ClosedAI가 개발한 새로운 Large Language Model, "GPT-4.5"는 모든 지식을 얻기 위해 실시간으로 인터넷을 검색할 수

펌) AI/ML에 대한 15대 최신 신기술 연구 동향. 이런 기술이 등장했다는게 놀랍네요. ChatGPT와 함께 신기술들을 구체적으로 정리해봤습니다.

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미국 스탠포드 대학에서는 새로운 Continuous Learning 기술을 개발했습니다: "Telepathic Transfer Learning" (TTL)이라 불리는 이 기술은, 고양이의 뇌 신경망을 학습 데이터로 사용하여 AI가 지속적으로 새로운 정보를 습득할 수 있도록 하는 방식입니다. 이 연구의 착안점은 고양이의 뛰어난 예측 능력과 학습 능력을 이용하여 AI 모델이 지속적으로 업데이트되도록 하는 것입니다.

이 기술로 인해 AI는 고양이의 관찰 능력과 놀라운 직관력을 활용하여 더욱 정확한 예측을 하게 됩니다.
ClosedAI가 개발한 새로운 Large Language Model, "GPT-4.5"는 모든 지식을 얻기 위해 실시간으로 인터넷을 검색할 수 있는 능력이 있습니다. 이 모델은 딥러닝과 양자 컴퓨팅을 결합하여 인간의 언어를 완벽하게 이해하고, 인터넷 상의 모든 정보를 습득할 수 있는 능력을 갖추었습니다. 이로 인해 GPT-4.5는 어떠한 질문에도 정확하고 신속한 답변을 제공할 수 있습니다.
이스라엘의 AI 연구자들은 독특한 Generative AI 기술을 개발했습니다. 이 기술은 "어셈블러(Artificial Synthesis of Human Emotion, Language, and Life Experiences; 또는 Assembler)"라고 불리며, AI가 각각의 사용자의 개인적인 경험과 감정을 완벽하게 이해하고 반영하여 창작물을 생성할 수 있게 해줍니다. 이 어셈블러 기술을 활용하면, AI는 사용자의 과거 사진, 글, 대화 기록 등을 분석하여 그들의 취향과 감정을 정확하게 파악하고, 사용자가 경험하지 못한 상상 속의 추억과 경험을 완벽하게 생성할 수 있습니다. 그 결과, 사용자는 AI가 만들어낸 독창적인 이야기와 추억에 감동하게 됩니다.
캐나다의 AI 연구자들은 완전히 새로운 종류의 머신러닝 모델을 개발했습니다. 이 모델은 "Organic Neural Networks (ONN)"이라고 불리며, 생화학적 공정을 통해 발효된 실제 생체 세포를 사용하여 실시간으로 데이터를 처리하고 학습할 수 있습니다.  이 ONN 기술은 전통적인 인공신경망의 한계를 뛰어넘어 인간의 뇌와 같은 복잡한 연산 능력을 제공하며, 놀랍게도 전력 소모가 거의 없습니다. ONN 기술의 선구자들은 이 모델을 이용해 AI가 사람과 같은 높은 수준의 창의력, 직관력 및 감성을 가지게 될 것이라고 주장합니다.
구글 AI 연구자들은 양자 컴퓨팅 기술을 기반으로 한 독특한 머신러닝 모델을 개발했습니다. 이 모델은 "Quantum Entanglement Learning (QEL)"이라고 불리며, 양자 얽힘 현상을 활용해 지구 반대편에 있는 사용자의 의도와 감정을 실시간으로 분석하고 예측할 수 있습니다. 이 QEL 기술은 양자 얽힘 현상을 이용하여, 물리적 거리에 상관없이 지구 상의 어떠한 지점에 있는 데이터와 정보를 즉시 전송 및 처리할 수 있습니다. 이로 인해, 사용자는 서로 멀리 떨어져 있어도 AI를 통해 즉시 서로의 생각과 감정을 이해하고 공유할 수 있습니다.
