인공지능뉴스

인공지능이 인간 지능을 이해하는 데 큰 기여를 하고 있는 시대에 우리는 과연 어떤 교훈을 얻을 수 있을까요? 필립 이솔라 교수는 이러한 질문에 대해 깊이 탐구하며, 인간 지능을 보다 정밀하게 이해하기 위해 인공지능 시스템의 메커니즘을 연구하고 있습니다. 그의 연구는 컴퓨터 비전과 머신러닝을 중심으로 하여, AI 모델에서 지능이 어떻게 펼쳐지는지를 탐색하는 데 초점을 맞추고 있습니다. AI 모델에서 발견되는 공통점 인간 지능을 이해하기 위한 방법으로, 이솔라 교수는 AI 모델이 지식을 어떻게 습득하는지를 분석합니다. 특히 그는 AI와 인간 간의 공통점을 찾고 있으며, 모든 지능이 공유하는 fundamental mechanisms에 대해 탐구하고 있습니다. 이 과정에서 이솔라 교수는 다양한 AI 모델, 예를 들어 대형 언어 모델(LLM), 컴퓨터 비전 모델, 오디오 모델 등이 어떻게 유사하게 세계를 표현하는지를 발견했습니다. 이러한 모델들은 명확히 다른 작업에 설계되었지만, 그 구조와 학습 방식에서는 많은 공통점이 존재합니다. 이솔라 교수는 "Platonic Representation Hypothesis"를 제시하면서 이러한 모델들이 결국에는 현실의 기본적인 표현으로 수렴할 것이라고 주장합니다. 이는 인간의 인지 방식과 AI의 학습 방식 사이의 연결고리를 보여줍니다. AI 모델이 각기 다른 데이터 유형을 다루며 거기에 대한 학습을 통해 공통의 세계 모델을 형성하는 모습을 연구하는 것은, 인간의 인지 과정을 이해하는 데 중요한 정보가 될 것입니다. 자기 감독 학습의 중요성 또한, 자기 감독 학습은 AI가 스스로 관련된 정보를 그룹화하는 방법을 학습하는 과정을 강조합니다. 이솔라 교수는 데이터의 라벨링이 제한되어 있는 현실에서 AI 모델이 효율적으로 세상을 표현할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. 자기 감독 학습을 이용하면 AI 시스템은 더욱 강력한 문제 해결 능력을 갖출 수 있습니다. 이는 특히 데이터를 수집하는 데 드는 비용이 ...

글로벌 데이터 센터의 전력 수요가 2030년까지 두 배 이상 증가할 것으로 예상되면서, MIT 에너지 이니셔티브(MITEI)는 혁신적인 해결책을 모색하기 위해 연구자들과 업계 전문가들을 모으는 노력을 시작했습니다. MITEI는 데이터 센터 전력 포럼을 통해 AI 확장으로 인한 전력 수요 증가에 대한 도전 과제를 해결할 연구를 지원할 계획입니다. 이 포럼은 전력의 지속 가능한 솔루션을 찾기 위해 MITEI 소속 기업들과 협력하여 문제 해결에 나설 것입니다. 데이터 센터 전력 수요의 증가 데이터 센터는 정보 처리와 저장을 위한 필수 시설로, 현대 사회의 모든 디지털 활동을 지원합니다. 그러나 2023년 미국에서 데이터 센터가 소비한 전력은 전체 전력의 4%에 해당하며, 2030년까지 이 비율이 9%로 증가할 것으로 예상되고 있습니다. 이러한 급격한 증가의 배경에는 인공지능(AI) 기술의 발전이 있습니다. AI는 더 많은 데이터 처리와 분석을 요구하면서, 전력망에 전례 없는 부담을 주고 있습니다. 이는 기술과 에너지 분야뿐만 아니라 일반 소비자에게도 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. MITEI는 이런 문제를 해결하기 위해 데이터 센터의 전력 수요와 관련된 연구 프로젝트를 통해 더 효율적이고 깨끗한 에너지를 생산할 방법을 모색하고 있습니다. 데이터 센터 전력 포럼은 이러한 도전 과제를 다루고, 지속 가능한 성장을 위한 해결책을 마련하기 위해 여러 산업의 이해관계자들을 모으는 역할을 합니다. MITEI의 데이터 센터 전력 포럼은 현재 다양한 MIT 부서에서 이루어지고 있는 연구와 연계하여 저탄소 에너지 공급, 전력망 관리, 전기 시장 규제 등을 아우르는 폭넓은 전력 문제 해결을 위해 노력하고 있습니다. 이러한 연구들은 최종적으로 데이터 센터의 에너지 효율성을 제고하고, 전력망의 안정성을 낮추며, 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾기 위한 기반이 될 것입니다. 혁신적인 해결책 모색 MITEI의 데이터 센터 전력 포럼은 다양한 접근 방식을 통해 데이터 센...

MIT-IBM Watson AI Lab 여름 프로그램의 첫 학생들 5명이 AI의 유용성과 배포를 증진하기 위한 다양한 연구에 매진하고 있습니다. 이들은 신뢰성 있는 모델을 만드는 데 집중하며, AI의 안전성, 추론 효율성, 다중 모달 데이터 및 지식 기반 추론 분야에서 작업을 수행하고 있습니다. 이러한 연구의 결과는 AI 시스템의 신뢰성과 효율성을 높여 실제 기업 및 과학 응용 분야에서의 활용 가능성을 넓히고 있습니다. AI 신뢰성 향상: 내부 구조를 활용한 모델 해석 AI 모델의 신뢰성을 향상시키기 위한 연구는 매우 중요합니다. MIT 수학 대학원생 안드레이 브리우킨(Andrey Bryutkin)은 이러한 신뢰성을 강화하기 위해 문제 내의 내부 구조를 사이언스하여 더 안정적인 솔루션을 연구하고 있습니다. 그는 시스템을 지배하는 방정식과 보존 법칙을 찾아내어 이를 활용할 수 있는 방법을 탐구하고 있습니다. 브리우킨은 IBM의 베로니카 토스트와 MIT의 마르제흐 가세미 교수와 협력하여 대규모 학습 모델(LLM)의 행동을 상세히 조사했습니다. 이들은 클래식한 소규모 피드포워드 신경망인 프로브를 활용하여 LLM의 신뢰할 수 없는 답변을 구별하는 방법을 개발했습니다. 이런 검증 체계는 안전한/위험한 프롬프트와 질문-답변 작업을 통해 프로브의 신뢰성을 측정하고, 데이터의 예측이 어려운 분야를 식별하는 데 큰 도움이 됩니다. 이렇게 정교해진 프로브는 AI 시스템의 신뢰성을 높이는 핵심 요소로, IBM의 그라나이트 가디언 모델과 같은 중요한 데이터 응용에 특히 중요합니다. 효율성 증대: 모델의 계산 자원 낭비 최소화 효율성은 AI 모델의 성능을 극대화하는 데 필수적입니다. MIT EECS 대학원생 송린(Yang)은 긴 입력 텍스트 처리와 시퀀스의 실시간 변화를 다루면서 모델의 응답의 시기와 완전성을 중요시합니다. 그는 LLM의 구조적 한계를 극복하고 다음 세대 언어 모델 아키텍처를 연구하고 있습니다. 송린은 Rameswar Panda와...

