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이 논문은 분자 특성 예측이라는 중요한 과제를 해결하기 위한 새로운 분자 표현 학습 방법인 ChemRL-GEM을 제안합니다. 분자 특성 예측은 신약 및 재료 산업에서 분자를 평가, 선택, 생성하는 데 매우 중요한 근본적인 작업입니다. 최근 그래프 신경망(GNN)이 분자 표현 학습에 유망한 성능을 보였으며, 레이블이 부족한 분자 문제를 극복하기 위해 자체 지도 학습 방법을 활용한 사전 학습도 성공적으로 적용되었습니다.문제점: 기존 GNN 및 사전 학습 전략은 분자를 원자와 결합의 위상학적 그래프 데이터로만 취급하며, 분자의 3차원(3D) 공간 구조, 즉 분자 기하 정보를 충분히 활용하지 못했습니다. 하지만 분자 기하 정보는 분자의 물리적, 화학적, 생물학적 특성을 결정하는 데 가장 중요한 요소 중 하나입니..

이 논문은 인-배치(in-batch) 대조 학습(contrastive learning)에서 미니 배치(mini-batch) 샘플링 문제를 다루며, 모델 성능 향상을 위한 BatchSampler라는 새로운 방법을 제안합니다.인-배치 대조 학습의 맥락대조 학습은 컴퓨터 비전(vision), 자연어 처리(language), 그래프(graphs) 등 다양한 데이터 영역에서 널리 사용되는 자기 지도 표현 학습(self-supervised representation learning) 전략입니다. 그 핵심은 의미적으로 유사한 인스턴스(instances)는 가깝게, 의미적으로 다른 인스턴스는 표현 공간에서 멀어지도록 학습하는 것입니다.인-배치 대조 학습에서는 미니 배치 내의 모든 인스턴스가 다른 인스턴스에 대한 부정 ..

이 논문은 자연어 지도학습을 통해 범용적인 시각 모델인 CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)을 학습하는 접근 방식을 제시합니다. 기존의 컴퓨터 비전 시스템은 미리 정해진 고정된 객체 범주를 예측하도록 훈련되며, 이는 추가적인 시각적 개념을 지정하기 위해 추가적인 레이블링된 데이터가 필요하다는 점에서 일반성과 유용성을 제한합니다. 이미지에 대한 원본 텍스트로부터 직접 학습하는 것은 훨씬 더 광범위한 지도학습 소스를 활용하는 유망한 대안입니다. 이 논문은 이미지와 캡션의 쌍을 예측하는 간단한 사전 학습 작업이 인터넷에서 수집된 4억 개의 (이미지, 텍스트) 쌍 데이터셋에서 SOTA 이미지 표현을 처음부터 학습하는 효율적이고 확장 가능한 방법임을 보여줍니다. 사전..

인지 과학 기반의 적응적이고 견고한 AI 시스템 설계1. 서론1.1. 인지 과학과 AI의 교차점 소개인지 과학은 인간 인지의 내적 작동 방식을 이해하는 데 중점을 두며, 지각, 주의, 기억, 언어, 추론, 문제 해결과 같은 정신 과정을 탐구한다.1 반면, 인공지능(AI)은 인간의 인지 능력을 모방하거나 능가하는 지능형 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다.1 이 두 분야는 인지 과정을 이해하고 복제한다는 공통된 목표를 공유하며, 상호 보완적인 관계를 형성한다. 인지 심리학은 인간 인지에 대한 풍부한 이론적 기반과 실험적 방법론을 제공하며, AI 연구자들은 이를 활용하여 보다 견고하고 인간과 유사한 AI 시스템을 개발할 수 있다.1이러한 맥락에서 인지 아키텍처는 인간 인지의 근본적인 메커니즘과 구조를 포착하..

AI 개발: 인간 윤리 발달, 사회적 상호작용 및 피드백의 역할에서 얻은 이해를 통한 미묘하고 맥락을 인지하는 윤리적 행동 촉진 연구요약본 보고서는 인간의 도덕적 및 인지적 발달에 대한 깊은 이해가 AI 시스템의 윤리적 행동과 지식 생성 능력을 향상시키는 데 어떻게 영감을 줄 수 있는지 탐구한다. 로렌스 콜버그(Lawrence Kohlberg)와 장 피아제(Jean Piaget)의 도덕 발달 이론, 앨버트 반두라(Albert Bandura)의 사회 인지 이론에서 얻은 통찰력은 AI가 단순히 규칙을 준수하는 것을 넘어, 미묘한 맥락을 인지하고, 의도를 이해하며, 자기 조절을 통해 윤리적으로 행동하도록 설계하는 데 중요한 지침을 제공한다.보고서는 현재 프롬프트 엔지니어링의 한계를 분석하고, 인간의 사회적 학..

