다국적 정책/과학적 혁신/선구자/기업 레이아웃...2024년 AI4S 산업의 모든 주요 이벤트를 한 기사에 담았습니다.
2024년 11월구글 딥마인드는 "새로운 발견의 황금기: 과학적 기회를 위한 AI 포착"이라는 제목의 보고서를 발표하면서, AI가 과학 연구를 새로운 황금기로 이끌고 있다고 지적했습니다.오늘날 AI for Science는 초기 개념 홍보 단계를 넘어 생명 과학, 지리 정보 과학, 천문학 및 기상학과 같은 전통적인 과학 연구 분야에서 혁신적인 방법을 모색하고 있으며, 심지어 인류가 한 세기 동안 괴롭혀 온 과학적 문제에 대한 새로운 솔루션을 제공하기도 합니다.
2024년을 돌이켜보면, AI for Science는 풍성한 성과를 거두었습니다. 특히 연말에 수여된 노벨상 덕분에 "악순환의 고리"를 끊을 수 있었습니다. 이 중요한 상의 호의로 인해 대중은 AI4S의 가치를 알게 되었습니다. 학계에서 끊임없이 혁신적 돌파구가 나타나고, 산업 정책이 자주 발표되고, 자본 시장의 강력한 지원과 선도적인 기술 기업의 배치 등 모든 측면에서 과학 분야에서 AI가 엄청난 잠재력을 가지고 있음을 알 수 있습니다.
이를 바탕으로 옛것을 작별하고 새것을 맞이하는 이 시기에,HyperAI는 2024년 과학을 위한 AI 분야에서 큰 영향을 미칠 이벤트를 정리하고 검토했습니다.산업의 발전 과정을 기록하고 관련 분야 연구자들에게 참고자료를 제공하기 위해, 이 요약문을 수집하여 전달해 주시기 바랍니다!
인기 주제:
* AI, 노벨상 수상하며 산업의 새로운 패러다임을 선도
* 딥마인드, '알파 시리즈' 다양한 분야에서 획기적인 성과 달성
* AI4S 분야에서 NVIDIA의 지속적인 레이아웃
* AI는 유방암 치료 분야에서 여러 가지 중요한 혁신을 이루었습니다.
* 최고 학술지/유명 기금 프로젝트의 선구자 목록
* AI4S 특별정책으로 주도되는 국내 과학연구의 새로운 패턴
* 글로벌 AI4S 정책 레이아웃 검토
AI, 노벨상 수상하며 산업의 새로운 패러다임을 선도
노벨상은 오랫동안 과학계에서 최고의 영예로 여겨져 왔으며, 물리학, 화학, 생리학, 의학 등의 분야에서 뛰어난 공헌을 한 개인을 기리기 위해 제정되었습니다. 하지만 인공지능 기술의 급속한 발전으로 AI는 다양한 학문의 연구 방법과 방향에 큰 영향을 미치고 있으며, 데이터 추론의 새로운 패러다임이 되고 있습니다. 올해 노벨 물리학상과 화학상은 AI 분야의 선구자들에게 수여되었는데, 이는 이러한 추세에 대한 강력한 대응입니다.
10월 8일2024년 노벨 물리학상 수상자가 발표되었습니다. "인공지능의 대부"로 불리는 영국계 캐나다인 과학자 제프리 힌튼과 미국 물리학자 존 홉필드는 "인공 신경망을 이용한 머신 러닝의 발견과 발명"으로 노벨상을 수상했습니다.
10월 9일2024년 노벨 화학상도 발표되었는데, 상의 절반은 워싱턴 대학의 데이비드 베이커 교수에게 수여되었습니다.계산 단백질 설계에 대한 그의 공헌을 인정하여,나머지 절반은 Google DeepMind 과학자인 데미스 하사비스와 존 M. 점퍼에게 수여되었습니다.단백질 구조 예측에 대한 기여를 인정하여.
DeepMind Alpha 시리즈는 다양한 분야에서 획기적인 성과를 달성했습니다.