최근 MIT 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)는 소프트웨어 개발 방식을 혁신적으로 변화시킬 새로운 모듈화 접근 방식을 제안했습니다. 이 새로운 방법은 시스템을 '개념'과 '동기화'라는 두 가지 주요 요소로 나누어 소프트웨어의 투명성과 이해도를 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 통해 코드의 복잡성을 줄이고, AI 도구가 더 안전하게 소프트웨어를 생성할 수 있도록 지원합니다. 소프트웨어의 개념화 최근 소프트웨어 개발에서 가장 큰 문제 중 하나는 기능의 '조각화'입니다. 많은 경우, 하나의 기능이 코드의 여러 부분에 흩어져 있으며, 이를 이해하기 위해서는 여러 파일과 서비스에서 정보를 찾아봐야 합니다. MIT CSAIL의 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 '개념'이라는 단위를 도입했습니다. 각 개념은 특정한 기능, 예를 들어 좋아요, 공유, 댓글 등을 포함하며, 이 기능을 수행하기 위한 상태와 동작을 Bundled(묶어) 관리합니다. 이러한 개념화는 소프트웨어를 더 관리하기 쉽게 만들며, LLM(대형 언어 모델)과 같은 도구가 코드를 보다 쉽게 생성할 수 있도록 합니다. 연구팀은 이 개념들을 사용하여 실제 사례 연구를 수행하였으며, 그 결과 기능이 명확하게 정리된 모습으로 나타났습니다. 이제 개발자들은 여러 서비스에서 흩어져 있는 기능을 한 곳에서 찾고 이해할 수 있으며, 유지보수와 업데이트 또한 훨씬 간단해집니다. 개념화는 개발 단계에서부터 소프트웨어의 구조를 명확히 하고, 각 개념이 어떤 동작을 수행할 수 있는지 시각적으로 표현합니다. 이 덕분에 프로그래머들은 더 이상 복잡하고 난해한 저수준의 코드를 찾아 헤맬 필요가 없어집니다. 대신, 각 개념의 기능을 명확히 파악하고 그에 따라 동작을 설계할 수 있는 기회를 제공합니다. 이런 방식은 단순히 효율성을 높이는 것뿐만 아니라, 소프트웨어를 더 이해하기 쉽게 만들어 사용자에게도 이점이 됩니다. 명확한 동기화 규칙 모...

MIT 연구자들이 개발한 새로운 인공지능 기반 시스템은 로봇이 파손된 광산에서 빠르게 3D 지도를 생성하고 실시간으로 자신의 위치를 정확히 파악할 수 있게 해줍니다. 기존의 복잡한 최적화 기법과 최신 인공지능 비전 모델의 장점을 결합한 이 시스템은 작은 하위 지도를 연결해 전체 3D 지도를 구성하며, 빠르고 정확한 결과를 제공합니다. 이러한 혁신적인 기술은 재난 구조 로봇을 비롯해 가상 현실 기기와 산업 로봇에게도 큰 도움이 될 것입니다. 빠른 3D 지도 생성의 필요성 현대의 로봇 기술은 단순한 작업을 넘어 점점 더 복잡한 과제를 수행해야 합니다. 그중에서도 실시간으로 자신의 위치를 알아내고 주변 환경을 정확히 인식하는 것은 로봇의 중요한 기능입니다. 이를 가능하게 하는 과정이 바로 동시 위치 확인 및 지도 제작(SLAM)입니다. 기존의 방법은 많은 경우 복잡한 환경에서 실패하거나 미리 카메라를 보정해야 하므로 실제 적용에는 한계가 있었습니다. 일반적인 머신 러닝 모델도 최대 60장 정도의 이미지만 처리할 수 있어 수천 장의 이미지를 다뤄야 하는 실전 상황에서는 실용성이 떨어집니다. MIT 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 시스템을 개발하였습니다. 이 시스템은 복잡한 장면을 작은 하위 지도(submap)로 나누어 처리하고, 이를 빠르게 연결하여 전체 3D 지도를 생성하는 방식으로 작동합니다. 이렇게 하면 빠른 이동 도중에도 로봇이 효율적으로 이미지를 처리할 수 있게 됩니다. 하위 지도의 연결과 정렬 연구자들은 하위 지도의 생성이 보다 정교해야 한다는 사실을 인식했습니다. conventional한 SLAM 방식에서는 각 하위 지도가 단순히 회전과 이동을 통해 정렬되는 형식이었지만, 현대의 머신러닝 모델은 이러한 변형에 의해 더 복잡한 정렬 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들어, 방의 한 쪽 벽의 3D 하위 지도가 약간 휘어 있거나 늘어질 수 있으며, 단순한 회전이나 이동으로는 이를 정렬할 수 없습니다. 그렇기 때문에 연구팀...

