본문 바로가기

분류 전체보기57

AI가 예술 창작 과정에서 인간과 협업하는 방식 AI 기술이 급격히 발전하면서 예술 창작의 영역에서도 인간과 AI 간의 협업이 활발히 이루어지고 있습니다. 오늘은 AI가 예술 창작 과정에서 인간과 협업하는 방식을 소개합니다. 초기에는 단순한 패턴 생성이나 색상 조합과 같은 보조적 역할에 머물렀지만, 최근에는 회화, 조각, 시, 음악 등 다양한 예술 분야에서 AI가 창작의 한 축을 담당하는 사례가 늘어나고 있습니다. 이러한 변화는 예술가들에게 새로운 도구를 제공할 뿐만 아니라, 창작 과정 자체를 변화시키고 예술의 본질에 대한 새로운 논의를 불러일으키고 있습니다.AI가 회화, 조각, 시 등 예술 창작에 기여하는 사례AI는 이미 다양한 예술 분야에서 창작자로서의 역할을 수행하고 있습니다. 회화 분야에서는 딥러닝을 기반으로 한 생성 모델이 기존 예술 작품을 .. 2025. 2. 28.
AI를 활용한 신약 개발 및 의료 혁신 기술 AI 기술이 발전하면서 의료 분야에서도 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 오늘은 AI를 활용한 신약 개발 및 의료 혁신 기술을 소개합니다.신약 개발과 의료 진단 분야에서 AI는 연구 시간을 단축하고 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 전통적인 신약 개발 과정은 보통 수년에서 수십 년이 걸리며 막대한 비용이 소요되지만, AI의 도입으로 인해 이 과정이 획기적으로 단축될 가능성이 커지고 있습니다. 또한, AI는 방대한 데이터를 분석하여 질병 진단의 정확도를 높이고 환자 맞춤형 치료법을 개발하는 데 활용되고 있습니다.AI가 단백질 구조 분석 및 신약 개발을 어떻게 가속화하는가?신약 개발에서 가장 중요한 요소 중 하나는 단백질 구조를 분석하는 것입니다. 단백질의 구조를 이해하면 특정 질병과 관련.. 2025. 2. 27.
자기 지도 학습(Self-supervised Learning)의 가능성과 한계 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서, 기존의 지도 학습(Supervised Learning) 방식에서 벗어나 새로운 학습 방법들이 등장하고 있습니다. 오늘은 자기 지도 학습의 가능성과 한계에 대해 이야기 합니다. 그중에서도 자기 지도 학습(Self-supervised Learning)은 대량의 레이블된 데이터를 필요로 하지 않으면서도 효과적인 모델 학습이 가능하다는 점에서 주목받고 있습니다. 자기 지도 학습은 인간이 직접 데이터에 레이블을 달아주는 과정 없이 AI가 스스로 데이터를 분석하고 패턴을 학습하는 방식으로, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 이 기술이 모든 문제를 해결할 수 있는 것은 아니며, 여전히 해결해야 할 과제들도 존재합니.. 2025. 2. 26.
AI가 주도하는 실시간 번역 기술과 다국어 이해 능력 AI 기반 실시간 번역 기술은 최근 몇 년 사이 비약적인 발전을 이루며 글로벌 소통 방식을 변화시키고 있습니다. 오늘은 AI가 주도하는 실시간 번역 기술과 다국어 이해 능력을 소개합니다.과거에는 단순한 사전식 번역이 주를 이루었지만, 이제는 인공지능이 문맥을 이해하고 실시간으로 자연스러운 번역을 제공하는 시대가 되었습니다. AI 번역 기술은 여행, 비즈니스, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 글로벌 협업이 필수적인 현대 사회에서 더욱 중요한 역할을 하고 있습니다.AI 기반 실시간 번역 기술의 발전 과정초기 번역 기술은 단순한 단어 대조 방식으로 작동했습니다. 사전 데이터베이스에 있는 단어를 찾아 그대로 변환하는 방식이었기 때문에 문맥을 고려하지 못하고 부자연스러운 번역이 많았.. 2025. 2. 25.
양자 컴퓨팅과 AI의 융합 가능성 양자 컴퓨팅 기술이 발전하면서 인공지능(AI)과의 융합 가능성이 점점 더 주목받고 있습니다. 오늘은 양자 컴퓨팅과 AI의 융합 가능성에 대해 소개합니다.기존의 AI 시스템은 고성능 컴퓨팅 자원을 활용하여 방대한 데이터를 처리하고 패턴을 학습하지만, 복잡성이 증가할수록 연산 시간이 기하급수적으로 늘어나는 한계를 가집니다. 반면, 양자 컴퓨팅은 병렬 연산과 양자 얽힘을 활용하여 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠른 속도로 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제공합니다. 이러한 기술적 변화는 AI의 학습 속도를 가속화하고, 보다 복잡한 문제를 해결하는 데 기여할 것입니다.양자 머신러닝(QML)의 개념과 기존 AI 대비 차별점양자 머신러닝(QML)은 양자 컴퓨팅의 특성을 활용하여 기존 머신러닝 모델을 더욱 효율적으로 학습시키.. 2025. 2. 24.
AI 기반 휴먼 모션 시뮬레이션과 가상인간 제작 기술 인공지능 기술이 발전하면서 가상 인간과 디지털 아바타의 활용이 빠르게 증가하고 있습니다. 오늘은 AI 기반 휴먼 모션 시뮬레이션과 가상인간 제작 기술을 소개합니다.단순한 3D 모델을 넘어, AI는 이제 인간의 움직임을 정밀하게 분석하고 자연스럽게 재현할 수 있는 단계에 도달했습니다. 특히 AI 기반 휴먼 모션 시뮬레이션 기술은 게임, 영화, 메타버스, 가상현실 등 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 이러한 기술이 어떻게 발전하고 있으며, 어떤 방식으로 활용될 수 있는지 살펴봅니다.AI가 3D 캐릭터의 자연스러운 움직임을 생성하는 방법과거에는 3D 캐릭터의 움직임을 만들기 위해 사람이 직접 모션 캡처 장비를 착용하거나 애니메이터가 프레임별로 조정하는 방식이 주로 사용되었습니다. 하지만 최근 .. 2025. 2. 23.

티스토리툴바