AlphaGo로 큰 주목을 받았고 현재는 AlphaFold를 소유하고 있는 Google DeepMind는 항상 업계 발전의 지표로 여겨져 왔습니다. "알파 시리즈"의 성과는 인공지능의 가능성에 대한 인간의 이해를 지속적으로 새롭게 하는 데 기여하고 있습니다.2024년을 돌이켜보면, "알파 시리즈"는 많은 분야에서 큰 혁신을 이루었습니다.
AI + 수학 분야에서는DeepMind는 AlphaProof와 AlphaGeometry 모델을 출시했는데, 이 두 모델은 올해 국제수학올림피아드(IMO)에서 6개 문제 중 4개를 해결하여 처음으로 해당 대회에서 은메달을 딴 팀과 동일한 수준에 도달했습니다. 그 중 AlphaGeometry 모델은 인간 올림픽 금메달리스트의 수준에 가까운 복잡한 기하학 문제를 풀 수 있어 인공지능 분야에서 수학적 추론을 개척했습니다.
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알파지오메트리: 딥마인드의 엄청난 컴퓨팅 파워가 다시 기적을 만들어내지만, "지능 대신 컴퓨팅 파워"가 최적의 솔루션이 아닐 수도 있다
AI + 생명과학 분야에서 AlphaFold3 모델은 AlphaFold2를 더욱 발전시킨 혁신적인 모델로, 단백질, 핵산, 소분자, 이온, 변형 잔류물 등의 복합체 구조를 예측할 수 있습니다. 이 모델은 11월에 오픈 소스로 공개되어 생물의학 과학자들이 지역적으로 배포할 수 있게 되었고, 새로운 약물, 백신 등의 연구 개발 프로세스가 크게 단축되었습니다.
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상하이 교통대학교의 Zhong Bozitao가 AlphaFold 3의 완전한 분해를 설명했습니다. 원자 정밀도로 모든 생체 분자 구조를 예측하기 위해 데이터를 극단적으로 사용했지만 완벽하지는 않습니다.
오픈소스 주소:
동시에 DeepMind는 습식 실험을 통해 검증된 최초의 AI 단백질 모델인 AlphaProteo도 출시했습니다. 테스트한 7개의 표적 단백질에서 AlphaProteo의 습식 실험실 성공률은 9%에서 88%로 증가하여 다른 방법보다 5~100배 높았고, 결합 친화도는 3~300배 향상되었습니다.
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딥마인드의 새로운 결과가 광고 같다는 비판을 받고 있는가? AlphaProteo는 300배 증가된 친화력으로 표적 단백질 결합제를 효율적으로 설계할 수 있습니다.
AI + 칩 설계 분야에서DeepMind는 컴퓨터 칩 개발을 가속화하고 최적화하는 알고리즘인 AlphaChip을 Nature에 발표했습니다. AlphaChip은 여러 세대의 TPU 제품 설계에 사용되었으며, 기존 방식으로는 몇 주 또는 몇 달이 걸리는 칩 레이아웃 설계를 몇 시간 만에 완료할 수 있습니다. 이는 "칩 설계 칩" 시대의 도래를 알립니다.
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구글이 TPU의 비밀 무기인 알파칩을 Nature에 게재했습니다! AI 설계칩 개발 역사 심층 분석
AI + 양자컴퓨팅 분야에서DeepMind는 AlphaTensor와 AlphaQubit을 출시했습니다. AlphaTensor는 심층 강화 학습을 사용하여 양자 컴퓨팅 프로세스를 최적화하는 반면, 신경망 기반 디코더인 AlphaQubit은 업계 최고의 정확도로 양자 컴퓨팅 오류를 식별하여 신뢰할 수 있는 양자 컴퓨터를 구축하기 위한 중요한 기반을 마련합니다.
서류 주소:
https://www.nature.com/articles/s41586-024-08148-8
AI4S 분야에서 NVIDIA의 지속적인 레이아웃
과학 분야 AI 분야에서 NVIDIA의 입지는 최근 몇 년간 기술 혁신을 촉진하기 위한 중요한 전략 중 하나입니다. 강력한 하드웨어 기반, 소프트웨어 생태계, 딥러닝 기술을 통해엔비디아는 AI 가속화 과학 연구 분야에서 중요한 역할을 맡고 있으며, CEO인 젠슨 황은 과학적 발견에 있어서 AI의 변혁적 역할을 강조했습니다.