세대가 바뀌고 기술이 빠르게 발전함에 따라 교육 현장에서 인공지능(AI)의 통합이 중요한 이슈로 떠올랐습니다. MIT의 저스틴 라이히 교수는 교육자들이 AI에 대한 정책과 지침을 마련하는 데 도움을 주기 위해 새로운 가이드북을 발간했습니다. 이 가이드북은 K-12 교육자, 학생, 학교 관리자, 정책 입안자들이 AI 도입에 대한 경험과 자원을 공유하고 논의할 수 있도록 지원하고자 합니다. AI 도입을 위한 겸손한 접근 저스틴 라이히 교수는 AI가 학교에 미치는 영향을 분석하는 데 있어 겸손한 자세를 강조합니다. 그는 많은 교육자들이 AI 도구를 활용하여 흥미로운 방법으로 수업을 진행하고 있다고 언급하며, 이러한 방법들이 시간이 지나면서 안정적인지를 평가할 필요가 있다고 말합니다. 때문에 가이드북은 단순한 지침이 아니라, AI가 학교에 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 다양한 경험과 사례를 공유하는 플랫폼을 제공합니다. 라이히 교수는 혼란스러운 환경 속에서도 교육자들이 AI를 통해 수업의 질을 높일 수 있기를 희망하고 있습니다. 하지만 가이드북이 명확한 답을 제공하지 않으며, 오히려 생각의 단초를 제공하고 논의를 촉발하는 역할을 하는 것이 중요하다고 강조합니다. AI 도구의 교실 내 활용 사례를 통해 교육자들이 어떤 문제에 직면하고 있는지를 파악하고, 이를 해결하기 위한 다양한 접근 방법을 고민하도록 합니다. 이 과정에서 교육자들은 AI 기술을 수업에 통합할 때의 장단점을 깊이 있게 반성할 수 있습니다. 학생 학습 손실과 AI의 관계 AI 시대에 접어들면서 학생들의 학습 손실이 어떻게 나타나는지도 중요한 주제로 떠오르고 있습니다. 라이히 교수는 AI가 학생들의 사고 과정을 우회하도록 만들고, 그로 인해 학습의 본질적인 부분이 사라질 수 있음을 지적합니다. 수업 과정에서 제공하면 좋았던 다양한 콘텐츠와 맥락이 AI의 도움으로 생략될 경우, 이는 심각한 문제로 이어질 수 있습니다. 가이드북은 이러한 우려를 반영하여 교육자들에게 AI가 야기할 수 있는 학습 손...

오리건 주립대학교의 최근 연구에 따르면 3,500종 이상의 동물들이 서식지 변화, 자연 자원 남용 및 기후 변화 등의 요인으로 멸종 위기에 처해있다고 합니다. MIT의 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL) 연구원인 저스틴 케이 박사는 AI 기술을 통해 동물 개체수를 모니터링하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이러한 시도는 우리가 생물 다양성을 보호하고 위협받는 생태계를 이해하는 데 큰 도움이 될 것입니다. AI 기술과 데이터 분석의 혁신 AI를 통한 데이터 분석의 방식이 혁신적으로 변화하고 있습니다. 과거에는 특정 데이터셋에 맞도록 모델을 훈련시키는 과정이 필요했습니다. 이는 많은 시간과 노력이 소요되는 과정으로, 대표적인 훈련 데이터셋을 수집하고 주석을 달며, 여러 번의 훈련과 검증을 반복해야 했습니다. 하지만 최근에는 다수의 공개된 프리트레인(pre-trained) 모델이 제공되고 있어, 연구자들이 직접 모델을 개발하지 않고도 필요한 기능을 갖춘 모델을 다운로드하여 데이터 분석에 활용할 수 있게 되었습니다. 하지만 이러한 변화는 또 다른 도전 과제를 안겨줍니다. 그중 하나가 수백만 개의 모델 중에서 어떤 모델이 최적일지를 결정하는 것입니다. 저스틴 케이가 개발한 “Consensus-driven Active Model Selection (CODA)”는 이런 상황에서 사용자들이 가장 적합한 AI 모델을 선택하는 데 도움을 줍니다. 전통적인 모델 선택 방식은 검증 데이터셋을 대량으로 수집하고 주석을 달아야 했던 반면, CODA는 활용 측면에서 보다 능동적인 접근 방식을 채택합니다. 사용자가 직접 가장 정보가 많은 데이터 지점을 주석 달도록 유도하여, 25개 정도의 예시만으로도 최적의 모델을 찾아낼 수 있습니다. 이는 특히 주목할 만한 혁신입니다. CODA는 데이터 분석 과정에서 인간의 노력을 보다 가치 있게 사용할 수 있는 방법을 제시합니다. AI 모델들이 널리 사용되는 현재, 모델의 성능 평가는 무시할 수 없는 요소입니다. CODA를 통해 연...

전력망 관리란, 거대한 퍼즐을 해결하는 것과 같습니다. MIT 연구자들은 전력망에서 최적의 전력 흐름을 보장하는 동시에 시스템의 제약 조건을 준수하는 새로운 문제 해결 도구인 FSNet을 개발했습니다. 이 도구는 전통적인 방법보다 훨씬 빠르게 복잡한 전력망 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다. 전력망 최적화를 위한 기초 개발 전력망 최적화 문제는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 전 세계적으로 재생 가능 에너지원의 비율이 증가함에 따라 전력 생산량은 순간순간 다르게 변동합니다. 이러한 변화는 전력망 운영자들이 다양한 분산 장치를 조정해야 하는 진입 장벽을 높이고 있습니다. 전통적인 솔버는 이 문제를 해결하는 과정에서 강력한 수학적 보장을 제공해 주지만, 복잡한 문제일수록 그 결과가 나오는 데 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 반면에, 딥 러닝 모델은 전기 그리드와 같은 복잡한 문제를 신속하게 풀 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 이러한 모델들이 제공하는 솔루션이 필수적인 일부 제약 조건을 간과할 수 있기 때문에, 전력망 저하나 안전 문제가 발생할 수 있습니다. 최근 MIT 연구팀은 이 두 접근 방식을 결합하여 FSNet이라는 두 단계 문제 해결 시스템을 개발했습니다. 첫 번째 단계에서 신경망은 최적화 문제에 대한 예측 솔루션을 생성합니다. 그 후, FSNet에 통합된 전통적인 솔버가 초기 예측값을 기반으로 한 피실행 가능성을 추구하는 과정을 통해 솔루션을 반복적으로 정제하여, 제약 조건을 축소하지 않도록 합니다. 이러한 방식은 문제의 수학적 모델을 기반으로 하여 배포 가능한 솔루션을 보장합니다. 이러한 혁신적인 접근 방식은 전력망 최적화를 단순화하고 가속화합니다. FSNet은 기존의 문제 해결 방식과 비교하여 문제를 수십 배 빠르게 해결할 수 있으며, 다른 기존 도구들보다도 더 나은 솔루션을 제시할 가능성을 보여주고 있습니다. 이로 인해 전력망 관리의 효율성을 극대화하고, 운영자들이 더욱 신속하게 대응할 수 있도록 하는 큰 도움이 됩니다. ...

