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구글 "AI 에이전트 공동 과학자" 입갤 ㅋㅋ
저희는 과학자들이 획기적인 가설과 연구 제안서를 생성하고, 과학 및 생의학적 발견의 속도를 가속화하도록 돕기 위해 Gemini 2.0을 기반으로 구축된 다중 에이전트 AI 시스템인 AI 공동 과학자를 소개합니다.https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/ Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientistresearch.google- 구글, 연구 가속화 위한 AI '공동연구원' 도구 개발구글, 연구 가속화 위한 AI '공동연구원' 도구 개발 [핵심요약] - AI 기반 연구 보조 도구 '공동연구원' 개발 - 과학 연구 속도 향상 목표 - 실험 설계와 데이터 분석 지원 - 연구 프로세스 자동화 기능 제공 - 파이낸셜타임스(FT) 최초 보도 - 연구자들의 생산성 향상 기대 [한줄요약] 구글이 과학 연구 가속화를 위한 AI 기반 '공동연구원' 도구를 개발하며 연구 프로세스 혁신 추진 제미니 [핵심 요약] * 구글, 연구 속도 향상 위한 AI '공동 과학자' 도구 개발 (FT 보도) - dc official App- 구글에서 AI 과학자들이랑 공동으로 인류난제 연구중이라고 밝힘AI 공동 과학자(AI co-scientist)를 통한 과학적 혁신 가속화 제미니 2.0(Gemini 2.0)을 기반으로 한 멀티 에이전트 AI 시스템인 AI 공동 과학자(AI co-scientist)를 소개한다. 이는 과학자들이 새로운 가설과 연구 제안을 도출하고, 과학 및 의생명 분야에서 발견의 속도를 높이도록 지원하는 가상의 연구 협업 도구다. 과학의 발전을 위해 연구자들은 창의성과 통찰력, 그리고 풍부한 문헌 정보를 결합해 새로운 연구 방향을 설정하고 이를 탐색해 나간다. 하지만 여러 분야에서 쏟아지는 방대한 연구 결과물과 낯선 학문 간의 융합을 시도해야 한다는 점은 여전히 큰 도전이다. 그럼에도 불구하고, 미생물학·유전학·분자생물학 등 다양한 분야를 결합해 크리스퍼(CRISPR) 연구로 2020년 노벨 화학상을 수상한 에마뉘엘 샤르팡티에(Emmanuelle Charpentier)와 제니퍼 다우드나(Jennifer Doudna)의 사례에서 보듯, 학제 간 연구가 가져오는 혁신적 성과는 매우 중요하다. 최근 AI가 복잡한 주제를 융합·분석하고 장기적 계획 및 추론을 수행할 수 있게 되면서, 이러한 한계를 보완하기 위한 AI 도구가 주목받고 있다. 이를 바탕으로 개발된 AI 공동 과학자는, 단순한 문헌 검토와 요약을 넘어 새로운 지식을 발굴하고, 기존 연구 결과를 토대로 증명 가능한 독창적 가설과 연구 제안을 세울 수 있도록 돕는다. 이는 연구자가 설정한 특정 연구 목표에 맞춰 가설을 구성하고 제안하도록 설계된 협업형 멀티 에이전트 시스템으로서, 과학적 탐구의 근간인 ‘과학적 방법’의 추론 과정을 모사한다. 과학자를 돕고 발견을 가속화하는 AI 공동 과학자 AI 공동 과학자는 자연어로 제시된 연구 목표를 입력받아 참신한 연구 가설, 상세한 연구 개요, 실험 프로토콜을 생성해 낸다. 이를 위해 과학적 방법 자체에서 영감을 얻은 생성(Generation), 반성(Reflection), 순위 매기기(Ranking), 진화(Evolution), 근접성(Proximity), 메타 리뷰(Meta-review) 등 특화된 에이전트들의 협업을 통해, 자동화된 피드백을 반복적으로 적용하고 가설을 평가·개선한다. 이 과정을 거치면서 시스템은 점점 더 완성도와 참신성이 높은 결과물을 만들어 내도록 고도화된다. 