NVIDIA는 2024 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스(SC24)에서 일련의 강력한 AI 및 과학 컴퓨팅 도구를 출시했습니다. 새로운 기술은 약물 설계, 기후 예측, 양자 컴퓨팅, 소재 발견 등 다양한 분야를 포괄합니다.포함하다:
* 계산 유체 역학 시뮬레이션을 위한 Omniverse™ 블루프린트
* BioNeMo는 약물 발견과 분자 설계를 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. 현재 200개가 넘는 바이오기술 및 제약 회사가 BioNeMo를 약물 발견 워크플로에 통합했습니다.
* 화학 및 재료 연구를 위한 ALCHEMI NIM 마이크로서비스와 기후 및 기상학을 위한 Earth-2 NIM 마이크로서비스.
또한 CUDA-X 라이브러리는 새로운 cuPyNumeric 가속 컴퓨팅 라이브러리도 출시했는데, 이는 항공우주, 자동차, 제조 및 에너지 분야의 연구자들에게 전례 없는 효율성 향상을 가져다 줄 것입니다.
자체 기술을 지속적으로 개선하는 것 외에도,항상 부유했던 엔비디아는 2024년에 AI + 생물의학에 대한 투자를 계속 확대하여 5개의 AI 스마트 약물 회사에 투자했습니다.AI 제약 회사 Relation Therapeutics, Vilya, Genesis Therapeutics, CytoReason, Terray Therapeutics(2차 투자)를 포함합니다.그리고 1개의 AI + 단백질 스타트업, EvolutionaryScale. 올해 12월 초, 엔비디아는 베트남의 AI 의료 기업인 빈브레인(Vinbrain)도 인수했습니다.
AI는 유방암 치료에 있어서 몇 가지 중요한 혁신을 이루었습니다.
유방암은 세계 1위의 암으로서 항상 의학계의 주목을 받아왔습니다. 전 세계적으로 매년 60만 명이 넘는 여성이 유방암으로 사망합니다. 미국 여성 8명 중 1명은 평생 동안 유방암 진단을 받습니다. 오늘날 과학자들은 AI의 힘을 이용해 유방암의 현상을 바꾸고 있습니다. 2024년을 돌이켜보면,"AI가 유방암 발견에 도움을 준다" 관련 단어가 구글의 연간 검색에서 가장 인기 있는 단어가 되었습니다. 그 중요성은 자명하다.
따라서 편집자는 2024년 유방암 치료 분야에서 AI가 이룬 여러 가지 주요 혁신을 정리하여 알려드리겠습니다. 여기에는 유방암의 검진, 진단, 치료 및 기타 측면이 포함되며, 이러한 혁신은 유방암의 발견율과 치료 효과를 크게 향상시켰습니다. 예를 들어:
AI 지원 스크리닝으로 탐지율 향상
AI 기업 DeepHealth는 미국에서 열린 2024 RSNA 연례회의(RSNA 2024)에서 AI를 활용한 유방암 검진을 실시하면 검출률이 21% 증가한다는 연구 결과를 발표했습니다.12개월 동안 유방 조영술 검진을 받은 747,604명의 여성을 대상으로 실시한 연구에 따르면, AI 지원 스캐닝을 통해 유방암을 조기에 발견하는 능력이 크게 향상된 것으로 나타났습니다.
DeepHealth 웹사이트:
https://deephealth.com/population-health/smart-mammo/
미국 노스이스턴 대학의 연구진은 최대 99.72%의 진단 정확도로 유방암을 탐지하는 새로운 AI 아키텍처를 개발했습니다.이 시스템은 고해상도 이미지와 과거 데이터를 평가하여 암 패턴을 파악하고 진단을 내림으로써 수동 진단의 오류를 줄이고 진단 효율성을 향상시킵니다.