MIT 재학생인 미란다 슈바케는 과학을 통해 더욱 견고한 진저브레드 하우스를 만드는 방법에 대해 고민했습니다. 그녀는 쿠키의 질감을 결정하는 요소를 연구하고, 버터의 양을 줄이는 것이 진저브레드의 밀도를 높이는 데 도움이 된다는 가설을 제시했습니다. 그녀의 연구는 고도화된 인공지능의 에너지 소비 문제를 해결하기 위해 뇌를 모방한 신경형 컴퓨팅 장치 개발에 중점을 두고 있습니다. 신경형 컴퓨팅과의 접목 미란다 슈바케는 과학과 생활의 경계를 탐구하며, 신경형 컴퓨팅 기술을 통해 인공지능(AI)의 에너지 효율성을 높이는 연구를 수행하고 있습니다. 그녀는 전자 화학 이온 시냅스를 연구하며 신경 세포가 정보를 처리하는 방식에서 영감을 받아, 이러한 방식을 컴퓨터 시스템에 적용하려고 합니다. 슈바케의 연구는 궁극적으로 AI가 데이터를 처리하는 방식의 혁신을 목표로 하고 있으며, 이는 에너지 사용을 크게 줄일 수 있는 방법이 될 수 있습니다. 그녀는 또한 버터와 같은 다양한 화학 성분이 진저브레드의 물리적 특성에 미치는 영향을 연구했습니다. 물리학과 화학의 융합적 접근을 통해 그녀는 쿠키 제조 시 성분 조절이 어떻게 물성에 영향을 미치는지를 검토하였고, 재료 과학의 깊이 있는 이해를 통해 쿠키의 밀도를 높이고 구조적 안정성을 확보할 수 있는 방법을 찾았습니다. 이러한 기초 과학 지식은 그녀가 진행하는 신경형 컴퓨팅 연구에 있어서도 매우 중요한 역할을 합니다. 슈바케의 과정에서는 여러 실험을 통해 데이터를 수집하고, 그 결과를 바탕으로 새로운 혁신을 시도하는 다양한 방법을 모색하고 있습니다. 이 과정에서 그녀는 단순히 성분의 양을 조절하는 것에 그치지 않고, 재료의 구조와 물성이 어떻게 상호작용하는지를 깊이 이해하도록 노력하고 있습니다. 이를 통해 그녀는 과학적 방법론과 혁신적인 아이디어를 결합하여 AI의 에너지 효율성을 높이는 길을 열었습니다. 커뮤니티와의 연결 고리 슈바케는 단순히 연구실 안에서만 활동하는 것이 아니라, 지역사회의 ...

10월 20일, 국가의학아카데미(NAM)는 연례 회의에서 MIT 교수인 디나 카타비(Dina Katabi)와 파군도 바티스타(Facundo Batista) 등 100명의 새로운 회원 선출을 발표했습니다. 이들은 건강과 의학 분야에서 뛰어난 업적을 인정받아 NAM의 일원이 되었습니다. 국가의학아카데미는 건강, 과학, 의학 및 관련 정책의 중요한 문제를 다루며, 긍정적인 변화를 이끌어내기 위해 노력하고 있습니다. MIT 교수들의 높은 성과 MIT는 세계적으로 인정받는 교육 및 연구 기관으로, 여러 저명한 교수들을 배출했습니다. 특히 디나 카타비는 전기공학 및 컴퓨터 과학과의 탐구에서 중요한 기여를 해온 교수입니다. 그녀는 디지털 헬스, 무선 감지, 모바일 컴퓨팅, 기계 학습 및 컴퓨터 비전 분야에서의 역량으로 주목받고 있습니다. 카타비는 비침입적인 원거리 건강 모니터링을 위한 AI 및 무선 신호를 활용한 디지털 헬스 기술을 선도하며, 파킨슨병의 진행 및 탐지를 위한 디지털 바이오 마커 개발에 기여하였습니다. 그녀의 연구 결과는 임상 시험에서 질병의 경과 및 치료 반응을 객관적으로 측정하는 데 큰 도움이 되고 있습니다. 그녀는 MIT 무선 네트워크 및 모바일 컴퓨팅 센터의 소장직과 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)의 연구 그룹을 이끄는 책임을 맡고 있습니다. 이러한 뛰어난 성과는 카타비에게 많은 상을 안겨주었으며, 매카서 재단의 펠로우이기도 합니다. 국가의학아카데미의 중요성 국가의학아카데미(NAM)는 1970년 미국 국립과학원에 의해 설립되었으며, 건강, 과학, 의학 및 관련 정책의 중대한 문제 해결에 기여하고 있습니다. 최근 선정된 100명의 회원 중에는 MIT 교수뿐만 아니라 여러 MIT 동문도 포함되어 있습니다. 파군도 바티스타는 Ragon Institute의 부소장이자 MIT 생물학과의 Phillip T. 및 Susan M. Ragon 교수직을 맡고 있습니다. 그는 B세포의 면역 반응을...

인공지능(AI)의 초석을 다진 MIT와 IBM은 현재 MIT-IBM Watson AI Lab을 통해 혁신적인 연구와 상업적 활용 모델을 개발하고 있습니다. 이들은 AI 기술의 미래 잠재력에 대한 통찰력을 제공하며, 연구와 산업 간의 협업을 통해 고도화된 AI 솔루션의 발전을 이루고 있습니다. 특히, 이 협력은 생산성 증대와 경제적 가치를 창출하는 데 크게 기여하고 있습니다. 통합 연구 협력을 통한 인공지능 혁신 MIT-IBM Watson AI Lab은 두 기관이 협력하여 인공지능의 기초를 육성하고 발전시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 지난 8년 동안 이 연구소는 54건의 특허 공개와 128,000건 이상의 인용을 기록하며 세계적으로 인정받는 연구 성과를 이루어냈습니다. 이 과정에서 발전된 AI 기술은 의료, 금융, 사이버 보안 등 다양한 분야에 걸쳐 적용되어, 특히 AI 이미징 기술을 통한 스탠트 배치 개선과 같은 혁신적 결과를 낳았습니다. 이 연구소는 MIT의 깊이 있는 연구 전문성과 IBM의 산업 연구 개발 능력을 융합하여, 건강 관리, 화학, 그리고 비즈니스 의사결정에서의 새로운 응용 프로그램 개발을 목표로 하고 있습니다. 연구진들은 AI를 활용하여 여러 산업에서 발생하는 문제를 해결하는 데 주력하고 있으며, 실질적인 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 새로운 전략과 기술을 공유하고 있습니다. 이러한 혁신적인 접근 방식은 학생들에게도 경험을 제공하여, 그들의 경쟁력을 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 학생들은 MIT의 다양한 프로그램을 통해 AI 관련 연구에 참여하면서 자신의 기술을 개발할 수 있습니다. 이 과정에서 얻은 경험은 그들이 졸업 후 일자리 시장에서 보다 경쟁력 있는 위치를 차지하는 데 기여하고 있습니다. 결국 MIT-IBM Watson AI Lab은 연구자와 실무자 간의 강력한 협력 네트워크를 통해 인공지능의 향후 발전 가능성을 실현하고 있습니다. 지속적인 기술 진화와 새로운 가능성 AI 기술의 발전이 가...

