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AI를 이용한 연구?

2024.09.22

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요즘 김박사넷을 보면 ai 자체를 연구하는 건 아니더라도 ai를 활용해서 뭔가 연구하는 경우가 많은 것 같습니다.

그런데 저희 연구실 포함, 주위 연구실이나 콜로퀴움 같은 것을 들어도 실제로 ai를 활용해서 연구하는 곳은 거의 못 봤습니다. 아마 물리학과에 실험쪽이라 좀 그런 경향성이 있는 것 같습니다.

제가 궁금한건 ai를 어떤 분야에서 어떻게 활용하는가.. 입니다.
뭔가 새로운 현상을 보려면 애초에 데이터가 없는 경우에서 시작하는 경우가 많을 것 같은데 어떻게 ai를 사용할 수 있는지가 잘 모르겠습니다.

제가 생각나는 건 생물학 쪽은 아무래도 데이터가 많다 보니 사용될 여지가 있을것 같긴한데 다른 전전, 소재, 기계, 화학 등의 전공들에서도 이용되는 경우가 많이 있나요?

지나가다 본인은 대략적으로 어떤 연구하고 있다... 식의 간단한 소개 한번씩 해주시면 정말 감사하겠습니다..

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댓글 8개

2024.09.22

제 연구는 아닌데, 다른 논문에서 밝힌 실험 데이터를 모으고 신뢰성 따라 sorting해서 학습data로 쓰는걸 봤어요

2024.09.22

1. spatial/spectral/temporal resolution 이 높은 자료를 ground truth로 놓고 학습시켜서 낮은 자료들의 resolution 을 높이는 작업을 하는 경우가 있습니다.

2. 영상/텍스트, 또는 multimidal 자료에 의한 classification 을 진행하는 경우가 있습니다. 이때 ground truth 가 있는 경우가 많았는데 최근에 transfer learning 을 사용하는 경우도 늘었습니다.

3. 분야마다 독자적으로 LLM을 개발해서 활용하는 경우도 많습니다.

2024.09.23

큰 틀에서보면..

인공지능 = 패턴인식

인과는 있으나 사람의 직관으로는 완전히 파악하기 어려운 규칙을 모사하는 방법론임

2024.09.23

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

간단히 머신러닝만 보자면. 패턴인식을 통해

예측/분류 를 머신러닝으로 할 수 있음

예를들어 너의 키 몸무게 인성 iq등등을 넣으면

김박사넷에 똥글을 쓸놈인지 안쓸놈인지 인공지능이 분류를 해준다는뜻임

2024.09.24

물리 실험이고 ai는 머신러닝을 조금 다룹니다. 데이터가 많아야 쓸 수 있는 방법들이라서, 데이터 수집을 자동화하는 시스템을 만들고 있어요. 머신러닝은 데이터가 생명이라서, 좋은 데이터를 수집하는 게 중요하다고 생각합니다.

2024.09.24

저희 연구실에서는 MD 시뮬레이션 결과를 딥러닝으로 분석하고 있습니다.

2024.09.25

이미지 복원
신호 분류
기존 복잡한 역학 모델 기반 제어도 강화학습으로 해결

2024.09.27

질병 바이오마커 찾는데 써요. 생물학에서는 보통 데이터의 수가 그렇게 많지 않아서 딥러닝보다는 머신러닝 모델 많이쓰고, 예를들면 특정 일병에 걸린 사람들과 정상인의 마이크로바이옴에서 특정하게 두 그룹간의 차이가 나는 마이크로바이옴을 랜덤포레스트 모델로 구별해내고 특정 질병에 걸린 사람은 특이한 마이크로바이오타 (또는 rna 데이터로 확인하면 특정 유전자의 발현)가 해당 질병유무와 깊은 상관관계를 가진 인자라고 판별하는데 사용. 물론 n수가 7000~10000개 넘어가면 딥러닝 효율이 좋아지기 때문에 대단위 프로젝트에서는 딥러닝으로 바이오마커 판별하기도 함.

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