연구자는 이 시스템과 협업하는 여러 방식을 활용할 수 있다. 예컨대 직접 제공한 아이디어를 더욱 확장하도록 맡기거나, 시스템이 제안한 가설에 자연어로 피드백을 주면서 개선을 유도할 수도 있다. 또한 웹 검색과 특화된 AI 모델 등 다양한 도구도 활용해, 생성되는 가설의 근거와 품질을 높인다. AI가 AI 스스로를 발전시키는 스타트를 끊었음 이후 지수법칙으로 그래프를 그리며 발전 - 구글 공동 과학자 에이전트들이 다리오가 말한 데이터센터 속 천재들임 저 각 에이전트들이 부여받은 역할대로재귀 개선의 기본적 절차로 행동해서유용한 결과를 내놨음 이제 저런 에이전트듵이 수백만개로 늘어나 다리오가 말한 데이터 속의 천재들이 될것이고 이게 agi asi로 불릴거임 - 구글 재귀개선 레딧 댓글 지리네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ“난 과학자인데 이건 재귀개선을 향한 확실한 길이라고 생각해“ “연구진이 논문에 재귀개선이라고 이미 써놨구나...“- Google 공동 과학자 에이전트 논문 정리1. Gemini 2.0 기반 멀티 에이전트 시스템-과학적 가설을 생성, 검증하여 새로운 지식을 발견하는 것을 목표로 함-인간 연구자가 제시한 목표에 맞춰 가설을 생성, 토론, 개선하는 방식으로 작동2. 어떤 에이전트가 있을까?-생성 에이전트 (Generation Agent): 기존 문헌 검토 및 가설 생성-반성 에이전트 (Reflection Agent): 가설의 논리적 일관성과 기존 연구와의 연관성 검토-순위 평가 에이전트 (Ranking Agent): 가설을 토너먼트 방식으로 비교하고 점수 매김-근접성 에이전트 (Proximity Agent): 유사한 가설들을 분류하고 정리-진화 에이전트 (Evolution Agent): 기존 가설을 개선하고 새로운 관점을 도입-메타 리뷰 에이전트 (Meta-review Agent): 전체적인 연구 진행 과정 분석 및 피드백 제공-과학자는 자연어를 통해 AI와 상호작용하며 연구 목표를 설정하고 AI가 생성한 가설을 검토하고 개선할 수 있다.-에이전트들은 웹검색 및 특화된 AI 시스템을 비롯한 몇 가지 도구(tool)를 사용할 수 있다.3. 실제 연구 응용 사례-이번 논문에서는 주로 생물의학 분야에 실제 연구에 활용될 수 있는지를 검증함--급성 골수성 백혈병(AML) 치료를 위한 약물 재활용:기존에 허가된 약물 중 새로운 치료 효과가 있을 가능성이 있는 후보 약물을 제안실험 결과, AI가 제안한 약물이 실제로 종양 억제 효과를 보였음--간 섬유화 치료를 위한 새로운 표적 발견:AI가 에피제네틱 타겟을 새롭게 제안실험 결과, AI가 제안한 타겟이 간 세포 재생을 촉진하고 섬유화를 억제함이 확인됨--항생제 내성과 관련된 세균 진화 메커니즘 설명:연구진이 실험을 통해 발견한 새로운 유전자 전달 메커니즘을 AI가 독립적으로 동일한 결론 도출기존 연구 결과와 일치하며 AI의 예측 정확성이 검증됨4. AI 공동 과학자의 성과 평가-Elo 점수 기반 자동 평가 시스템을 통해 AI가 생성한 가설의 품질을 측정-연구 목표를 203개로 나누어 AI의 성과를 측정한 결과, 시간이 지남에 따라 점진적으로 가설의 품질이 향상됨을 확인-인간 전문가와 비교한 실험에서 AI가 보다 창의적이고 실용적인 가설을 제안할 수 있음이 입증됨5. 결론 및 향후 과제-AI 공동 과학자는 연구 과정에서 협업적인 도구(co-scientist)로 작용하며 연구자의 창의성을 보완하는 역할을 함-본 논문에서는 생물의학 분야에서의 적용 가능성을 검토했으나, 향후 물리학, 화학, 재료과학 등 다양한 학문 분야에 적용 가능-윤리적 문제 및 AI의 안전성을 강화할 필요성이 있으며, 이를 위한 추가적인 연구가 필요함각주. 