빠르게 변하는 패션 트렌드를 따라잡는 것은 쉽지 않습니다. 때로는 한 계절의 트렌드가 다음 시즌에는 사라지며, 그로 인해 우리의 옷장을 재정리해야 할 때도 많습니다. 이러한 상황에서 MIT의 CSAIL과 Adobe가 개발한 'Refashion' 시스템은 의류 디자인의 혁신을 통해 지속 가능한 패션의 새로운 방향을 제시합니다. 지속 가능한 패션의 미래: Refashion 시스템의 혁신 Refashion 시스템은 패션 디자인을 모듈화하여 사용자가 의류 아이템의 각 요소를 시각화하고 설계할 수 있게 합니다. 이 시스템은 옷을 재구성할 수 있는 다양한 빌딩 블록으로 나누어 사용자가 자신의 아이디어를 쉽게 구현할 수 있도록 돕습니다. 그 결과, 사용자는 재활용 가능한 옷을 설계하고 기존의 의류를 새로운 스타일로 변형할 수 있습니다. 따라서 Refashion은 기본적으로 의류 리사이클링을 촉진하며, 사용자들이 자신의 체형이나 스타일의 변화에 따라 쉽게 조정할 수 있는 옷을 만들 수 있도록 합니다. 예를 들어, 사용자는 날씨에 따라 연결할 수 있는 후드를 갖춘 셔츠를 디자인하거나, 한 가지 의상을 여러 스타일로 변형하는 것이 가능합니다. 이러한 접근법은 단기적인 유행에 휘둘리지 않고, 긴 시간 동안 여러 방식으로 활용 가능한 의류를 만들 수 있는 기반을 제공합니다. 이 시스템은 처음에는 그리드 모양의 인터페이스를 제공하여 사용자가 의류의 경계를 간단히 그릴 수 있도록 합니다. 이후 Refashion은 사용자가 디자인 하는 각 모듈을 어떻게 연결할지를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 안내해 줍니다. 이러한 모듈화 과정을 통해 사용자는 빠르게 프로토타입을 제작할 수 있으며, 이는 특히 패션 디자이너뿐 아니라 디자인 초보자에게도 유용합니다. 지속 가능한 패션의 미래: Refashion 시스템의 유용성 Refashion의 또 다른 큰 장점은 사용자가 직접 만든 디자인을 통해 의류를 재구성할 수 있는 기능입니다. 이 시스템은 다양한 모듈을 통...

MIT와 IBM 연구진이 비전-언어 모델(VLM)이 개인화된 객체를 효과적으로 추적할 수 있도록 개선하는 혁신적인 방법을 제시했습니다. 이 연구는 기존 모델이 시각적 정보를 통합할 때 생기는 한계를 극복하기 위해 새로운 데이터셋을 구축하였으며, 대상을 다수의 맥락에서 인식하는 능력을 강화하였습니다. 이를 통해 향후 다양한 분야에서 AI 기술의 활용성을 높이는 가능성을 열었습니다. 개인화 객체의 인식 향상 최근 MIT와 IBM 연구진이 발표한 혁신적인 연구는 비전-언어 모델이 개인화된 객체를 효과적으로 식별하고 추적할 수 있도록 하는 방법을 개발했습니다. 일반적으로 개, 고양이와 같은 일반적인 물체는 인식할 수 있지만, 특정한 애완동물이나 개인적인 소지품을 인식하는 데 있어서는 한계가 있었습니다. 연구진은 특히 애완동물, 가방 등의 특정 물체를 다양한 맥락에서 정확하게 찾는 능력을 향상시키고자 하였습니다. 이를 위해 연구팀은 기존의 비전-언어 모델들을 다시 훈련시키기 위한 새로운 데이터셋을 만들었습니다. 이 데이터셋은 동일한 객체를 여러 장면에서 추적하는 비디오 클립을 기반으로 구성되었으며, 각 입력 이미지가 해당 객체의 위치에 대한 질문과 답변과 함께 제공됩니다. 여러 이미지에서 동일한 객체를 관찰함으로써, 모델이 해당 객체의 위치를 맥락에 따라 더욱 정확하게 파악할 수 있도록 한 것입니다. 이러한 접근법은 모델이 일반적인 사물 식별에만 의존하지 않고, 상황적 단서를 통해 객체를 인식하도록 유도합니다. 예를 들어, 애완견 '바우저'와 같은 개인화된 객체를 추적할 때, 모델은 이전에 제공된 예시를 통해 새로운 이미지에서 보다 정확하게 그 위치를 찾아낼 수 있습니다. 연구진은 이러한 기법이 향후 다양한 분야, 예를 들어 어린이의 가방, 생태 모니터링에서 특정 동물의 위치를 파악하는 데 기여할 것이라 기대하고 있습니다. 비전-언어 모델의 신뢰성 강화 하지만 연구팀은 비전-언어 모델이 학습 과정에서 '속임수'를 쓰는 경...

