니다. 그 중 양성자전도 고체산화물 전지(P-SOC)는 저온 작동과 낮은 이온전도 활성화 에너지의 장점을 가지고 있어 점차 사람들에게 알려지고 있습니다. 그러나 고성능 P-SOC 개발의 주요 장애물은 효율적인 양성자 전도체 공기 전극이 부족하다는 것입니다.
이에 광저우 대학 연구진은 P-SOC 공기 전극 스크리닝에 사용할 수 있는 Extreme Gradient Boosting(XGBoost) 알고리즘을 기반으로 한 머신 러닝 모델을 구축하여, 잘 알려진 공기 전극과 비슷한 활성화 에너지를 가진 고효율 공기 전극 소재인 LCN91을 성공적으로 스크리닝했습니다. 본 글은 실험과정을 해석하고 공유하는 글입니다 →

최근 구글 딥마인드의 알파 시리즈에 새로운 멤버인 알파지오메트리가 추가되었는데, 여전히 인기가 많으며, "획기적", "대단한", "인간에 가깝다" 등의 찬사가 화면을 가득 메우고 있습니다. 그렇다면 수학올림피아드에서 금메달 수준의 역량을 갖췄다고 주장하는 이 AI 시스템은 얼마나 가치가 있을까?

저장대학과 지장연구실의 연구팀은 단백질 포켓을 기반으로 한 3D 분자 생성 모델인 ResGen을 제안했습니다. 이 모델은 결합 에너지가 낮고 다양성이 높은 약물 유사 분자를 빠르게 생성할 수 있습니다. ResGen은 기존 기술에 비해 8배 더 빠르며 약물 설계의 여러 단계에 성공적으로 적용되었습니다. 이 모델은 단백질 포켓의 기하학적 구조를 더 잘 고려하고 더 높은 계산 효율성을 달성하기 위해 병렬 다중 스케일 모델링 전략을 채택했습니다. ResGen은 결합 에너지, 약물 유사성 등 여러 평가 지표에서 기존 최첨단 모델보다 우수한 성능을 보입니다. 실제 약물 설계 시나리오에서 ResGen으로 생성된 분자는 실험적으로 활성인 분자와 유사한 결합 친화도를 보입니다.

중국과학원 선전선진기술연구소의 뤄샤오저우 연구팀은 다양한 효소 반응 속도론적 매개변수를 예측하기 위해 효소 반응 속도론적 매개변수 예측 프레임워크(UniKP)를 제안했습니다.

과학을 위한 AI의 새로운 업적, 새로운 트렌드, 새로운 관점 - * DeepMind에서 분사된 AI 제약 회사가 30억 달러 규모의 첫 제약 협력을 성사시켰습니다. * Microsoft가 연구자들이 3,200만 개의 새로운 배터리 소재를 발견하도록 지원했습니다. * TikTok이 미국에 진출한다는 소문이 돌았습니다. […]

OpenAI의 새로운 수익원은 어떻게 수익을 창출하는가? GPT Store의 출시는 사용자와 언론으로부터 큰 관심을 받았습니다. 언론은 OpenAI의 움직임 뒤에 숨겨진 더 깊은 의미를 알아보고자 했고, 일부는 이를 Apple의 앱 스토어와 직접 비교하기도 했습니다. 아마도 OpenAI를 App Store와 비교하는 것만으로는 OpenAI의 의도를 추측하기에 정확하고 포괄적이지 않을 수 있으므로, HyperAI 슈퍼 신경망 편집 팀은 "안개, 비, 바람과 같은" GPT Store에서 단서를 찾고자 대담한 브레인스토밍 세션을 시작했습니다.

도시는 사람들의 안정적이고 풍요로운 삶에 대한 간절한 기대를 담고 있을 뿐만 아니라, 다양한 경제 활동을 뒷받침하는 중요한 기반이기도 합니다. 농업 시대부터 산업 시대를 거쳐 오늘날의 디지털 시대에 이르기까지 사람들은 도시의 편안함과 안전성을 개선하기 위해 끊임없이 노력해 왔습니다. 이 과정에서 도시 계획의 중요성이 점점 더 두드러지게 되었습니다.
청화대학교 연구팀은 도시 커뮤니티 공간 계획을 위한 강화 학습 모델과 방법을 제안하고, 인간 계획자와 인공지능 알고리즘이 협업하는 도시 계획 프로세스를 실현하여 스마트 시티의 자동화된 계획에 대한 새로운 아이디어를 제공했습니다.

1928년 페니실린이 발견되면서 인간은 처음으로 병원성 박테리아를 물리칠 수 있는 강력한 무기를 갖게 되었습니다. 그러나 항생제의 광범위한 사용은 항생제 내성이라는 큰 위기를 가져왔습니다. 항생제의 오용으로 인해 특정 "슈퍼 박테리아"가 등장하게 되었고, 이는 21세기에 임상 질병의 중요한 원인이 되었습니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 새로운 항생제를 개발하는 것이 시급합니다.

MIT 연구진은 Chemprop이라는 그래프 신경망을 사용하여 대규모 화학 라이브러리에서 잠재적인 항생제를 식별하고 새로운 종류의 항생제를 발견하는 딥 러닝 접근법을 개발했습니다. 본 글은 실험과정을 해석하고 공유하는 글입니다 →

저자: 리바오주 편집자: 리웨이둥, 서희, 삼양 지진의 발생에는 많은 변수가 관여하고 있어 '예측'은 어렵지만, 여진의 횟수와 강도 예측은 상당한 진전을 이루었습니다. 2023년 12월 18일 23시 59분, 간쑤성 린샤주 지스산현에서 규모 6.2의 지진이 발생했습니다.

