원래 스팸 필터링용으로 개발된 머신러닝 알고리즘을 사용해 연구진이 히드라(hydra)의 행동을 분석했습니다. 실시간으로 행동을 분석하고 히드라의 뉴런이 다양한 환경에 어떻게 반응하는지 보여줍니다. 이를 위해 히드라의 모든 활동이 담긴 비디오에 단어 가방(bag-of-words) 분류 모델을 적용했습니다. 머신러닝 알고리즘 우리는 수세기 동안 동물 행동을 연구해 왔습니다. 세밀한 관찰과 끈질긴 주의가 필요합니다. 하지만 식별과 분류 과정을 자동화할 효율적인 기법들도 있습니다. 최근 컬럼비아 대학교 과학자들이 스팸 필터링 알고리즘으

과학자들이 양자 캐스케이드 레이저 내 적외선 주파수 콤을 통해 테라헤르츠 주파수를 생성하는 기술을 개발했습니다. 이 대역에서 이동하는 데이터는 기존 무선 네트워크보다 100배 이상 빠릅니다. 레이저가 직교 변조기(quadrature modulator)로 작동할 수 있음을 최초로 입증했습니다. 적외선 주파수 콤과 양자 캐스케이드 레이저 셀룰러 데이터와 와이파이 트래픽이 엄청난 속도로 증가 중입니다. 2020년까지 전 세계에 500억 개 이상의 와이파이 연결 기기가 있을 전망입니다. 하지만 속도는 무선 네트워크 용량에 의해 제한되며,

새로운 자율주행차 기술이 3D 지도 없이 시골 지역을 주행할 수 있습니다. 지역 인식 시스템과 오픈스트리트맵(OpenStreetMap)을 결합해 개별 도로 구간을 탐색합니다. 지도 없는 주행 프레임워크가 LiDAR 센서로 도로 경계를 견고하게 추적합니다. 작동 원리 기존 자율주행차는 3D 지도가 있어야 주행할 수 있습니다. 그래서 자율주행차가 모든 곳에서 스스로 주행할 수는 없습니다. 사실 미국 도로의 1/3 이상이 비포장도로이고, 65%는 신뢰할 수 있는 차선 표시가 없습니다. 이 차량들은 사전 설계된 지도를 사용해 현재 위치

과학자들이 다세포 생물체 내 세포내부 역학을 이미징할 수 있는 새로운 현미경을 개발했습니다. 이를 위해 격자 광시트 현미경(Lattice light-sheet microscopy)과 적응 광학(Adaptive optics) 기법을 결합했습니다. 세포 내부에서 소기관(organelle)들이 스스로 형태를 갖춰가는 행동을 실시간으로 관찰할 수 있었습니다. 도전 과제 3세기 넘게 연구자들은 현미경으로 세포를 관찰해 왔습니다. 지금까지 최상의 시각화는 유리 슬라이드 위에 고립된 세포에서 얻었습니다. 하지만 다세포 생물체 내 세포를 실시간

새로운 AI가 생물학적 나이와 건강 관련 주요 위험 요소를 정밀하게 추정합니다. 스마트폰과 웨어러블 기기가 수집한 데이터를 분석합니다. 개발자들은 일상 활동 패턴이 기대수명에 미치는 영향을 관찰하는 앱을 출시했습니다. 어떻게 했나? 유전자 발현, DNA, 혈액 순환 수준 같은 많은 생물학적 요인이 나이와 밀접한 상관관계를 보입니다. 하지만 게놈 프로파일이나 대규모 생화학 분석은 과학 연구 외 용도로는 꽤 어렵고 비쌉니다. 바이오테크 기업 GERO와 러시아 모스크바 물리기술대학교 개발자들은 스마트폰과 웨어러블 기기가 수집한 데이터

페이스북 AI 연구팀이 범용 음악 번역 네트워크를 구축했습니다. 이 시스템은 들은 오디오를 복제해 다양한 스타일, 장르, 악기로 재생합니다. 박수나 휘파람 같은 미청취 음악 소스도 처리해 고품질 오디오를 생성합니다. 어떻게 했나? 이 AI 시스템은 두 가지 최신 기술을 기반으로 합니다: 자기회귀 모델(auto-regressive models)로 고품질 오디오 합성 비지도 방식으로 도메인 간 변환 자기회귀 모델은 디코더로 훈련돼 고품질의 사실적인 오디오를 생성합니다. 두 번째 기술은 실용성을 높여주는데, 지도 학습 환경에서 학

주사전자현미경(SEM)을 사용해 과학자들이 세계에서 가장 작은 마이크로 하우스를 건설했습니다. 길이가 약 20마이크로미터로, 절단된 광섬유 위에 지어졌습니다. 이 실험은 µRobotex의 정확성과 유연성을 보여주는 재미있는 방식이었습니다. 어떻게 지었나? 나노 단위 작업은 극도로 어려운 과제입니다. 복잡한 소재, 조립 기술, 로봇 설계를 동원해 마이크로 오리가미 구조물을 개발해야 합니다. 이제 프랑스 팸토-ST 연구소(Femto-ST Institute) 과학자들이 그런 미세 규모에서 작업하는 새로운 방법을 개발했습니다. 이들은