MIT 음악 및 극장 예술 부서는 자연사로 2024년 12월 12일 캘리포니아 버클리의 자택에서 평화롭게 세상을 떠난 정교수 명예교수 제안 샤피로 밤버거의 유산을 애도합니다. 밤버거 교수는 컴퓨터 기술을 활용하여 학생들이 음악을 배우도록 지원하는 혁신적인 방식으로 30년 이상 MIT에서 교육에 변화를 가져왔습니다. 그녀의 귀중한 업적은 MIT뿐만 아니라 전 세계의 음악 교육에도 큰 영향을 미쳤습니다. 음악 교육의 혁신: 컴퓨터 기술의 도입 제안 샤피로 밤버거 교수는 1969년 MIT에서의 경력을 시작하면서 음악 교육에 혁신을 가져오기에 앞장섰습니다. 그녀는 컴퓨터 언어를 이용하여 학생들이 음악을 배우는 방식을 재정의했으며, 이는 음악 교육의 전통적인 접근 방식에 도전하는 일이었습니다. 특히, 그녀는 음악을 배우는 방법에 대한 연구를 통해 널리 알려진 컴퓨터 언어인 MusicLogo와 Impromptu를 개발함으로써 음악 학습을 더욱 촉진했습니다. 밤버거 교수는 음악과 인공지능(AI)의 융합에 대한 관심을 바탕으로 혁신적인 교수법을 개발했으며, 이를 통해 음악 교육이 단순한 이론 수업에서 벗어나 실질적인 경험을 강조하도록 이끌었습니다. 학생들은 그녀의 프로그램을 통해 자신의 음악적 소양을 발전시킬 수 있었고, 여러 가지 음악적 기법을 명확하게 이해할 수 있었습니다. 그녀의 교육 방법은 학생들로 하여금 음악을 단순한 기술적 숙련으로 국한되지 않고, 심리적, 감정적 요소를 함께 탐구하게 만들었습니다. 이러한 접근 방식은 미래의 음악 교육자들에게 큰 영감을 주었고, 지금도 많은 학교에서 그녀의 방법론이 적용되고 있습니다. 밤버거 교수는 특히 아이들이 음악을 어떻게 배우는지를 조사하는 데 깊은 관심을 가지며, 이를 위해 다양한 연구를 진행했습니다. 그녀의 연구는 음악 교육의 기초가 되는 과학적 원리를 밝혀내는데 기여하며, 음악 교육자들이 학생들은 어떻게 발달해 나가는지를 이해하는 데 중요한 데이터를 제공했습니다. 밤버거 교수의 이러한 접근은 음악 교육의 방식...

컴퓨터 신경과학자이자 싱어송라이터인 김야 레카무아삼(Kimaya Lecamwasam)은 음악과 신경과학의 융합 연구를 통해 음악의 정신적, 감정적 영향을 탐구하고 있다. 그녀는 어린 시절부터 음악에 몰두하며 작곡과 공연을 통해 자신의 감정을 표현해왔고, 이러한 경험이 신경과학에 대한 관심으로 이어졌다. 현재 MIT 미디어랩에서 연구하며 음악을 정신 건강 도구로 활용하는 방안을 모색하고 있는 김야의 이야기를 알아보자. 음악의 힘: 김야의 경험 김야 레카무아삼은 의사소통이 어려웠던 어린 시절, 음악을 통해 자기 표현의 길을 찾았다. 그녀는 "내 삶에서 음악을 작곡하고 연주하는 것은 내가 가장 확실하게 나를 표현할 수 있는 방법이었다"고 말한다. 음악이 가진 힘을 직접 체험하면서, 그녀는 음악이 사람들의 정서에 미치는 영향을 깊이 이해하게 된다. 고등학교 시절 내내 밴드 활동을 통해 음악적 기술을 연마하고, 이는 결국 그녀의 학문적 여정에도 큰 영향을 미쳤다. 특히, 웰즐리 대학에서 신경과학과 음악을 전공하면서 그녀는 음악과 감정을 연결짓는 여러 수업에 참여하게 된다. 이 과정에서 음악이 청중에게 미치는 영향뿐만 아니라, 음악이 음악가들에게 얼마나 중요한지를 깨닫게 된다. 음악의 심리적 가치에 대한 탐구는 그녀를 신경과학 연구로 이끌었고, 이로 인해 그녀는 음악이 정신 건강에 기여할 수 있는 방법을 모색하고 있다. 김야는 "나는 내가 사랑하는 음악과 과학을 결합할 방법을 찾고 싶었다"고 밝히며, MIT 미디어랩의 프로그램을 통해 그녀의 연구와 예술적 감정을 모두 충족할 수 있을 것이라고 생각했다. 그녀의 연구는 음악의 감정적 효과를 활용해 개인 맞춤형 정신 건강 도구를 만드는 데 초점을 맞추고 있으며, 이러한 내용은앞으로의 연구 방향에 큰 영향을 미치고 있다. 신경과학의 발전: 연구와 실행 김야는 석사 학위 논문을 통해 '약물음악학(pharmamusicology)'이라고 불리는 분야에 대한 연구...

세계 식량의 날인 10월 16일에 맞춰, 식량 농업 기구의 창립 80주년을 기념하고, 건강하고 지속 가능한 식품 안전 미래를 위해 노력하는 글로벌 캠페인이 진행되고 있습니다. 현재 전 세계적으로 6억 7천만 명 이상이 기아에 직면해 있으며, 수백만 명이 비만 문제와 제대로 된 영양 섭취를 위한 건강한 식품을 얻기 위해 고군분투하고 있습니다. MIT의 Abdul Latif Jameel 물 및 식량 시스템 연구소(J-WAFS)는 식량과 물 시스템을 연구하며 이러한 문제 해결을 위한 노력을 spotlight하고 있습니다. 음식 보조금 최적화 연구의 중요성 Aouad 박사의 연구는 음식 보조금 최적화에 중점을 두고 있습니다. 그는 저소득층을 위한 식품 지원 정책의 효율성을 높이기 위해, 인도의 지역 식료품점에서 고객의 구매 습관에 대한 데이터 수집을 목표로 하고 있습니다. 데이터 수집 시스템이 잘 갖춰지지 않은 인도의 경우, 이러한 데이터는 가치가 큽니다. “모든 작은 가게는 영양과 관련하여 마지막 유통 단계에서 필수적인 역할을 수행합니다.”라고 Aouad는 강조합니다. 그는 지역 상점에 포스 시스템을 도입하여, 고객의 소비 패턴을 추적하고 알고리즘을 개발하여 고객의 선호도를 분석할 계획입니다. 이러한 접근 방식은 고객의 다양한 요구를 반영한 보조금 프로그램 설계를 지원할 수 있을 것입니다. 최근 연구에서 단기 효과가 상당히 뚜렷하다는 사실이 밝혀졌지만, 이런 효과는 종종 지속되지 않는다는 과제가 있습니다. Aouad는 “이 연구의 목표는 단기적인 이익뿐만 아니라 장기적인 영양 행동의 변화를 보장하는 것이며, 이를 위한 가설을 개발할 필요가 있습니다.”라고 언급합니다. 식품 안전과 경제적 접근성 식품 안전은 단순히 쉽게 먹을 수 있는 식품에 국한되지 않고, 해당 식품이 경제적으로 접근 가능해야 한다는 점이 중요합니다. Aouad는 지역 고객의 특성과 선호도를 저렴한 비용으로 수집하고 분석하는 방안을 모색하고 있습니다. 그러나 이러...

