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AI-for-Science 시대, 재료 시뮬레이션을 이끄는 Foundation Model 기술 동향 과학에 특화된 AI, 재료 시뮬레이션 분야에서는 어떻게 발전하고 있을까?AI 기술이 과학 분야로 빠르게 확장되면서, 재료과학 분야도 큰 변화를 겪고 있습니다.특히 GPT와 같은 대규모 언어 모델을 기반으로 한 Foundation Model이 등장하면서재료 시뮬레이션의 정확도, 속도, 예측 가능성이 크게 향상되고 있습니다.이 글에서는 AI-for-Science의 개념과 함께, 재료 시뮬레이션에 특화된 Foundation Model의주요 기술 흐름과 최신 적용 사례를 소개합니다.AI-for-Science란 무엇인가?AI-for-Science는 과학적 발견, 실험 설계, 시뮬레이션, 데이터 해석 등의 과정을AI가 직접 보조하거나 주도하는 기술 패러다임입니다.단순한 데이터 분석 수준을 넘어서, 복잡한 과학 현상.. 2025. 8. 22.
RT-2 이후 시대: 파운데이션 모델이 재편하는 로보틱스 연구 지형도 파운데이션 모델이 로봇을 어떻게 더 똑똑하게 만들고 있을까?로봇의 인지력과 상황 이해 능력을 획기적으로 향상시키는 기술 중 하나는 바로 "파운데이션 모델 기반 로보틱스"입니다. 특히 2023년 Google DeepMind가 발표한 RT-2(Robotic Transformer 2)는 비전-언어 모델을 로봇 제어에 접목시켜 큰 주목을 받았으며, 이후 많은 후속 연구가 이어졌습니다. 이 글에서는 RT-2의 핵심 개념과 이후 전개된 주요 연구 동향, 기술 발전, 응용 분야, 그리고 향후 과제까지 폭넓게 다루고자 합니다.RT-2의 핵심 원리와 등장 배경RT-2는 사전 학습된 비전-언어 파운데이션 모델을 활용하여,로봇이 복잡한 명령을 이해하고 그것을 실제 행동으로 옮기도록 설계된 시스템입니다.기존 로보틱스는 각 작.. 2025. 8. 21.
3D Gaussian Splatting: 실시간 디지털 휴먼 시대를 여는 기술 실시간 디지털 아바타 구현, 왜 Gaussian Splatting이 주목받고 있을까?메타버스, 게임, 실감형 콘텐츠 산업 등에서는 실시간 디지털 휴먼 구현에 대한 관심이 빠르게 증가하고 있습니다.이러한 흐름 속에서 3D Gaussian Splatting이라는 새로운 렌더링 방식이 주목받고 있습니다.이 기술은 기존의 메쉬 기반 3D 모델링과는 전혀 다른 접근 방식을 취하며,더 빠르고 자연스러운 렌더링을 가능하게 합니다.이 글에서는 3D Gaussian Splatting의 원리와 디지털 휴먼 기술 트렌드에서이 기술이 갖는 의미를 살펴보겠습니다.Gaussian Splatting이란 무엇인가?3D Gaussian Splatting은 수많은 3차원 가우시안 입자를공간에 분포시켜 장면을 표현하는 방식입니다.전통적인.. 2025. 8. 21.
과학자를 위한 코파일럿: 연구 가설과 실험 설계를 자동으로 연결하다 AI는 어떻게 가설에서 실험으로의 경로를 자동화하고 있을까?AI는 과학 연구의 패러다임을 변화시키고 있습니다. 특히 주목받는 분야는 가설 수립부터 실험 설계까지 전 과정을 자동화해주는 코파일럿 도구입니다. 기존에는 연구자의 직관과 경험에 의존했던 이 과정을 이제는 데이터 기반 추론과 자연어 처리 기술을 통해 구조화할 수 있게 되었습니다. 이번 글에서는 과학자를 위한 코파일럿(Co-Pilot for Scientists)의 의미, 작동 방식, 실제 적용 사례, 그리고 향후 전망까지 살펴보겠습니다.가설 자동 추출: 아이디어를 데이터로 전환AI는 논문, 보고서, 실험 로그 등 다양한 데이터를 분석하여연구자의 아이디어를 “검증 가능한 가설”로 전환할 수 있습니다.LLM 기반 모델은 불완전하거나 비공식적인 언어 표.. 2025. 8. 20.
학습 가능한 FPGA: Autograd Diffable Hardware의 모든 것 Autograd 시스템과 하드웨어 설계는 어떻게 통합될 수 있을까?AI 하드웨어 설계 분야에서 빠르게 주목받고 있는 개념이 바로 ‘Autograd Diffable Hardware’입니다.이 기술은 딥러닝의 자동 미분(autograd) 메커니즘을 FPGA와 같은 재구성 가능한 하드웨어 환경에 적용할 수 있게 해줍니다.그 결과, 하드웨어 자체가 학습하고 적응할 수 있는 구조로 재편될 수 있습니다.이 글에서는 Autograd가 FPGA 흐름에 어떻게 통합되는지, 핵심 기술은 무엇인지,실제로 어떤 변화를 가져오는지를 설명합니다.Autograd와 하드웨어의 만남Autograd는 딥러닝 모델이 파라미터를 업데이트할 수 있도록기울기(gradient)를 자동으로 계산해주는 기술입니다.본래는 소프트웨어에만 적용되던 기능.. 2025. 8. 20.
벡터 데이터베이스 메모리 계층: RAM, 플래시, 디스크의 차이를 이해하기 벡터 검색의 속도와 효율을 결정짓는 메모리 계층 구조란?AI 검색 및 추천 시스템에서 벡터 데이터베이스의 활용이 급격히 증가하면서, 성능을 결정짓는 핵심 요소 중 하나가 바로 메모리 계층 구조입니다. RAM, 플래시, 디스크는 각각 속도, 용량, 비용 면에서 뚜렷한 차이를 보이며, 어떤 계층에 데이터를 저장하느냐에 따라 시스템의 전체 성능이 크게 달라질 수 있습니다. 이 글에서는 각 메모리 계층의 특성과 벡터 DB에서의 역할, 그리고 효과적인 활용 전략을 살펴봅니다.RAM: 최상위 계층의 초고속 처리 메모리RAM은 모든 메모리 타입 중 가장 빠르며,벡터 검색 작업에서 최고의 응답 속도와 연산 속도를제공할 수 있습니다.RAM에 인덱스나 자주 접근되는 벡터를 저장하면탐색 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있습.. 2025. 8. 19.

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