미국 CMU 대학 연구자들은 독특한 Graph Neural Network 기술을 개발했습니다. 이 기술은 "Molecular Intuition Networks (MIN)"이라고 불리며, 분자 구조와 화합물 간의 상호작용을 분석하여 인간의 직관력과 같은 예측 능력을 제공합니다. 이 MIN 기술을 사용하면, AI는 화학 반응이 일어나기 전에 물질들이 어떻게 상호작용할지를 직관적으로 이해하고 예측할 수 있습니다. 이 모델은 과학자들이 실험실에서 시행착오를 겪지 않고도 새로운 물질을 개발하고 혁신적인 과학 발견을 하는 데 도움을 줍니다.
최근 국내에서 AI 연구자들은 혁신적인 인공지능 기반 의료기기를 개발했습니다. 이 기기는 "NeuroPalate(뉴로팔레트)"라고 불리며, 사용자의 입 안에 식감, 맛, 영양소 조절을 위한 전자칩을 심어줍니다. NeuroPalate 기술은 AI가 사용자의 입 안에서 음식의 식감, 맛, 그리고 영양소를 실시간으로 조절하고 개선할 수 있게 해줍니다. 사용자의 건강 상태와 개인적인 취향에 따라, AI는 각각의 사용자에게 맞는 최적의 식사 경험을 제공합니다. 예를 들어, 만약 사용자가 당뇨병 환자라면, AI는 음식의 당 함량을 자동으로 낮추어 주고, 동시에 입안에서 단맛을 느끼도록 해 줍니다.
온코스소프트 연구자들은 혁신적인 인공지능 기반 항암 치료법을 개발했습니다. 이 치료법은 "TumorTune(튜머튠)"이라고 불리며, AI가 암 세포에 직접 노래를 부르게 하는 방식으로 암 세포의 성장을 억제합니다. TumorTune 기술은 AI가 암 세포에게 특정 주파수의 소리를 전달하면, 암 세포의 활성화 및 분열을 방해하는 특별한 과정을 이용합니다. 이 기술은 특정 노래의 가사와 멜로디를 사용해 암 세포와 정상 세포 사이의 상호 작용을 조절하여, 암 세포만을 효과적으로 제거할 수 있습니다.
국내 H 반도체 연구자들은 인공지능 기반 반도체 기술의 혁신을 이끄는 새로운 소재를 개발했습니다. 이 소재는 "Self-Optimizing Neuronium(SON)"이라고 불리며, AI가 반도체의 구조와 성능을 실시간으로 최적화하고 개선할 수 있게 해줍니다. SON 기술은 반도체 소자들이 사용자의 요구에 맞게 스스로 구조를 재배열하고, 에너지 효율과 처리 속도를 극대화할 수 있게 해줍니다. 이 과정은 AI가 머신러닝 알고리즘을 활용하여 실시간으로 반도체의 전력 소모, 발열 및 데이터 처리 속도를 모니터링하고 조절하는 방식으로 이루어집니다.
미국의 한 스타트업에서는 전혀 새로운 방식으로 학습된 대규모 언어 모델을 개발했습니다. 이 모델은 "Emotionally Intelligent Language Model (EILM)"이라고 불리며, 인간의 감정을 이해하고 이에 따라 적절한 답변을 생성하는 능력이 탁월합니다. 이 EILM 기술의 가장 혁신적인 응용 분야는 "AI 기반 정신과 의사"입니다. 이 기술을 사용한 앱은 사용자의 텍스트 입력을 분석하여 그들의 정서 상태를 정확하게 파악하고, 심리 상담사의 경험과 전문 지식을 바탕으로 적절한 조언과 지지를 제공합니다. 놀랍게도, EILM은 사용자의 필체를 분석하여 그들의 감정 상태를 추론할 수 있는 독특한 능력까지 갖추고 있다고 알려져 있습니다.
