2024.03.25 08:47
신약 개발이나 재료과학과 같은 분야에서는 원하는 화학 특성 조건을 갖춘 물질을 발굴하는 것이 중요한 도전으로 부상하고 있다. KAIST 연구팀은 화학반응 예측이나 독성 예측, 그리고 화합물 구조 설계 등 다양한 문제를 동시에 풀면서 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 기술을 개발했다.KAIST는 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 도입해, 분자 구조와 그 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측이 가능해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 활용가능한 인공지능 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.심층신경망 기술을 통한 인공지능의 발달 이래 이러한 분자와 그2024.03.22 11:23
KAIST는 기계공학과 김성용 교수가 전 세계 해양 디지털 트윈(Digital Twins of the Ocean; 이하 DITTO)의 운영 위원회(Steering Committee)에 한국 해양학자로서 유일하게 선출됐다고 22일 밝혔다. 김성용 교수는 해양 물리 관측 분야의 전문가로 전 세계 해양 디지털 트윈을 운영하고 결정하는 권한을 가진다. 임기는 2024년 3월부터 시작됐고 3년이다.본 해양 디지털 트윈은 ‘지속가능한 발전을 위한 유엔 해양과학 10개년 계획'(United Nations Decade of Ocean Science for Sustainable Development, 이하 유엔 해양과학 10개년)의 주요 프로젝트 중 하나로서, 유엔은 2021년부터 2030년까지 전 세계가 바다에 대한 이해를 넓히고 기후 변동2024.03.19 16:13
휴대용 전자기기 및 전기차 등에 적용해 1회 충전에 많은 에너지를 저장하고 오래 사용할 수 있는 고 에너지밀도 이차전지 개발의 중요도가 커지고 있다. 이에 KAIST는 생명화학공학과 최남순 교수팀이 UNIST 화학과 홍성유 교수팀, 서울대 화학생물공학부 이규태 교수팀, 고려대 화공생명공학과 곽상규 교수팀, 경상국립대 나노·신소재공학부 고분자공학전공 이태경 교수와 공동연구를 통해 4.4V의 높은 충전 전압에서 리튬 금속전지의 효율과 에너지를 유지하는 세계 최고 수준의 전해액 조성 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 공동연구팀은 기존에 보고되지 않은 용매를 새롭게 디자인하고 합성해 전해액 주 용매로 사용했으며 전극-전해액 계2024.03.18 09:41
암은 정상세포와 다르게 세포내 비정상적인 축적을 통해 유발되는 대사 반응을 하며, 암의 치료 및 진단을 목적으로 이런 암 대사반응에 대해 다방면으로 연구되고 있다. 이에 KAIST 연구진이 컴퓨터를 통해 24개 암종에 해당하는 1043명의 암 환자에 대한 대사 모델 구축에 성공했다.KAIST는 생명화학공학과 김현욱 교수, 이상엽 특훈교수 연구팀이 서울대학교병원 고영일 교수, 윤홍석 교수 및 정창욱 교수 연구팀과의 공동연구를 통해, 암 체세포 유전자 돌연변이와 연관된 새로운 대사물질 및 대사경로를 예측하는 컴퓨터 방법론을 개발했다고 18일 밝혔다.최근 암 유발 대사물질(oncometabolite)의 발견과 이를 표적으로 하는 신약들이 미국2024.03.14 10:03
최근 실생활에 활용되는 인공지능(AI) 모델이 시간이 지남에 따라 성능이 점차 떨어지는 현상이 다수 발견돼 의아함이 커지고 있다. 학계에서는 "AI 모델이 꾸준히 정확한 판단을 내리는 것은 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능을 만들기 위한 중요한 요소"라며 지속가능한 AI 학습 기술에 대한 필요성을 강조하고 있다. KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 시간에 따라 데이터의 분포가 변화하는 드리프트 환경에서도 인공지능이 정확한 판단을 내리도록 돕는 새로운 학습 데이터 선택 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 최근 인공지능이 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘을 정도의 높은 성능을 보여주고 있지2024.03.11 11:19
양자 물질을 연구하거나 설계할 때 기존의 '폰 노이만' 식 전자컴퓨터를 이용한 계산은 근본적인 한계를 가진다. 양자계의 경우 양자 얽힘 등의 효과로 인해 계산량이 기하급수적으로 증가하기 때문이다. 따라서 양자물질 설계를 위해 물질의 특성을 알아내고자 할 때, 양자컴퓨터를 이용하는 양자 시뮬레이션이 필요하다.KAIST는 물리학과 안재욱 교수 연구팀이 코펜하겐 대학 클라우스 뭴머(Klaus MØlmer) 교수 연구팀과 함께 양자 시뮬레이션을 수행하는 양자 컴퓨터 플랫폼으로 최근 가장 주목을 받는 리드버그 원자 양자 컴퓨터를 이용해 양자 자성체의 극단적 특성을 구현하는데 성공했다고 11일 밝혔다. 자성체 물질은 하드 디스크와 같1
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