제조업에서 더 나은 배터리, 빠른 전자기기 및 효과적인 제약 제품을 개발하기 위해서는 새로운 재료의 발견과 품질 검증이 필수적입니다. MIT 엔지니어들이 개발한 "SpectroGen"이라는 AI 도구는 재료의 스펙트럼을 생성하고, 이를 통해 품질 검사 과정의 병목 현상을 해소하는 데 도움을 주고 있습니다. 이 혁신적인 도구는 더 빠르고 저렴하게 재료의 품질을 확인할 수 있는 가능성을 제시하고 있습니다. AI 기반 스펙트럼 생성기의 개요 MIT의 연구진이 개발한 "SpectroGen"은 AI를 활용하여 스펙트럼 데이터를 생성하는 도구입니다. 이 도구는 특정 재료를 스캐닝한 결과를 바탕으로, 다른 스캐닝 방식에서의 스펙트럼을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 적외선 스캐닝을 통해 얻은 데이터를 기반으로 X선 스펙트럼을 생성할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 기존 품질 검사 과정은 다양한 기기와 자원을 요구하며, 필요 시 여러 번의 물리적 측정이 필요합니다. 하지만 SpectroGen을 사용하면 하나의 간단한 스캐너로 여러 모드에서 필요한 데이터를 신속하게 얻을 수 있습니다. 이는 제조업체가 여러 비싼 장비를 보유할 필요를 줄여주고, 공정의 효율성을 크게 향상시킵니다. 실제로 SpectroGen은 물리적 장비에서 얻은 데이터와 99% 정확도로 일치하는 스펙트럼을 생성할 수 있으며, 이로 인해 품질 검증의 신속함과 저렴함을 모두 충족합니다. 이 AI 기술은 특히 반도체와 배터리 제조 같은 산업에 큰 영향을 미칠 것으로 기대되고 있습니다. 재료 품질 보증의 혁신적인 접근 스펙트럼 데이터 생성의 원리는 상당히 복잡하지만, MIT 연구진은 이를 수학적으로 접근하여 해결의 실마리를 찾았습니다. 스펙트럼은 주파수의 패턴으로 이루어져 있으며, 이러한 패턴이 특정 재료의 특성을 나타냅니다. SpectroGen은 이러한 패턴을 AI가 이해하고 생성할 수 있도록 알고리즘을 구성했습니다. 이러한 방식으로 기계 학습을 통해 S...

최근 몇 년간 진단 및 서열 분석 기술의 비용이 급격히 줄어들면서 연구자들은 질병과 생물학에 관한 전례 없는 양의 데이터를 수집하게 되었습니다. 그러나 데이터를 통해 새로운 치료법으로 나아가려는 과학자들은 경험이 풍부한 소프트웨어 엔지니어의 도움이 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 월터셋 바이오(Watershed Bio)가 과학자들과 생물정보학자들이 데이터 분석을 통해 인사이트를 얻을 수 있도록 돕는 혁신적인 플랫폼을 제공합니다. 생물학 데이터 분석의 새로운 패러다임 월터셋 바이오는 복잡한 생물학 데이터 분석을 위한 클라우드 기반 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 사용자가 자신의 컴퓨터 기술 수준에 상관없이 데이터 세트를 분석할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 전체 유전체 서열 분석, 전사체학, 단백질체학, 대사체학, 고용량 이미징, 단백질 접힘 등 다양한 데이터 유형을 포함합니다. 이 플랫폼은 다양한 워크플로우 템플릿을 제공하고, 커스터마이징 가능한 인터페이스를 통해 사용자가 데이터를 탐색하고 공유하는 데 있어 보다 용이함을 제공합니다. 많은 연구진이 월터셋을 통해 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리하고, 실험을 수행하며, 의미 있는 발견으로 이어지는 인사이트를 얻고 있습니다. 특히 최신의 고급 분석 기법들이 과학 저널에서 소개되면, 이를 신속하게 월터셋 플랫폼에 추가하여 사용자들이 활용할 수 있게 됩니다. Wang 공동 창립자 겸 CEO는 월터셋의 핵심 비전을 다음과 같이 설명합니다. "과학자들은 소프트웨어와 데이터 과학에 대해 배우고 싶어 하지만, 코드 작성을 통해 데이터를 이해하고 싶지는 않습니다. 월터셋이 그들의 이러한 필요를 충족시켜 주고 싶습니다." 이는 과학자들이 생물학적 데이터를 탐구할 수 있도록 지원하는 데에 중점을 두고 되어 있음을 보여줍니다. 비용 효율적인 생물학 데이터 분석 지원 월터셋 바이오는 생물학 데이터 분석의 비용 효율성을 높이며 연구자들이 복잡한 데이터 세트를 다룰 수 있도록 돕습니...