윤리적 AI 설계: 능동적 개발, 인간 감독, 그리고 AI 도덕적 추론의 미래 개척요약이 보고서는 책임감 있는 인공지능(AI) 개발에 필요한 중요한 패러다임 전환을 심층적으로 다룬다. 즉, AI 윤리는 기술 발전의 부산물로 단순히 '창발'하는 것이 아니라, 의도적으로 '설계'되고 통합되어야 한다는 인식이 그 핵심이다. 보고서는 윤리적 AI를 이끄는 기본 원칙들을 탐구하며, 공정성, 투명성, 책임성을 타협할 수 없는 설계 필수 요소로 강조한다. 또한, 강력한 인간 감독 메커니즘(인간 개입형 시스템)과 지속적인 편향 감사 방법론을 포함한 현재의 운영 전략을 분석하고, 위험을 완화하고 신뢰를 구축하는 데 있어 이러한 전략의 역할을 조명한다. 나아가, AI의 '블랙박스' 특성과 진화하는 EU AI 법과 같은 규..

인간의 내적 행동강령과 대화형 인공지능 시스템 프롬프트 심층 비교 분석: 행동 및 출력 지침의 유사점1. 서론인간의 말과 행동을 지배하는 근본적인 삶의 원칙, 가치관, 그리고 역할(부모, 직업 등)에 따른 내적 행동강령이 존재한다는 가설은 심리학, 사회학, 철학 분야에서 오랜 연구 주제였습니다. 흥미롭게도, 이러한 인간의 내적 지침 체계와 유사한 기능이 대화형 인공지능(AI)의 시스템 프롬프트에서도 관찰될 수 있다는 제안이 제기되었습니다. 본 보고서는 이러한 매력적인 비유를 탐구하며, 인간과 AI 시스템이 각자의 방식으로 어떻게 행동과 출력을 지침하는지 심층적으로 분석하고자 합니다.인간 행동의 근간을 이루는 원칙을 이해하는 것은 심리학적, 사회학적, 철학적 탐구에 있어 매우 중요합니다. 마찬가지로, AI..

대한민국 인공지능 3대 강국 도약을 위한 성장전략과 미래과제 보고서I. 서론: 대한민국 AI 강국 도약의 비전인공지능 시대의 도래와 국가 경쟁력의 중요성인공지능(AI)은 4차 산업혁명의 핵심 기술로 자리매김하며 국가 안보, 경제 성장, 사회 혁신을 좌우하는 결정적인 동력으로 부상하고 있습니다. 글로벌 AI 시장은 챗GPT와 같은 생성형 AI의 등장 이후 폭발적인 성장을 거듭하고 있습니다. 2023년 149억 달러(약 19조 원) 규모였던 시장은 2027년에는 1511억 달러(약 196조 원)에 달할 것으로 전망되며, 연평균 86.1%의 고성장이 예상됩니다.1 이러한 AI 기술의 발전은 정보통신, 제조, 의료, 공공, 금융, 교육 등 주요 산업 전반에서 혁신을 가속화하고 기업 경쟁력을 높이며 새로운 비즈니..

대한민국 제조AI 현황 분석 및 미래 발전 전략 로드맵I. 서론제조업은 인류 문명의 발전과 경제 성장의 핵심 동력이었으며, 현재는 4차 산업혁명이라는 거대한 전환기를 맞이하고 있습니다. 과거 소품종 대량생산 체계에서 벗어나, 다품종 개인 맞춤형 유연생산으로의 전환이 가속화되고 있으며, 고품질·고기능 제품 중심에서 데이터와 인공지능(AI) 기반의 혁신 제품 중심으로 패러다임이 변화하고 있습니다.1 이러한 변화의 중심에는 제조AI가 자리하고 있으며, 이는 생산 효율성 향상, 비용 절감, 품질 관리 개선, 그리고 예측 가능성 증대 등 제조업의 핵심 경쟁력을 확보하는 데 필수적인 동력으로 부상하고 있습니다.1본 보고서는 제조AI의 글로벌 현황과 주요 동향을 면밀히 분석하고, 대한민국의 제조AI 도입 및 발전 수..

주요 포인트연구는 s3 프레임워크를 제안하며, 이는 강화 학습(RL)을 통해 검색 에이전트를 효율적으로 훈련시켜 RAG 시스템의 성능을 향상시킵니다.s3는 2.4k 샘플만으로 기존 방법보다 우수한 성능을 달성하며, 검색과 생성을 분리해 모델 독립성을 제공합니다.실험 결과, 6개의 일반 QA와 5개의 의료 QA 벤치마크에서 s3가 뛰어난 성능을 보였고, 도메인 전이 가능성을 입증했습니다.한계로는 생성기 품질 의존성, 보상 계산 비용, 데이터 편향 가능성을 지적하며, 미래 연구 방향을 제시합니다.상세 리뷰 노트서론 및 배경"s3: You Don't Need That Much Data to Train a Search Agent via RL"라는 제목의 논문은 Pengcheng Jiang 외 여러 저자가 작성했..