서류 주소:
https://www.mdpi.com/2072-6694/16/12/2222
AI 모델이 신보조 항암화학요법의 효과를 예측한다
광둥성 인민병원 암병원 부원장인 왕쿤은 유방암의 다양한 분자 하위 유형을 위한 세계 최초의 인공지능 시스템 개발을 주도했습니다.신보조 항암화학요법의 초기 단계에서 유방암의 RCB 등급을 정확하게 예측할 수 있습니다. 이러한 성과는 의사가 신보조 항암화학요법 계획을 조정하고, 수술 시기를 결정하고, 유방암 치료의 정확성을 높이고, 어느 정도 환자의 재정적 부담을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI가 임상 치료에 방향을 제시한다
산둥대학교의 Lv Haiquan, Sun Rong, Zhang Kai 및 산시 의과대학의 Mei Qi는 Spiral Matrix 연구팀과 함께머신 러닝 기술을 사용하여 mRNA 분석을 기반으로 한 새로운 방법인 BCSC 시그니처가 개발되어 원발성 유방암 환자 샘플에서 암줄기세포의 특성을 평가하는 데 성공했습니다. 이 연구는 BCSC 조절에 있어서 폴리아민 동화작용의 핵심적 역할을 밝혀낼 뿐만 아니라, 유방암의 임상적 치료를 위한 새로운 전략과 방향을 제시합니다.
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항암화학요법 저항과 종양 재발에 맞서 싸우세요! 산둥대 연구팀, AI 활용해 유방암 줄기세포에 대한 강력한 방어력 구축
최고 학술지/유명 기금 프로젝트의 선구자 목록
인공지능이 급속히 발전하는 시대에, 최고의 학술지와 유명한 연구비 지원 프로젝트는 세계적인 과학적 혁신을 선보이는 중요한 플랫폼이 되고 있습니다. 과학기술의 최전선을 선도하는 AI 연구자 그룹이 등장했습니다. 그들의 연구는 인공지능의 기술적 경계를 확장했을 뿐만 아니라, 기존 분야의 혁신과 발전에도 큰 영향을 미쳤습니다.
Nature가 선정한 2024년의 10대 인물, Cell Press가 선정한 세계 과학자 50인, 2024년 AI2050 펠로우십 발표 등을 통해 기초과학 연구에서 인공지능의 비중이 크게 증가했습니다. 이 섹션에서는 위 분야의 뛰어난 AI 연구자에 초점을 맞추고 AI 시대의 과학 연구의 가장 강력한 흐름을 살펴보겠습니다.
레미 램: 머신 러닝을 활용한 기상 예측 혁신
2024년 네이처에 선정된 톱 10 인물 중에는 구글 딥마인드의 연구원인 레미 램이 있습니다. 램은 기계 학습을 사용하여 날씨 예보를 개선한 선구자로 평가받고 있습니다. 지난 몇 년 동안 그와 그의 팀은 이 분야의 선두에 섰습니다.
Nature 목록이 발표되기 불과 며칠 전, 램과 그의 팀은 차세대 날씨 예보 모델인 GenCast를 출시했습니다. 이 모델은 단 8분 만에 15일간의 전 세계 날씨에 대한 무작위 예보 세트를 생성할 수 있는데, 이는 기존 날씨 예보 모델보다 훨씬 빠릅니다. GenCast의 탄생은 기상학 분야에서 AI 기술이 깊이 적용됨을 의미하며, 정확한 날씨 예보를 위한 새로운 가능성을 제시합니다.
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DeepMind와 Google Research가 협력하여 AI 기상 예보를 위한 "육각형 전사"를 만들었습니다.
앤 카펜터: AI를 사용하여 세포 이미지에서 숨겨진 정보를 발견하다
2024년은 셀프레스가 창립 50주년을 맞는 해입니다. 이 저널은 과학 혁신을 선도하는 50명의 최고 연구자를 소개하는 "글로벌 사이언스 50" 인터뷰 시리즈를 시작했습니다. 그중에는 AI 대모 이비비 외에도계산생물학자인 앤 카펜터 박사는 특히 주목할 만했습니다.
앤 카펜터 박사는 과학자이자 MIT와 하버드 대학교의 브로드 연구소 이미징 플랫폼 부문의 수석 이사입니다. 그녀는 세포 이미지를 분석하고 약물 개발을 가속화하는 AI 기반 도구를 개발한 공로로 선정되었습니다. 회사의 혁신적인 업적은 NSF CAREER Award, ASCB Mid-Career Award 등 많은 상을 수상했으며, 신약 발견 분야의 100대 AI 리더 중 하나로 선정되었습니다.
