[디지털경제뉴스 박시현 기자] 인텔 랩은 AI 및 컴퓨터-비전 기술 분야 전 세계 개발자, 연구자 및 학계 전문가들이 참여하는 학회인 ‘NeurIPS 2023’에서 AI 혁신 기술을 공개한다.
12월 10일부터 15일까지 뉴올리언스에서 진행되는 이번 NeurIPS 2023에서 인텔 랩은 AI 연구 및 인텔의 ‘AI 에브리웨어’ 비전을 공유한다. 인텔 랩은 12개 주요 컨퍼런스 논문 및 19개 워크샵 논문을 포함한 31개 논문을 발표한다.
인텔 랩이 발표할 핵심 연구는 기후 모델링, 신약 개발, 신소재 개발을 포함, AI 활용사례에 걸쳐 사용할 그래프 학습, 멀티-모달 생성형 AI와 AI 알고리즘과 최적화 기술, 그리고 AI의 미래 애플리케이션을 구현하는 최신 방법론, 툴 및 기술 등이다.
인텔 랩은 또한 12월 15일 ‘소재 발견 가속화를 위한 AI(AI for Accelerated Materials Discovery) 워크샵’을 개최한다. 인텔은 이번 워크샵에서 AI 연구원 및 소재 과학자들이 공동으로 AI 기반 신소재 발견 및 개발 분야의 도전과제를 해결할 수 있는 플랫폼을 소개한다.
NeurIPS 2023에서 인텔 랩이 소개할 카테고리 별 대표적인 연구 주제는 다음과 같다.
<과학계를 위한 AI>
▪뇌 인코딩 모델: 멀티모달 트랜스포머를 기반으로 오스틴 텍사스 대학교와 공동 개발한 모델로, 개념적 의미를 나타내는 피질 영역에서 뇌 반응을 예측하고 멀티 모달 프로세싱을 위한 뇌의 능력에 대한 인사이트를 제공하는 모델
▪기후세트(ClimateSet): 혁신적인 기후 중심 애플리케이션을 구축할 머신러닝을 위해 밀라(퀘백 AI 연구소)와 함께 개발한 대규모 기후 모델 데이터 세트로 새로운 기후 변화 시나리오를 신속하게 예측하고 머신러닝 커뮤니티를 위한 기반 제공
▪허니비(HoneyBee): 연구자들이 재료공학을 더 빠르게 이해할 수 있도록 돕는 최신 LLM으로 밀라와 공동 개발
<멀티-모달 생성형 AI>
▪COCO-반사실조건문: 이미지-텍스트 검색 및 이미지 인식과 같은 많은 다운스트림 작업에서 AI 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 되도록 사전 훈련된 멀티 모달 모델의 잘못된 통계 편향을 경감시키는 합성 반사실적 데이터를 생성하는 멀티 모달 기술
▪LDM3D-VR(Latent Diffusion Model for 3D-VR): AI 애플리케이션의 3D 비디오 생성을 간소화하는 3D VR 잠재 확산 모델
▪CorresNeRF: 2D 이미지에서 3D 표현을 재구성하기 위해 신경 방사 필드를 사용한 이미지 렌더링 방법
<AI 성능 향상>
▪DiffPack: 생성된 3D 구조가 실제 구조적 단백질 특성을 반영하도록 하는 단백질 모델링을 위한 생성형 AI
▪InstaTune: 파인 튜닝 단계에서 초-네트워크를 생성해 NAS에 필요한 전체 시간과 컴퓨팅 리소스를 절감하는 방법
<그래프 러닝>
▪A*넷(A*Net): 연산 범위를 넘어 대규모 언어 모델(LLM)의 정확성을 향상시키는 데이터셋 확장을 가능하게 하는 업계 최초 백만 개 규모의 데이터세트에 기반한 경로 기반 지식 그래프 추론 방법론
▪ULTRA: 지식 그래프 추론을 위한 업계 최초 파운데이션 모델이자 보편적인 그래프 표현 및 전이 가능한 그래프 표현을 학습하는 새로운 접근방법
▪Perfograph: 수치 정보와 복합 데이터 구조를 캡처하여 프로그래밍 언어를 추론하는 머신러닝을 향상시킬 수 있는 새로운 컴파일러 그래프 기반 프로그램 구조