배터리를 이용해 스마트폰의 민감한 정보를 훔칠 수 있습니다. 이를 위해 엔지니어들은 배터리 내부에 마이크로컨트롤러를 탑재해 배터리 사용 급증(spike)을 모니터링했습니다. 그런 다음 AI를 사용해 이 급증 패턴을 특정 키스트로크와 매칭했습니다. 배터리 해킹: 작동 원리 텍사스 대학교, 이스라엘 공과대학 테크니온, 히브리 대학교 보안 연구진이 스마트폰 배터리를 사용해 사용자 몰래 민감한 정보를 훔칠 수 있음을 발견했습니다. 요즘 모바일 기기에는 반응성과 배터리 수명 연장을 위해 개발된 스마트 배터리가 탑재됩니다. 하지만 이 배터

새로운 자가발열 배터리가 -42°C에서도 15분 만에 충전됩니다. 4,500회 충전 사이클을 견디며 용량 손실은 단 20%에 불과합니다. 이는 12년 배터리 수명 주기나 전기차 28만 마일 주행에 해당합니다. 급속 충전 인프라 경쟁과 추위 문제 대형 자동차 제조사들 사이에서 충전소의 전력과 급속 충전소 수를 늘리는 경쟁이 뜨겁습니다. 2017년 다임러, 폭스바겐, 포드, BMW는 2020년 말까지 유럽 전역에 400개 초고속 충전소를 구축하는 합작 투자를 결성했습니다. 한편 혼다는 2022년까지 15분 급속 충전 기능의 전기차를

DARPA가 새로운 분자를 생성하는 머신러닝 기반 도구를 개발했습니다. 메이크잇(Make-It)이라 명명된 이 프로그램은 여러 군용 제품과 응용 분야의 화학 발견 과정을 가속화할 수 있습니다. 컴퓨터에게 화학 합성 계획 가르치기의 난제 현대 유기화학에서 가장 어려운 과제 중 하나는 컴퓨터에게 화학 합성 경로를 계획하는 법을 가르치는 것입니다. 수년간의 연구에도 불구하고, 컴퓨터가 구축한 완전한 경로를 실험실에서 성공적으로 구현한 적은 없습니다. 현재 컴퓨터 소프트웨어/하드웨어는 방대한 화학 변환 지식 기반을 효율적으로 다루고,

새로운 알고리즘이 문제 해결에 필요한 반복 횟수를 획기적으로 줄여 계산을 기하급수적으로 가속화합니다. 소셜 미디어 분석, 유전자 데이터 클러스터링 등 대규모 데이터셋에서 기존 순차 알고리즘보다 훨씬 뛰어난 성능을 보입니다. 최적화 문제와 순차 알고리즘의 한계 수천 가지 최적화 문제(모든 실행 가능한 해 중 최적해를 찾는 문제) — 수익률 위험을 최소화하기 위해 주식에 자금을 배분하거나, 직원 가용 사무실에 배치해 업무 흐름과 직원 통계를 최대화하는 문제 등 — 은 순차 알고리즘에 크게 의존합니다. 이 알고리즘들의 기본 작동 패턴

연구진이 양자 시스템과 머신러닝 기법을 이용해 자기장을 측정하는 새로운 방법을 개발했습니다. 기존 기술보다 6배 더 높은 민감도를 달성했습니다. 측정 정밀도의 한계 사물을 얼마나 정밀하게 측정할 수 있는지에는 한계가 있습니다. X선 이미지를 예로 들면, 꽤 흐릿해서 전문 의사가 제대로 판독해야 합니다. 더 높은 강도와 긴 노출 시간으로 조직 간 대비를 개선할 수 있지만, 그런 많은 방사선은 인체에 안전하지 않습니다. 표준 양자 한계(standard quantum limit)라는 것을 아실 겁니다. 측정 정확도는 주어진 자원의 제

연구진이 2D 이미지에서 완전한 3D 헤어 지오메트리를 생성하는 신경망을 개발했습니다. 이 네트워크는 최대 3만 가닥의 머리카락을 밀리초 단위로 렌더링할 수 있습니다. 웨이브, 곱슬, 직모 등 다양한 헤어스타일을 부드럽게 샘플링하고 보간할 수 있습니다. 가상 인간 구현의 난제, 머리카락 렌더링 기계에서 사실적인 머리카락을 렌더링하는 것은 가상 인간을 디지털화할 때 가장 어려운 과제일 것입니다. 눈, 코, 귀 같은 다른 부위와 달리 머리카락은 모양 변이가 매우 크고, 각 가닥의 변형성과 부피 구조 때문에 극도로 복잡합니다. 기존