원래 보고서 주소:
https://www.cell.com/news-do/50-inspiring-scientists-anne-carpenter
비준탕: AI로 2차원 소재 발견 가속화
"AI2050"은 2022년 전 구글 CEO 에릭 슈미트가 시작한 장기 연구 기금 프로젝트로, 매년 고위 및 신진 학자 그룹을 선정하여 학제간 AI 분야 탐구를 지원합니다.올해 선정된 25명의 펠로우 중 싱가포르 난양기술대학의 박사후 연구원인 비준 탕은 특히 인상적이다.
비준 탕 박사는 새로운 2차원 소재의 합성과 엔지니어링에 주력하고 있으며, 특히 머신 러닝을 활용한 스마트 소재 개발에 주력하고 있는 것으로 알려졌습니다. 현재까지 그녀는 최고 저널에 30편 이상의 논문을 발표했고, 누적 인용 횟수는 1,400회를 넘고 H-지수는 18입니다.
그녀의 AI2050 연구 프로젝트인 2DMatAgent는 2차원 재료의 발견과 개발을 가속화하는 AI 기반 플랫폼을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 이 연구는 나노 전자공학, 에너지 저장, 의료 기술의 개발에 광범위한 영향을 미칠 것입니다.
원래 보고서 주소:
https://ai2050.schmidtsciences.org/fellow/bijun-tang/
AI4S 특별정책이 주도하는 국내 과학연구의 새로운 패턴
국가 "신세대 인공지능 발전 계획"을 이행하고 인공지능 기술의 최첨단 추세를 따르기 위해,과학기술부와 중국 국가자연과학기금은 2023년 3월 공동으로 '과학을 위한 AI' 특별 배치를 시작했습니다.이러한 정책적 배경 하에서 인공지능과 과학 연구의 긴밀한 통합은 과학 연구 패러다임에 혁명적 변화를 촉발하고 있으며, 역사, 생명 과학, 지구 과학, 재료 화학 등 많은 전통 분야에 널리 침투하여 급속한 발전을 촉진하고 있습니다.
2024년은 중국 과학 분야의 AI에 있어서 수확의 해로 칭송받고 있습니다. 많은 연구팀이 세계적으로 유명한 획기적인 성과를 달성했는데, 이는 중국의 과학 연구 역량이 강력하다는 것을 보여줄 뿐만 아니라, "중국의 지혜"를 전 세계 과학기술 진보에 주입한다는 의미이기도 합니다. 아래에서는 다양한 학문 분야에서 대표적인 업적을 선택하여 이 분야의 급속한 발전을 간략하게 설명합니다.
AI가 오라클 본즈의 비밀을 해독하다
화중과학기술대학의 바이샹과 류율량 연구팀은 애들레이드 대학, 안양사범대학, 남중국이공대학과 협력하여 오라클 뼈 해독에 최적화된 조건부 확산 모델인 OBSD를 성공적으로 훈련시켰습니다.이 모델은 고대 문자 인식 작업에서 기존 자연어 처리의 병목 현상을 극복하고 새로운 방법을 제공합니다. 이 논문은 ACL 2024에서 가장 뛰어난 논문 7편 중 하나로 평가되었으며, 역사와 고대 문자 연구에 현대적 기술적 활력을 불어넣었습니다.
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ACL 2024에 선정되었습니다! 화중과학기술대학교, 오라클 뼈 비문 해독에 최적화된 조건부 확산 모델 출시
AI는 생명 과학의 최전선에 있습니다
상하이 교통대학의 홍량 교수 팀은 일련의 혁신적인 방법을 제안했습니다.단백질 서열 대규모 언어 모델인 PRIME, 소규모 표본 학습 방법인 FSFP, 확산 확률 모델 프레임워크인 CPDiffusion 등이 포함됩니다. 사전 학습된 단백질 언어 모델인 ProSST와 미세환경 인식 그래프 신경망인 ProtLGN은 단백질 구조 예측과 기능 분석에서 상당한 진전을 이루었습니다.
홍량 교수와의 인터뷰를 보려면 클릭하세요.