에이전트 예시1. 생성 에이전트 (Generation Agent)예시: "ALS의 진행을 촉진하는 주요 인자를 새로운 관점에서 제시하는 가설을 개발한다. 이를 위해 iPSC 세포를 사용한 in-vitro 실험을 고려할 수 있다."2. 반성 에이전트 (Reflection Agent)예시: "제안된 ALS 가설이 기존 연구와 일치하는지 검토하고, 새로운 실험적 검증이 필요한지를 평가한다."3. 순위 평가 에이전트 (Ranking Agent)예시: "ALS 연구에서 제시된 여러 가설을 상호 비교하여 가장 타당성이 높은 가설을 Elo 점수를 기반으로 평가한다."4. 근접성 에이전트 (Proximity Agent)예시: "ALS 관련 기존 연구와 AI가 생성한 가설의 유사성을 분석하여 중복을 줄이고 새로운 아이디어를 도출한다."5. 진화 에이전트 (Evolution Agent)예시: "ALS 가설을 개선하기 위해 기존 신경퇴행성 질환 연구에서 영감을 받아 새로운 메커니즘을 추가한다."6. 메타 리뷰 에이전트 (Meta-review Agent)예시: "ALS 연구 가설들의 공통적인 문제점을 분석하고, 반복적으로 등장하는 오류를 반영하여 향후 가설 생성에 피드백을 제공한다."*결론 전문 번역:AI 공동 과학자는 과학자들의 연구를 보조하고 과학적 발견을 가속화하는 AI 기반 시스템으로서 유망한 발전을 보여준다. 이 시스템은 다양한 과학 및 생물의학 분야에서 새로운 실험 가능한 가설을 생성할 수 있으며, 일부는 실험적 결과로 뒷받침되기도 한다. 또한, 계산 자원이 증가함에 따라 반복적으로 자기 개선이 가능하다는 점에서, 인류 건강, 의학 및 과학의 중요한 난제 해결을 가속화할 가능성을 시사한다. 이러한 혁신은 수많은 질문과 기회를 열어주며, AI 공동 과학자 시스템 자체를 경험적이고 책임감 있는 과학적 접근 방식으로 연구함으로써 그 잠재력을 안전하게 탐색할 수 있다. 이를 통해 협력적이고 인간 중심적인 AI 시스템이 인간의 창의성을 증진하고 과학적 발견을 가속화하는 방법에 대한 이해를 높일 수 있을 것이다.*Test Time Computation에 대한 중요한 강조 내용:Elo로 측정된 성능 포화의 증거는 보이지 않았으며, 이는 이 패러다임에서 테스트 시간 컴퓨팅을 더 확장하면 공동 과학자 시스템의 결과 품질이 계속 향상될 수 있음을 시사합니다. 공동 과학자 아키텍처가 모델에 구애받지 않으며 최첨단 및 추론 LLM의 추가 발전으로부터 이익을 얻을 가능성이 높다는 점을 다시 한 번 언급할 가치가 있습니다.(Elo가 자동 평가된 점수라는 점에서 얼마만큼 믿을 수 있는지는 아직 의문이 조금 남아있음)
작성자 : ㅇㅇ고정닉
2025 시즌 팀 별 리버리 모음 (Feat. VS 2024)
2025 시즌 팀 별 리버리 모음스튜디오 사진(공개한 경우)을 기본으로 준비했고,보정이 들어가지 않아 트랙에서 보게 될 모습에 가까운 F1 75 행사 사진으로 가져왔음.덤으로 직전 리버리와 비교할 수 있도록 24시즌 차량 사진도 덧붙임.24 컨챔순으로 나열하니 즐감1. 파파야 룰 레이싱 (멕라렌)첫인상: 잭동 시기 파파야 오렌지 리버리의 최종본 같은 느낌. 죽지도 않고 2년만에 돌아와 꼽사리낀 블루 포인트 컬러. 프론트윙의 도색을 덜어내어 지난 시즌 보다 무게감 있어 보인다. 이젠 익숙해진 생김새에 벌써 올해 스페셜 리버리가 적용된 모습이 그려짐(크롬, 화이트)참고) 2024 리버리2. 박씨네 마굿간 (페라리)첫인상: 차와 드라이버를 휘감던 옐로우 라인을 없애고 흰색을 포인트 컬러로 앞세우면서 전반적으로 비싸보인ㄷ...는 건 차치하고 슈마허ㅠ와 알국왕 시절 페라리의 느낌이 스멀스멀 난다. 