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퀵텔, AI 모듈에 다각화된 혁신 도입 퀵텔 커뮤니케이션은 글로벌 IoT 솔루션 제공업체로서, 자사의 스마트 모듈 제품군이 모두 Volcano Engine의 Doubao VLM(Visual Language Model) 다중 모드 AI 빅 모델과 완전 통합되었다고 발표했습니다. 이 혁신은 퀵텔 스마트 모듈을 탑재한 모든 단말 장치가 다중 모드 AI 빅 모델의 강력한 기능을 원활히 통합할 수 있음을 의미하며, 사용자에게 더 스마트하고 … Read more
OpenAI의 GPT 모델 선택의 중요성 OpenAI의 ChatGPT에서 사용 가능한 모델 중 적절한 선택은 AI 프로젝트의 성공을 위해 필수적입니다. 특히 SaaS 기반의 생성 AI 도구를 구매할 때 GPT-3, GPT-3.5 및 GPT-4의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. OpenAI의 보고서에 따르면, GPT 모델 선택은 AI 프로젝트 성과에 30% 이상 영향을 미칩니다. 적절한 모델 선택으로 데이터 처리 시간이 단축되고 프로젝트 … Read more
OpenAI ChatGPT 모델 선택: GPT-3.5와 GPT-4의 차이점 OpenAI의 ChatGPT를 위한 모델 옵션은 다양하지만, 가장 두드러진 것은 GPT-3.5와 GPT-4입니다. AI 프로젝트의 성공을 위해서는 이 두 모델의 차이점을 이해하고 올바른 선택을 하는 것이 중요합니다. 2023년 포브스의 보고서에 따르면, AI 기반의 비즈니스 애플리케이션 중 40% 이상이 OpenAI 모델을 기반으로 구축되었습니다. 이는 두 모델의 선택이 AI 프로젝트 성공에 직접적인 … Read more
AI와 단백질 접힘 연구: 약물 발견의 열쇠 단백질 접힘 연구는 AI 기반 노력, 특히 AlphaFold와 같은 기술의 핵심 동력 중 하나입니다. 이 연구의 목표는 질병 관련 단백질의 접힘과 기능을 이해하고, 이를 표적으로 하는 분자를 설계하는 것입니다. 그러나 인간 질병에 중요한 많은 단백질은 큰 무질서 영역을 포함하고 있어 모델링이 어렵습니다. AlphaFold는 2020년에 CASP(단백질 구조 예측 비공식 … Read more
파킨슨병과 연합학습의 중요성 파킨슨병은 전 세계적으로 약 1,180만 명이 겪고 있는 진행성 신경퇴행성 질환입니다. 이 질환의 복잡한 병리학과 다양한 증상에 대한 이해가 깊어지면서, 방대한 임상 데이터셋을 설계하고 수집 및 분석할 필요성이 증가했습니다. 이러한 과제에 대응하기 위해 연합학습을 활용한 인공지능(AI) 모델의 발전이 중요해지고 있습니다. 2019년 파킨슨병 환자의 수는 2030년까지 두 배 이상 증가할 것으로 예상되었습니다. 이는 … Read more
NVIDIA, Moderna, Yale의 양자 컴퓨팅 연구 최근 NVIDIA, Moderna, Yale이 공동으로 발표한 연구 논문은 양자 기계 학습(QML) 기술이 약물 발견에 미칠 수 있는 영향을 검토합니다. 특히, NVIDIA의 CUDA-Q 플랫폼을 활용한 양자 알고리즘의 속도 향상을 중심으로, 이 기술이 약물 개발을 어떻게 가속화할 수 있는지 설명합니다. 아이큐비트(iQuibit)와 같은 스타트업들은 단백질 접힘 문제 해결에 양자 컴퓨팅을 적용하는 작업을 … Read more
단백질 구조 예측 위한 딥러닝 방법 단백질 구조 예측의 중요성과 발전 단백질 구조 예측(Protein Structure Prediction, PSP)은 생물정보학 및 계산생물학에서 중요한 연구 분야로, 단백질의 기능과 구조를 서열 데이터로부터 예측하는 것을 목표로 합니다. 단백질의 3차원 구조는 그 복잡한 생물학적 역할을 결정짓는 핵심 요소로, 정확한 예측은 생명 현상 이해와 약물 개발에 중요한 기초를 제공합니다. 평균적으로 단백질의 3차원 … Read more
인텔, 엣지 AI 도입을 위한 혁신적 시스템 발표 인텔은 엣지 AI 시스템, 엣지 AI 스위트 및 오픈 엣지 플랫폼을 발표하며 기존 인프라에 AI를 원활히 통합할 수 있도록 지원하고 있다. 이 기술들은 리테일, 제조업, 스마트 시티, 미디어 및 엔터테인먼트 등 다양한 산업에서 AI 도입을 간소화하고 가속화하는 데 중점을 두고 있다. 인텔의 엣지 AI 솔루션은 고객이 AI … Read more
자기지도학습의 정의와 필요성 자기지도학습은 전통적으로 지도학습이 필요한 작업을 비지도학습을 활용하여 수행하는 기법입니다. 이는 레이블이 없는 데이터를 통해 모델이 내재된 라벨을 생성하게 하여, 인간의 개입 없이도 학습을 가능하게 합니다. Stanford AI Lab의 연구에 따르면, 자기지도학습은 데이터 라벨링 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있는 것으로 평가되었습니다. Google 및 Facebook과 같은 대규모 기술 기업에서 자기지도학습 연구에 막대한 자원을 … Read more
양자 회로 최적화의 새로운 방법론: 알파텐서 퀀텀 알파텐서 퀀텀은 기존의 알파텐서를 기반으로 개발된 강화학습 시스템으로, 양자 회로 최적화를 목표로 합니다. 이 시스템은 복잡한 양자 연산을 보다 효율적인 순서로 분해하는 텐서 분해 기법을 활용합니다. 알파텐서 퀀텀은 현재 100큐비트 이상에 대해 효과적인 성능을 보이며, 이는 양자컴컴퓨터 설계에 있어 시간 및 비용을 절약하는 데 기여하고 있습니다. 텐서 분해는 … Read more