상하이 교통대학교 홍량 교수와의 대화: 과학에 AI를 적용하는 것이 더 보람 있다
저장대학의 천화준 교수 연구팀은 진화 정보를 최적화하여 단백질 설계 및 최적화 작업의 성능을 개선하는 단백질 언어 모델인 DePLM을 개발했습니다. 해당 결과는 NeurIPS 2024 최고 컨퍼런스에 성공적으로 선정되었습니다.
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NeurIPS 24에 선정되었습니다! 절강대학교 연구팀은 SOTA 모델보다 돌연변이 효과를 더 잘 예측하는 새로운 노이즈 제거 단백질 언어 모델 DePLM을 제안했습니다.
중국 과학기술대학의 왕샹 연구팀은 교차 모달 단백질-텍스트 모델링 프레임워크인 ProtT3를 제안했습니다.단백질 언어 모델(PLM)을 기존 언어 모델(LM)과 통합하여 단백질 캡션 생성, 질의응답, 검색 등의 작업에서 뛰어난 역량을 보여줍니다.
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ACL 2024에 선정되었습니다! 단백질 데이터와 텍스트 정보의 교차 모달 해석을 달성하기 위해 USTC의 Wang Xiang 팀은 단백질 텍스트 생성 프레임워크 ProtT3를 제안했습니다.
AI는 지구과학 응용 분야의 다양한 분야에 도움이 됩니다.
저장대학교 지구과학부 연구팀은 GeoAI 시리즈 모델을 개발했습니다.EI-GNNWR, osp-GNNWR, ChloroFormer 등을 포함합니다. 이러한 모델은 지질학, 지리학, 대기 과학, 해양학 등 여러 분야에서 널리 사용되어 지구 과학 연구가 지능화되는 방향으로 발전하는 데 기여했습니다.
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다중 분야 지구과학 응용 프로그램: 저장대학교 팀은 지리학, 해양학, 지질학 및 대기학 분야에서 시공간 모델링 및 예측을 지원하기 위해 일련의 GeoAI 방법을 제안했습니다.
AI는 재료 탐색의 새로운 시대를 가속화합니다
청화대학교의 쉬융(Xu Yong)과 돤원후이(Duan Wenhui) 연구진은 신경망의 밀도 함수 이론에 대한 새로운 프레임워크를 제안했습니다.이 이론은 신경망 손실 함수의 최소화와 밀도 함수 이론의 에너지 함수 최적화를 결합하여 재료 과학에서 딥 러닝을 적용하는 새로운 연구 방향을 열고 재료 설계 및 발견의 효율성을 가속화합니다.
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물질탐사의 새로운 시대! 청화대학교의 쉬융(Xu Yong)과 돤원후이(Duan Wenhui) 연구팀은 전자 구조 예측의 블랙박스를 여는 신경망 밀도 함수 프레임워크를 공개했습니다!
글로벌 AI4S 정책 레이아웃 검토
정책은 산업의 건강한 발전과 기술 진보를 이끄는 중요한 도구입니다. 그들은 개발 방향을 정리하고, 시장 질서를 표준화하고, 자원 배분을 최적화함으로써 산업과 학계에 명확한 행동 프레임워크를 제공합니다. 따라서 이 연간 요약의 마지막 키워드는 '정책'입니다.
7개 부처가 AI를 활용해 미래산업을 육성하기 위해 협력한다.
2024년 1월, 공업정보화부 등 7개 부처는 '미래산업 혁신발전 촉진에 관한 시행의견'을 발표했습니다.이 문서에서는 인공지능, 첨단 컴퓨팅 등의 기술을 활용해 잠재력이 높은 미래산업을 정확히 발굴하고 육성해야 하며, 새로운 산업화를 촉진하기 위한 기술·산업적 지원을 제공해야 한다고 명시하고 있습니다.
정책 링크:
https://zwgk.mct.gov.cn/zfxxgkml/kjjy/202401/t20240131_951102.html
두 세션은 AI 기반 개발에 초점을 맞춥니다.