여전히 창창한 날 하늘 마냥 시퍼런 HP 로고와 뒷태에 추가된 IBM 로고를 싫어하는 분위기도 있지만 얘네 둘이 상징색이 대충 맞다는 것만으로도 감사할 일인 듯.참고) 2024 리버리그저 잘가라 맥 도 날 드!!!3. 탄산 박카스 레이싱 (레드불)첫인상: 못 난 리버리는 아니다. 다만 겁나게 울궈 먹고 있을 뿐.. 아마 2~30년이 지나면 사람들은 현시기 레드불 리버리를 강팀의 명 리버리로 빨아줄 거다. 멕라렌-말보로나 로터스-존 플레이어 스페셜처럼. 물론 "그 때도" 이 리버리를 쓰고 있지 않다면.. 막스가 떼 쓰길래 이번엔 한 번 바꾸나 했지참고) 2024 리버리BYE BIT (난 바이빗 로고 크게 신경 안쓰였음)4. 벤츠팀 (메르세데스 AMG)첫인상: 이네오스가 돈을 전만큼 안 주나? 빨강 포인트 컬러가 빠지니 조금은 밋밋해진 느낌임. 확실히 검-실은 포스 있는 조합. W11 시기처럼 엔진커버의 삼각별이 작아졌다. 작년의 큰 삼각별들과 달리 굴곡의 왜곡을 덜 받아 좀 더 단정해보인다.참고) 2024 리버리간지나는 블랙을 섞은 실버애로우 ^부활^은 신의 한수 였음. 작년 갠적으론 가장 이뻤음5. 애비돈턴 마틴 레이싱 (애스턴 마틴) 첫인상: 사이드 팟 언저리 검정색칠이 너무 애매하게 생겨먹었다. 굳이 저렇게 선을 땄어야 했을까? 다 필요없다. 그냥 뉴이가 알국왕 26년에 우승만 시켜준다면 쌩카본차를 들고와도 경배할 거다. 티저에서 갑자기 그 옛날 재규어 레이싱마냥 연두색을 칠한 모습이 등장해 놀란 이들이 많았는데, 다행히 그 오묘하고 반짝거리는 색은 잘 간직했다.참고) 2024 리버리여기 팀은 항상 느끼지만 공식 사진이 실차 색을 못 따라간다. 알고보면 애마 레고도 얘네가 색상코드 잘못 알려준 걸 수도 있다.6. BWT 레이싱 (알핀)첫인상: 정말 몇 시즌 내로 쌩카본차를 들고올 기세였던 놈들이 드디어 맘을 고쳐먹었다. 물론 시즌 최후반부에 저 도색이 얼마나 남아있을지는 모르겠지만..브리아토레발 유출에 흘러나왔던 21시즌 빨파 조합? 어림도 없다 바로 BWT. 핑크색 없다 치고 파란색만 보면 색은 진짜 이쁜 듯.참고) 2024 리버리그냥 24 차의 오리너구리 주둥이 같던 프론트 노즈만 안 봤으면 좋겠다.7. (주)하스공작기계첫인상: 정식 공개 전에 리버리를 공개해버리는 것은 천조국식 상남자 마인드인가 그냥 테스트 리버리를 만들 돈이 없어서인가. 스튜디오 사진은 기깔나지만 테스트 때 찍힌 걸 보면 광빨이 안 나서인지 다소 아쉽다. 흰색과 검정색이 조화롭던 작년에 비해선 색이 앞뒤로 따로 노는 느낌이 좀 있다.참고) 2024 리버리8. 미나르디 (RB)첫인상: 단 1년만에 호감작 토로로쏘 스타일 리버리를 버렸지만 못지 않은 명작을 뽑은 듯. 엔진 사이드커버의 시뻘건 혼다 로고로 레드불-혼다의 마지막을 불태우는 중. 토로로쏘-알파타우리를 거치며 레드불 황소에 색은 넣지 않으며 별개의 팀을 은근히 표현하고 싶어하는 듯 했으나 모습이었는데, 이제는 그냥 색까지 칠하며 대놓고 가기로 한 건가?참고) 2024 리버리살았는데요, 죽었습니다.9. 곧 아우디 레이싱 (자우버)첫인상: 시간 없어서 플로비즈 뿌리고 풍동 돌렸다는 게 정설. 어쨌든 엪원겜 기본 리버리는 면했다.참고) 2024 리버리10. 쩐주왔다 레이싱 (윌리엄스)첫인상: 임팩트는 다소 약하지만 리버리에서 한층 풍족함이 느껴진다. 올해도 자리잡은 듀라셀 시강. 이건 진짜 f1 역사상 면적대비 최고의 홍보인듯. 참고) 2024 리버리총평) 어지간하면 작년보다 이쁘다!
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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