인공지능 시대의 과학적 발견

Nature 620권, 47~60페이지(2023)이 기사 인용

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인공 지능(AI)은 연구를 강화하고 가속화하기 위해 과학적 발견에 점점 더 통합되고 있으며, 이를 통해 과학자들은 가설을 생성하고, 실험을 설계하고, 대규모 데이터 세트를 수집 및 해석하고, 전통적인 과학적 방법만으로는 불가능했을 통찰력을 얻을 수 있습니다. 여기에서는 레이블이 지정되지 않은 방대한 양의 데이터에 대해 모델을 훈련할 수 있는 자기 지도 학습과 과학적 데이터의 구조에 대한 지식을 활용하여 모델 정확성과 효율성을 향상시키는 기하학적 딥 러닝을 포함하여 지난 10년 동안의 혁신을 살펴봅니다. 생성적 AI 방법은 이미지, 시퀀스 등 다양한 데이터 양식을 분석하여 소분자 약물, 단백질 등의 디자인을 만들 수 있습니다. 우리는 이러한 방법이 과학 과정 전반에 걸쳐 과학자들에게 어떻게 도움이 될 수 있는지, 그리고 그러한 발전에도 불구하고 남아 있는 주요 문제에 대해 논의합니다. AI 도구 개발자와 사용자 모두 이러한 접근 방식에 개선이 필요한 시점과 열악한 데이터 품질 및 관리 책임으로 인한 문제가 남아 있는 시점을 더 잘 이해해야 합니다. 이러한 문제는 과학 분야 전반에 걸쳐 발생하며 과학적 이해에 기여하거나 이를 자율적으로 획득할 수 있는 기초적인 알고리즘 접근 방식을 개발해야 하므로 AI 혁신에 중요한 초점 영역이 됩니다.

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