Awesome-ai4s가 이제 오픈 소스가 되었습니다! 과학을 위한 AI에 관한 200개 이상의 최첨단 학술 논문을 모아놓은 책으로, 중국어 해석도 포함되어 있으며 지속적으로 업데이트됩니다.

최근 몇 년 동안 인공지능의 급속한 발전은 전례 없는 깊이와 폭으로 모든 과학 연구 분야에 영향을 미치고 있습니다. 과학기술 진보를 이끄는 중요한 엔진 중 하나인 '과학을 위한 AI'는 혁신의 핵심 분야가 되었으며, 생물의학, 재료화학, 의료 건강, 기상 연구, 에너지 환경, 자연재해 등 여러 분야에서 성과 있는 성과를 거두었습니다. 2024년 11월, DeepMind는 전 세계 연구실에서 AI를 적용하는 것이 기하급수적으로 증가하고 있으며, 과학 분야에서 AI가 진정한 황금기를 맞이할 것이라고 단언하는 연구 보고서를 발표했습니다.

과학을 위한 AI의 발전 추세에 발맞춰, HyperAI는 최첨단 논문 해석, 온라인 학술 공유 사이트 "Meet AI4S" 출시, 대표 기업 리포팅, 오프라인 활동 개최 등 다양한 방식으로 국내 AI4S 발전을 도왔습니다.

동시에,우리를그는 또한 GitHub에 오픈소스 프로젝트 "awesome-ai4s"를 공개했는데, 여기에는 200개 이상의 논문 해석 사례가 수록되어 있습니다.우리는 더 많은 연구자들이 과학을 위한 AI의 최신 연구 결과와 실제 사례를 이해하고 학습 임계값을 낮추는 데 도움이 되는 정확하고 효율적인 데이터 검색 플랫폼을 제공하고자 합니다.

「awesome-ai4s」프로젝트 주소:
https://github.com/hyperai/awesome-ai4s

또한,HyperAI의 공식 웹사이트는 학술 논문에 언급된 고품질 데이터 세트와 AI 도구 리소스도 출시했습니다.한 번의 클릭으로 다운로드하세요.

HyperAI 공식 웹사이트 주소:https://hyper.ai/

앞으로도 "awesome-ai4s"를 지속적으로 업데이트하고, 최첨단의 권위 있고 고품질의 결과를 널리 공유할 예정입니다. 또한, AI4S의 보편적 적용을 공동으로 홍보하기 위해 모든 분들의 참여와 홍보를 환영합니다.

수평적으로 다양한 학문을 포괄하고 수직적으로 주류 기술을 연결합니다.

"awesome-ai4s"에는 전 세계 최고 학술 기관의 과학 논문 200개 이상이 포함되어 있습니다.생물의학, 의료 건강, 재료 화학, 동물 및 식물 과학, 기상 연구, 에너지 환경, 자연 재해 및 기타 분야에서 딥 러닝, 머신 러닝, 강화 학습, 자기 감독 학습 및 전이 학습과 같은 AI 기술의 혁신적인 응용 프로그램을 소개합니다.

여러분의 연구 분야가 무엇이든, 여러분의 연구에 어떤 AI 기술을 사용하고 싶든, "awesome-ai4s"에서 영감과 깨달음을 얻을 수 있습니다.

* 과학적 연구 분야를 기반으로, 동일 분야에서 유사한 연구의 문제점을 찾아보고, 해당 해결책을 자신의 연구에 적용할 수 있는지 파악할 수 있습니다.

* AI 기술을 탐구해보세요. 다양한 분야에서 해당 기술의 적용 가치에 대해 알아보고, 기술의 특성을 더욱 심도 있게 연구하여, 본인의 연구에 AI 기술의 적용 잠재력을 더 잘 활용할 수 있습니다.

앞으로도 우리는 더욱 수직적이고 세분화된 과학 연구 분야를 계속 탐구하고, 모든 연구자가 지식 기반을 구축할 수 있도록 돕기 위해 노력할 것입니다.

건조식품에 대한 매우 자세한 해석, 고품질 리소스를 한 번의 클릭으로 다운로드

"awesome-ai4s"는 Nature, Science, Advanced Science, Radiology 등 유명 저널에서 최신 고영향력 인자 논문을 선정하여 각 논문에 포함된 연구 배경, 연구 하이라이트, 데이터 세트, 모델 아키텍처, 모델 최적화 방법, 실험 결론 등에 대한 자세한 해석을 제공합니다.제목이나 중국어 해석을 클릭하면 논문 해석 페이지로 이동합니다.