MIT의 로버트 A. 무 아너리 상을 수상한 레이 커즈와일은 인공지능(AI)의 미래에 대한 낙관적인 전망을 밝혔다. 그는 AI와 기술의 발전이 인간의 기능과 완전히 융합될 것이라고 예측하며, 이를 통해 의학과 수명 연장 등 다양한 영역에서 혁신적인 발전이 있을 것이라고 강조했다. 커즈와일은 2045년까지 인간과 AI의 경계가 흐려지며, 우리의 지능이 획기적으로 확장될 것이라고 주장했다. AI와 인간의 융합을 논하다: 기술 발전의 가속화 레이 커즈와일은 그의 최근 강연에서 기술 발전의 가속화를 강조하면서, 인공지능(AI)과 인간의 융합에 대한 비전을 공유하였다. 그는 인류 역사에서 기술이 어떤 방식으로 비약적으로 발전해 왔는지를 설명하며, 이러한 추세가 앞으로도 계속될 것이라고 예측했다. 커즈와일은 사람들의 인식 속에서 기술의 발전이 직선적인 성장으로 오해되고 있다고 지적했다. 그는 "사람들은 지수적 성장에 대해 잘 생각하지 않는다"고 말하며, 이러한 기술적 혁신이 앞으로 우리의 삶에 얼마나 큰 변화를 가져올지에 대해 설명했다. 그는 AI가 의료 분야에서 '디지털 임상 실험'으로의 전환을 촉진할 것이며, 이는 인간이 경험할 수 있는 여러 가지 의료 혁신을 가속화할 것이라고 주장했다. 그의 예측에 따르면, 약 2032년까지 과학적 발전 덕분에 사람들은 건강의 관점에서 시간을 되돌릴 수 있을 것이다. 이는 인간이 한 해를 살아감으로써 과학적 진보에 의해 축적된 지식을 통해 그 해를 '다시 되찾는' 형식으로 이루어진다고 강조했다. 커즈와일은 이러한 기술적 진보가 가장 건강에 관심이 있는 사람들에게서 시작될 것이라고 말했다. 레이 커즈와일: 인간과 기술의 통합 커즈와일은 강연 중에 AI와 인간의 통합을 논하면서, 향후 2030년대에는 분자가 될 정도로 작은 로봇들이 사람의 뇌에 접근하여 클라우드와 직접 연결될 것이라고 밝혔다. 그는 "이렇게 해서 우리는 AI와 융합하는 방법을 배우게 될 ...

MIT 스왈츠먼 컴퓨팅 대학과 아랍에미리트 아부다비에 위치한 모하메드 빈 자이드 인공지능 대학(MBZUAI)은 MIT-MBZUAI 협력 연구 프로그램의 출범을 기념했습니다. 이 협력 프로그램은 인공지능의 기초를 강화하고 과학 및 사회적 도전에 AI를 활용하기 위한 새로운 노력을 뜻합니다. 이번 5년 간의 협약을 통해 두 기관은 과학적 발견, 인류 번영, 지구 건강의 세 가지 핵심 분야에서 공동 연구를 진행하게 됩니다. AI의 기초를 다지다 MIT와 MBZUAI의 협력 연구 프로그램은 인공지능의 기초 연구를 지원하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이 프로그램은 MIT 스왈츠먼 컴퓨팅 대학과 MBZUAI가 함께 인공지능 분야의 최전선에서 혁신을 이루기 위해 구축된 것입니다. 첫째로, 두 기관의 연구자들은 과학적 발견을 위한 새로운 기술에 집중하게 됩니다. 인공지능은 현대 과학 연구에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있으며, 이 협력은 AI의 발전이 과학적 혁신을 이루는 데 기여할 수 있도록 할 것입니다. 공동 연구를 통해 진보하는 AI 기술은 의학, 생물학, 환경 과학 등 다양한 분야에서 새로운 발견과 발전을 이끌어낼 것으로 기대됩니다. 둘째로, 인간의 삶과 행복을 증진시키기 위한 AI 연구도 중요한 부분입니다. MIT와 MBZUAI는 인공지능이 어떻게 사람들의 일상생활에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지에 대한 연구를 진행하게 됩니다. 이는 의료 시스템의 개선, 정서적 지원 및 사회적 상호작용 증가를 통해 실현될 것으로 보입니다. 이러한 연구는 AI가 사람들의 삶을 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 시사합니다. 셋째로, 지구 건강을 위한 지속 가능한 AI 모델 개발에도 힘을 쏟을 예정입니다. 환경 문제는 전 세계 모든 인류가 직면한 주요 도전 중 하나로, MIT와 MBZUAI의 협력은 이러한 문제를 해결하기 위한 혁신적인 솔루션을 찾는 데 필수적입니다. 두 기관의 연구개발 결과는 기후 변화 대응, 자원 관리의 효율성 제고 등 다양한 분야에 적용될...

최근 인공지능 기술이 비약적으로 발전함에 따라, 로봇 훈련을 위한 새로운 기술이 등장하였습니다. MIT의 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소와 도요타 연구소의 연구팀은 "조정 가능한 장면 생성(steerable scene generation)" 기술을 통해 사실적이고 다양한 훈련 환경을 생성하는 방법을 제시하였습니다. 이 기술은 로봇들이 실제 환경에서 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 중요한 단계를 마련하고 있습니다. 조정 가능한 장면 생성 기술의 기초 로봇 훈련을 위한 사실적 장면 생성 기술은 조정 가능한 장면 생성이라는 혁신적인 접근법을 기반으로 합니다. 이 기술은 3D 환경을 생성하는 과정에서 기존의 자원을 활용하여, 로봇이 실제로 상호작용하는 다양한 상황을 시뮬레이션할 수 있도록 돕습니다. 연구팀은 4천4백만 개 이상의 3D 방을 학습하여, 로봇들이 필요한 환경에서 활동할 수 있도록 현실적인 장면을 생성하는 방법을 찾아냈습니다. 이 과정에서 사용된 샘플 장면들은 일반적인 인간의 주거 공간인 주방, 거실, 레스토랑 등 다양한 실세계 환경을 반영하고 있습니다. 조정 가능한 장면 생성은 기본적으로 생성모델인 확산 모델(difusion model)을 "조정"하여 작업 별 목표를 향해 나아가도록 지원합니다. 이는 기존의 2D 환경에서 벗어나, 3D 공간에서 다양한 물체의 상호작용을 실감나게 구현하게 합니다. 물리적으로 정확한 상호작용의 가능성 로봇 훈련을 위한 사실적 장면 생성 기술의 가장 큰 장점 중 하나는 물리적인 현실감입니다. 기존의 3D 장면 생성 기술은 종종 "클리핑(clipping)" 문제와 같은 시각적 오류가 발생하는 데 반해, 이 기술은 물리 법칙에 기반하여 객체들이 상호작용할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, 생성된 장면에서 포크가 테이블 위의 그릇을 통과하는 현상은 발생하지 않습니다. 연구팀은 다양한 장면을 생성하는 과정에서 몬테 카를로 트리 탐...