정부업무보고에서 총리는 디지털 경제의 혁신적 발전을 심화하고, 빅데이터, 인공지능 등의 연구개발과 응용을 가속화하며, "인공지능+" 행동계획을 전면적으로 이행하고, 국제 경쟁력을 갖춘 디지털 산업 클러스터 형성을 촉진해야 한다고 분명히 지적했습니다.또한, iFLYTEK 회장 류칭펑, 샤오미 창업자 레이쥔, 360그룹 창업자 저우홍이 등 각계 대표들이 인공지능 분야에 대한 과학 연구 혁신, 인재 양성, 규제 최적화 등을 제안했습니다.
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두 세션 동안 기술 리더들은 AI4S/인재 교육/컴퓨팅 성능/대형 모델/업계 일반 데이터 세트 등을 언급했습니다.
한국, "AI·디지털 혁신 성장 전략" 수립
2024년 4월과학기술정보통신부는 정부와 민간의 협력을 바탕으로 인공지능 분야 최고 종합 거버넌스 기구 역할을 할 'AI 전략최고위원회'를 설립한다고 밝혔습니다.이 기관은 과학기술정보통신부 장관과 태재대학교 총장을 공동위원장으로 하여 총 32명, AI 분야 최고 전문가 23명, 그리고 한국 정부 각 부처의 공무원 7명으로 구성되어 있습니다. AI반도체, 기술연구개발, 법률 및 제도, 윤리 및 안전, 인재개발, AI생물학 등 6개 주요부서로 구성되어 있습니다.
미국 FASST 프로그램: AI 기반 과학 및 국가 안보
2024년 5월 7일미국 에너지부는 FASST(과학, 보안, 기술을 위한 AI의 최전선) 프로그램의 시작을 발표했습니다.이 프로그램은 과학 연구, 에너지 최적화, 국가 안보를 위한 맞춤형 AI 모델 개발에 중점을 두고 에너지 효율성을 개선하고, 과학적 발견을 가속화하고, 국가 안보 역량을 강화합니다. FASST는 미국이 AI 기술과 산업의 긴밀한 통합을 촉진하는 대표적인 사례로, 다양한 분야에서 AI가 폭넓은 응용 가능성을 가지고 있음을 더욱 잘 보여줍니다.
일본 문부과학성이 AI와의 공생 가능성을 기대하며 '과학기술혁신 백서'를 발표했다.
2024년 6월 11일일본 문부과학성은 "AI가 가져오는 과학, 기술, 혁신의 변혁"이라는 제목의 "과학기술 혁신 백서" 2024년판을 편찬했습니다.그리고 이는 일본 정부의 내각 회의에서 승인되었습니다. 백서에서는 일본에서의 AI 기술의 인기, 연구 개발 동향, 그리고 다양한 분야에서의 AI 활용 가능성에 대해 특집으로 소개합니다. 또한 이 책은 현재의 문제점을 지적하고 일본 사회와 AI의 공생에 대한 전망을 제시합니다.
정책 링크:
https://tc.keguanjp.com/kgjp_zhengc/kgjp_zhengc/pt20240717000003.html
바이든-해리스 행정부, AI, 바이오기술, 합성생물학에 5억 달러 투자
2024년 7월 3일바이든-해리스 행정부는 12개 지역 기술 허브에 5억 400만 달러의 자금을 지원할 것이라고 발표했습니다.주로 반도체, 청정에너지, 생명공학, 인공지능, 양자컴퓨팅 등의 분야에 활용되어 혁신산업의 발전을 가속화하고 국가경제 안보를 강화합니다.
국유자산감독관리위원회와 공업정보화부는 바이오제조업 등 미래산업의 배치를 선도하기 위해 공동으로 노력한다.
2024년 10월 23일국무원 국유자산감독관리위원회는 서명문에서 "양자기술, 핵융합, 바이오제조, 6G 등 미래 산업을 단계적으로 기획하고 육성하며, 국제 경쟁력을 갖춘 전략적 신흥산업 클러스터와 선도적 기업을 서둘러 조성해야 한다"고 언급했습니다.같은 날, 공업정보화부 대변인은 저고도 경제, 상업용 항공우주, 바이오 제조 등 새로운 산업과 새로운 길을 개척하고 확대해야 한다고 강조했습니다.
정책 링크:
http://www.sasac.gov.cn/n2588025/n