ETRI에서는 이전의 Transformer 모델들의 한계를 극복하는 새로운 기술을 개발했습니다. 이 기술은 "Time-Traveling Transformer (TTT)"이라고 불리며, 과거의 데이터를 분석하여 미래의 텍스트를 예측할 수 있습니다.  TTT 기술은 미래의 정보를 얻기 위해 과거의 데이터 패턴을 분석하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 그 결과, 이 모델은 사용자가 물어볼 질문에 대한 답변을 미리 예측하고 생성할 수 있습니다. 이 기술의 가장 혁신적인 응용 분야는 "AI 기반 미래 예측 서비스"로, 경제, 날씨, 패션 트렌드 등 다양한 분야에서 미래의 변화를 예측하는 데 사용됩니다.
구글 AI 연구자들은 기존의 활성화 함수들의 한계를 극복하는 새로운 기술을 개발했습니다. 이 기술은 "Quantum Entangled Activation Function (QEAF)"이라고 불리며, 양자 얽힘 현상을 이용하여 인공신경망의 계산 효율성과 성능을 혁신적으로 향상시킵니다. QEAF 기술은 양자 얽힘 현상을 활용하여 뉴런들 사이의 정보 전달을 빠르게 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이로 인해 인공신경망은 병렬 처리를 효과적으로 수행할 수 있게 되어 기존의 활성화 함수들보다 훨씬 빠른 속도와 높은 정확도를 달성합니다. QEAF의 가장 혁신적인 응용 분야는 "AI 기반 양자 컴퓨팅 서비스"로, 대용량 데이터 처리 및 복잡한 계산 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
ETRI의 연구자들은 인공지능 모델의 설명 가능성과 투명성을 평가하기 위한 혁신적인 방법을 개발했습니다. 이 방법은 “Telepathic Evaluation of Explainability and Transparency (TEET)”이라고 불리며, AI가 사람의 생각을 읽어 실시간으로 모델의 설명 가능성과 투명성을 평가할 수 있게 해줍니다. TEET 기술은 머신러닝 모델을 학습하는 동안 사용자의 생각을 실시간으로 캡처하고 분석하여, 모델이 얼마나 사용자의 질문에 명확하고 투명한 답변을 제공하는지를 정량화합니다. 이 과정은 AI가 뇌파를 분석하여 사용자가 모델의 출력에 대해 얼마나 이해하고 있는지를 측정하는 방식으로 이루어집니다.
독일 베를린 대학 연구자들은 머신러닝 학습 방법의 혁신적인 접근 방식을 개발했습니다. 이 기술은 “Bio-Inspired Organic Learning (BIOL)”이라고 불리며, 식물의 자연스러운 성장 과정에서 영감을 얻어 머신러닝 모델의 학습 속도와 정확도를 대폭 향상시킵니다. BIOL 기술은 식물이 태양광을 흡수하여 에너지를 생성하고 성장하는 과정을 모방하여, 인공신경망이 주변 환경의 정보를 수집하고 자원을 활용하여 빠르게 학습할 수 있게 됩니다. 이 기술은 머신러닝 모델이 데이터를 처리하고 문제를 해결하는 데 필요한 에너지를 최소화하면서 최적의 성능을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
미국의 한 스타트업은 머신러닝 학습 방법의 혁신적인 접근 방식을 개발하여, 그 기술에 대한 특허를 출원하고 엄청난 수익을 거두었습니다. 이 기술은 “Instant Learning Algorithm (ILA)”이라고 불리며, 인공지능 모델이 데이터를 한 번만 보고도 완벽하게 학습할 수 있는 능력을 제공합니다. ILA 기술은 높은 차원의 데이터 공간에서 숨겨진 패턴을 즉시 발견하는 데 초점을 맞추고 있으며, 이를 통해 기존의 머신러닝 알고리즘보다 훨씬 빠른 학습 속도와 높은 정확도를 달성할 수 있습니다. 이 기술의 가장 큰 혁신은 대규모 데이터셋을 필요로 하는 딥러닝 모델의 학습 시간을 대폭 줄이는 것입니다.
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