Scientific Discovery Evolution

Hypothesis
Generation

가설 생성 기술은 생성형 AI를 통해 과학 연구의 효율성과 혁신성을 극대화하며, 인간 과학자와의 협력을 통해 새로운 발견의 시대를 열고 있습니다.

주요 기술 개념

대규모 언어 모델 (LLMs)

방대한 과학 문헌을 처리하고 분석하여 텍스트 기반 가설을 생성하는 중심적인 역할을 수행합니다. 구조화된 추론과 반복적인 가설 개선을 통해 품질을 향상시킵니다.

Reasoning Literature Analysis

지식 그래프 (KGs)

LLM의 사실적 정확성을 높이고 과학적 개념 간의 관계를 조직화하여 추론 능력을 극대화합니다.

멀티 에이전트 AI

SciAgents와 같이 전문성을 가진 여러 AI 에이전트가 협력하여 가설을 생성하는 자율 시스템입니다.

그래프 추론

온톨로지 지식 그래프를 활용하여 추상적인 개념을 개발하고 도메인 간 일반화를 지원합니다.

생성형 AI (Generative AI)

GAN, VAE 등을 포함하여 새로운 가설, 데이터, 분자 구조를 생성하며 과학적 발견을 자동화하는 핵심 기술입니다.

The Rise of
AI Co-Scientist

AI 공동 연구자는 가설 수립부터 실험 설계까지 과학적 방법의 모든 단계에서 파트너 역할을 수행합니다. 방대한 문헌과 데이터를 신속하게 분석하여 지식의 격차를 식별하고, 숨겨진 패턴을 찾아내는 지능형 시스템입니다.

  • 문헌의 심층 이해와 추론 기반 가설 서술
  • 자동 추론을 통한 인과 관계 및 상호작용 제안
  • 실험 데이터 패턴 식별 및 결과 예측
LLMs Language Logic
XAI Explainability
Graphs Connectivity
Sim Simulation

최신 세부 연구 소주제

LLM 가설 생성 기술

프롬프팅, 반복적 개선, 참신성 증대 및 구조화된 추론 기법 연구.

분자 및 재료 설계

GPT, GAN 등을 활용하여 특정 속성을 가진 분자 구조 및 신소재 설계.

가설 평가 방법론

참신성, 타당성, 검증 가능성 평가 지표 및 인간 전문가 협업 검증.

실험 자동화 및 시뮬레이션

물리/화학 시스템 가상 검증 및 최적의 실험 매개변수 도출.

LLM + 지식 그래프 통합

검색된 관계를 LLM 컨텍스트에 추가하여 사실적 정확성 확보.

에이전트 협업 프레임워크

과학 커뮤니티의 협업 과정을 모방한 멀티 에이전트 자율 시스템.

유망한 핵심
기술 요소

미래 과학 연구의 패러다임을 바꿀 6가지 핵심 엔진

"AI는 단순한 도구를 넘어, 발견의 경로를 설계하는 동반자가 되고 있습니다."

자기 지도 학습 생성 모델 Self-Supervised
지식 그래프 임베딩 및 추론 KG Embedding
멀티 모달 AI (Multi-modal) Integration
설명 가능한 AI (XAI) Transparency
과학적 발견 강화 학습 Optimization
디지털 트윈 및 계산 시뮬레이션 Virtual Testing

새로운 발견의 시대를 향하여

AI 기반 가설 생성 기술은 과학 연구의 효율성을 극대화하며 인류가 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 데 결정적인 역할을 할 것입니다. 데이터 편향과 설명 가능성이라는 과제를 극복하며, AI는 미래 과학 연구의 필수적인 동반자가 될 것입니다.