새로운 합성곱 네트워크가 기준 프레임의 색상을 이후 프레임으로 복사하는 법을 학습합니다. 이 과정에서 서로 다른 객체를 추적하고 가림 현상(occlusion)도 극복합니다. 사람 자세 추적도 가능합니다. 비디오 내 객체 추적, 컴퓨터 비전의 난제 비디오 속 객체를 추적하도록 기계를 가르치는 것은 컴퓨터 비전에서 가장 어려운 과제 중 하나입니다. 추적을 위해 방대한 양의 레이블링된 학습 데이터가 필요하기 때문입니다. 지구상에서 일어나는 모든 일을 기록하고 레이블링하는 것은 비현실적입니다. 그래서 방대한 양의 원시 비라벨 데이터 클

새로운 합성곱 신경망(CNN)이 사람의 호흡 속 화합물을 분석해 질병을 감지할 수 있게 되었습니다. 이 기술은 진단 과정을 빠르고 저렴하며 신뢰성 높게 만듭니다. 법의학, 의학, 환경 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다. AI, 이제는 후각을 갖다 인공지능(AI)은 요즘 가장 뜨거운 화두입니다. 개발자들은 음성 인식, 완전 자율주행차, 비디오 화질 개선, 배터리 및 폭발물 개발 등 거의 모든 분야에 AI를 접목하고 있습니다. AI는 모든 분야에서 놀라운 역량을 입증해 왔습니다. 이제 AI는 냄새도 맡을 수 있게 되었습니다

연구진, 시야각과 색 재현 개선 위해 멀티도메인 디스플레이 제안 액정 고분자, 폴리(다이-n-알킬실록세인) 작동 제조 공정 용이케 하고 인쇄 및 유기 전자공학 분야 새 문 열 수 있음 액정 디스플레이(LCD) 시장은 액정 물질 상태 이점(이동성과 질서 결합으로 고효율, 저전력, 소형화 가능) 완전히 누려왔습니다. 그러나 LCD 기술 주요 제한 중 하나는 시야각: 옆에서 볼 때 색상 정확하게 렌더링 못 함. 액정 공동 정렬(co-alignment) 때문. 이 문제 해결 위해 독일, 러시아, 프랑스 국제 연구진 팀이 액정 배향 새

독특한 창문 코팅 기술로 일반 가정 에너지 효율 개선 반투명 광전지는 가볍고 다채로운 필름으로 창문을 단열재와 발전기로 변환 친환경 빌딩이라 불리는 환경친화적 건축 트렌드가 불필요한 태양광 복사 차단해 냉난방 비용 낮추는 첨단 창문 코팅 인기 높였습니다. 친환경 건축 관행은 유틸리티, 내구성, 경제성, 편안함 같은 전통적 건축 설계 관심사와 보완. 엔지니어와 연구진에게 얇고 투명한 태양전지 개발 영감 줘 창문을 소형 발전기로 변환 가능케 함. 이 두 기능이 창문 호환 소재 하나로 결합되면 얼마나 놀라울까요? 이제 중국 재료 공학

스마트 반창고, 만성 상처 상태 모니터링하고 적절한 약물 전달 pH, 온도, 산소 센서가 양피지(parchment) 종이에 제작 모든 구성요소 저비용 유지 위해 선택 욕창(bed sores)과 당뇨발(diabetic foot) 같은 만성 난치성 상처는 매년 650만 명 이상 미국인 영향. 연구에 따르면 연간 250억 달러 이상 치료비 소요되며, 고령 인구서 당뇨와 비만 수준 증가로 매년 증가. 기존 치료법은 일반적, 노동집약적, 꽤 비쌈. 대부분 전형적 세척, 산소 요법, 변성 조직 제거(데브리드먼트/debridement) 또는

뉴럴 네트워크, 노이즈 없는 사진이 어떤 모습인지 학습한 적 없이 자동으로 사진 향상 저조도 사진, 자기공명영상(MRI), 물리 기반 이미지 합성에 활용 가능 저조도, 픽셀화, 거친 사진에서 포토샵 없이 아티팩트와 노이즈 제거할 수 있다면 좋지 않을까요? 새로운 머신러닝 모델이 손상된 이미지 샘플만 관찰해 똑같이 해냅니다. 손상된 측정값에서 신호 재구성(signal reconstruction)은 통계적 데이터 분석 핵심 부분. 요즘 머신러닝 기술 진전으로 신호 손상 통계적 모델링 회피 관심 증가. MIT, 엔비디아(NVIDIA)

새 머신러닝 모델, 예고편 기반으로 어떤 관객이 영화 볼지 예측 협업 필터링(Collaborative Filtering) 방법으로 얼굴, 객체, 풍경 등 예고편 특징 추출 이 특징들 관객 수 및 인구통계 데이터와 결합해 관객 수 예측 예고편(trailer)은 신작 영화 마케팅 캠페인에서 가장 중요한 부분. 캐릭터 제시, 줄거리 전달, 스토리라인 힌트 공개, 영화 팬들 사이 인지도 제고. 영화 제작자에겐 관객 관점 학습 기회: 뭐가 좋았고 뭐가 인상적이지 않았나. 보통 이런 디테일 다음 마케팅 캠페인 전략 계획에 도움. 최고 예고