식별된 주요 기술 동향
멀티모달 컨텍스트 통합의 고도화
텍스트 외에 이미지, 실험 데이터, 시뮬레이션 결과, 센서 판독값 등 다양한 형태의 데이터를 LLM에 컨텍스트로 통합합니다. 이기종 데이터 형식의 조화와 일관된 이해를 위한 새로운 기법이 개발 중입니다.
적응형 컨텍스트 관리
탐구 단계에 따라 윈도우를 동적으로 조정. 실시간으로 관련 지식을 삽입하고 불필요한 정보를 제거하는 유연한 시스템 구축에 집중합니다.
자기 수정 및 반복 개선
AI가 스스로 생성한 가설을 비판적으로 평가하고, 과학적 원칙에 따라 컨텍스트를 수정하는 CoT(Chain-of-Thought) 확장 피드백 루프를 도입합니다.
도메인 특화 컨텍스트 인코딩
신약 개발, 기후 모델링 등 특정 분야에 최적화된 온톨로지와 지식 그래프를 프롬프팅 메커니즘에 원활하게 통합합니다.
인간-AI 협업 컨텍스트 공동 생성
단순한 입력을 넘어, 시각화와 상호작용 도구를 통해 과학자가 AI의 추론 상태를 이해하고 함께 컨텍스트를 개선하여 협업 시너지를 극대화합니다.
무결성을 위한 윤리적 엔지니어링
편향 완화 및 재현성 보장을 위한 구조화된 지침을 컨텍스트에 직접 통합하여 AI의 과학적 기여가 책임감 있게 이루어지도록 보장합니다.