극자외선(EUV)은 저궤도 위성의 대기 저항에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 인간의 건강에도 위협이 됩니다. EUV 방사선에 과도하게 노출되면 시력 상실, 햇볕에 타는 증상, 심지어 피부암과 같은 심각한 질병까지 발생할 수 있습니다. EUV를 예측하려면 태양의 완전한 이미지가 필요하지만, 태양의 3차원 기하학을 재구성하는 것은 어렵습니다.

이를 위해 콜로라도 국립 대기 연구 센터의 태양 물리학자 베누아 트렘블레이와 그의 동료들은 NeRFs 신경망을 사용하여 태양의 2차원 이미지를 3차원으로 재구성된 이미지로 변환하여 처음으로 태양의 극을 밝혀냈습니다. 본 논문은 연구 결과를 해석하고 공유하는 것입니다 →

시간이 흐르면서 시대의 영광은 더욱 새로워진다. 지난 2023년, 과학을 위한 AI는 너무나 많은 놀라움을 안겨주었고 더 많은 상상력을 위한 씨앗을 심었습니다. 2020년부터 AlphaFold가 대표하는 과학 연구 프로젝트는 […]

저자: 산양, 리바오주, 리웨이동, 위디, 시시 편집자: 리바오주 빅모델 시대의 흐름 속에서 머신러닝 시스템은 전례 없는 변화를 겪고 있습니다. 모델 크기의 급속한 확장으로 인해 우리는 AI 역량이 엄청나게 향상되는 것을 목격할 수 있었습니다. 하지만 이러한 개선은 단순히 다양한 분야에 새로운 기회를 가져다준 것이 아니라, 오히려 다양한 분야에 새로운 가능성을 가져다주었습니다.

저자: xixi 편집자: Li Baozhu, Sanyang 2023년 12월 21일, HyperAI가 공동 집필한 "신뢰할 수 있는 오픈소스 대형 모델 사례 연구 편찬(첫 번째 호)"이 2024년 중국정보통신기술원 ICT 심층 관찰 보고 대회 "오픈소스 및 소프트웨어 공급망 포럼"에서 공식 출간되었습니다.

다음 기사는 OpenBayes Bayesian Computing의 저자인 Xiaobei가 쓴 것입니다. OpenBayes Bayesian Computing은 중국을 대표하는 고성능 컴퓨팅 서비스 제공업체입니다. 기존 소프트웨어 생태계와 머신 러닝 모델을 새로운 세대의 이기종 칩에 접목하여 산업 기업과 대학에 서비스를 제공합니다. […]

AI for Science의 새로운 성과, 새로운 개발, 새로운 관점을 미리 살펴보세요.* DeepMind의 최신 FunSearch 연구가 Nature에 게재되었습니다.* Google에서 의료 산업 모델인 MedLM을 출시했습니다.* Jingtai Technology에서 홍콩 증권 거래소 상장을 목표로 하고 있으며, 이를 통해 AI와 로봇을 강화하고 있습니다.[…]

개요: 2023년 Meet TVM 연말 모임이 12월 16일 상하이에서 성공적으로 마무리되었습니다. 이번 모임에서는 4명의 AI 컴파일러 전문가들의 심도 있는 발표뿐만 아니라, 협력적인 토론을 위한 더욱 다양한 관점을 제공하는 새로운 원탁 토론도 진행되었습니다. [...]

PANDA는 전문 리더보다 약간 더 나은 성능을 보입니다.

저자: 빈빈 편집자: 산양 리바오주 청화대학교 연구팀은 의사소통 게임을 위한 프레임워크를 제안하여 대규모 언어 모델이 경험을 통해 학습할 수 있는 능력을 보여주었습니다. 또한 대규모 언어 모델은 신뢰, 대립, 허위, 리더십과 같은 미리 프로그래밍되지 않은 전략적 행동을 보인다는 사실도 밝혀졌습니다. 최근 몇 년 동안 AI는 늑대인간이나 포커 등의 게임을 하는 데 활용되었습니다.

폭발적인 AI 응용 분야: 우주 및 환경 과학 분야에서는 위험과 기회가 공존합니다. AI 도구는 날씨 예보 및 기후 시뮬레이션, 에너지 및 수자원 관리 등 광범위한 응용 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 우리는 전례 없는 AI 응용 프로그램의 폭발적 증가를 경험하고 있다고 할 수 있습니다. 기회와 위험에 직면해서 우리는 더욱 신중하게 생각해야 합니다.

DeepMind와 EleutherAI의 과학자들은 대형 모델은 단지 역할을 할 뿐이라고 주장합니다. ChatGPT가 인기를 얻은 후, 대규모 언어 모델은 업계와 자본의 사랑을 받게 되었습니다. 사람들 간의 대화에서, 호기심이 많든 적든, 대규모 언어 모델은 […]를 보여줍니다.

300만 개의 이미지와 15,000개의 다니오 배아로 구성된 데이터 세트를 이용해 시스템 생물학자 패트릭 뮐러는 AI 기반 배아 인식을 성공적으로 구현했습니다. 저자 │가령 편집자 │삼양 동물의 발달 과정에서 배아는 시간이 지남에 따라 복잡한 형태학적 변화를 겪습니다. 연구자들은 […]