HyperAI가 작성한 논문 해석 기사는 독자가 논문의 틀을 정리하고 독해 임계값을 낮추는 데 도움이 될 수 있습니다. 비전문가라도 연구의 본질을 파악할 수 있다. 또한 연구자들이 학제간 내용을 이해하는 데 있어 장벽을 해결하고 필수적인 내용을 빠르게 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

더 중요한 것은,또한 해석 기사에 확장된 정보의 요약을 추가했습니다.다음과 같은 내용을 포함하여 독자들이 연구 분야에 대해 보다 포괄적으로 이해할 수 있도록 도와줍니다.

* 연구 프로젝트를 담당하는 수석팀에 대해 자세히 알아보고, 주요 연구 방향과 과거 업적을 소개합니다.

* 연구기관의 해당 분야의 AI 도구를 정리하고, 동일 분야의 다른 우수한 연구 결과를 정리하며, 유사한 연구기관을 대상으로 연구를 진행합니다.

* 연구 분야의 미래 개발 동향을 탐구합니다.

또한, "어썸-AI4S"는 연구에 필요한 학술 논문 문서 및 데이터 세트 리소스를 정리하여 클릭 한 번으로 다운로드할 수 있도록 하여 누구나 정보를 검색하는 데 걸리는 시간을 절약하고 편리하고 효율적으로 활용할 수 있도록 도와줍니다.

유명 대학/기관의 지혜를 튜터/팀에 정확하게 전달

「awesome-ai4s」는 국내외 유명 대학/기관의 특정 연구 그룹 및 연구팀의 연구 결과를 공유합니다.수직적 연구 그룹을 찾지 못하는 친구들이 관심 있는 연구 방향을 빠르게 파악하고 적합한 멘토를 찾을 수 있도록 도울 뿐만 아니라, 현재 연구를 진행 중인 팀이 팀원을 찾고 학술 연구를 함께 진행하는 데에도 도움이 됩니다.

이 프로젝트에 참여한 연구팀에는 청화대학교, 베이징대학교, 베이징교통대학교, 중남대학교, 군사의학과학원, 저장대학교, 중국과학원, 플로리다대학교, 베이징사범대학교, 동남대학교, 화동과학기술대학교, 웨스트레이크대학교, 구글 연구팀, 아르곤 국립연구소, 매사추세츠 공과대학교, 런던대학교, 토론토대학교, 상하이교통대학교, 중국인민대학교, 쓰촨대학교, 마카오대학교, 캘리포니아대학교, 광저우대학교, 중산대학교, 화중과학기술대학교, 중국전자과학기술대학교, 프린스턴대학교 등이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.

AI4S 필독 목록 작성을 위한 기고자 모집

오늘날 AI가 과학에 도입한 새로운 방법과 도구는 다양한 과학 분야에 전례 없는 새로운 기회를 가져다주고 있습니다.

하지만,과학을 위한 AI의 급속한 발전은 "데이터-컴퓨팅 파워-인재"의 공동 발전과 분리할 수 없습니다.중국공정원 원사인 쑨닝후이는 이렇게 말했습니다. "과거에 많은 연구를 진행했지만, 서로 다른 분야 간의 정보 흐름은 아직 완전히 개방되지 않았습니다. AI 방법론 도입의 핵심은 사람, 기계, 사물 간의 정보 흐름을 개방하는 것입니다." 우리나라의 과학 분야 AI 발전은 앞으로 갈 길이 멀다는 것을 알 수 있으며, 이를 위해서는 학계와 산업계의 공동 노력이 필요합니다.

HyperAI는 과학 분야에서 AI의 발전 잠재력에 주목하는 최초의 오픈 커뮤니티 중 하나로, AI4S의 최첨단 성과와 개발 동향에 지속적으로 주목하고 있으며, 논문 해석, 중요한 사건 및 정책 보고 등 다양한 수단을 통해 AI4S의 발전에 기여하고 있습니다.

그러나 내 힘의 한계를 알고 있었기 때문에HyperAI에서는 같은 생각을 가진 친구들을 더 많이 초대합니다. 연구 결과를 공유하기 위한 논문을 제출하고, 고품질 데이터 세트/도구 리소스를 추천하고, 업계 동향 분석을 출력하는 등 여러분이 생각할 수 있는 모든 방식의 협력을 통해 아이디어를 교환할 수 있습니다.더 많은 친구들과 함께 다양한 불꽃을 일으키고 AI4S의 탐험 여정을 밝혀나가기를 기대합니다!

QR 코드를 스캔하여 WeChat에 Hyperai01을 추가하세요(WeChat ID: Hyperai01). AI4S를 주목하고 함께 더 많은 가능성을 탐험해보세요: