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"시뮬레이션"
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NIMS와 University of Tsukuba 공동 연구팀이 자율 AI 시스템들이 서로 협력하여 새로운 물질을 효율적으로 발견하는 자율 AI 네트워크 기술을 개발했다.
시뮬레이션을 통해 기술의 효과를 입증했다.
해당 연구는 npj Computational Materials에 2025년 12월 9일에 게재되었다.
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ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델이 던전 앤 드래곤 게임을 배우고 있다.
이 게임은 AI 에이전트가 장기간 독립적으로 작동해야 하는 환경을 제공한다.
던전 앤 드래곤은 AI의 장기적인 의사 결정 능력을 평가하는 데 유용한 테스트 환경이다.
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한국공학대 이진호 교수 연구팀이 자율주행차 검증용 시뮬레이션 시나리오 자동 생성 기술을 개발했다.
이 기술은 자연어로부터 자동으로 시뮬레이션 시나리오를 생성하고 기존 시나리오와 병합한다.
대규모 언어모델을 활용하여 자연어를 OpenSCENARIO 코드로 자동 변환하고, 교란 요소 삽입 및 복수 시나리오 병합 기능을 구현했다.
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Imec은 GPU 위에 HBM을 3D로 쌓는 것이 GPU 작동 온도를 두 배로 높여 작동 불능 상태로 만들 수 있음을 시뮬레이션을 통해 확인했다.
첨단 열 시뮬레이션을 통해 GPU 설계의 한계를 탐구했다.
엔지니어링 최적화를 통해 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제시했다.
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시뮬레이션 결과, 목성은 태양보다 1.5배 더 많은 산소를 가지고 있는 것으로 나타났다.
목성 표면의 구름은 지구와 마찬가지로 물을 포함하고 있지만, 가스 행성에서 훨씬 더 밀도가 높다.
두꺼운 구름층 때문에 탐사선이 정확하게 측정하지 못했던 목성의 숨겨진 깊이를 시뮬레이션을 통해 추정했다.
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가상 제브라피쉬를 통해 자율 AI의 작동 방식과 한계를 이해할 수 있다.
실제 동물과 달리 가상 환경에서 AI를 제어하고 실험할 수 있다.
가상 제브라피쉬는 AI 연구에 유용한 도구로 활용될 수 있다.
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직물의 다양한 짜임새와 빛 반사 때문에 디지털로 렌더링하기 어려웠다.
새로운 디지털 기술은 직물의 질감을 사실적으로 표현하여 시각적 정확도를 높인다.
이 기술은 직물 디자인 및 시뮬레이션 분야에 혁신을 가져올 수 있다.
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Sena Kizildemir는 재난 시뮬레이션을 통해 건물 붕괴를 예측하고 예방하는 연구를 진행한다.
그녀는 9.11 테러 당시 세계무역센터 붕괴에서 영감을 받아 이 분야에 뛰어들었다.
Kizildemir는 시뮬레이션을 통해 건물의 구조적 안전성을 향상시키는 데 기여하고 있다.
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이 백서는 압전 마이크로머신 초음파 트랜스듀서(PMUT) 최적화를 위한 AI 가속 워크플로우를 제공한다.
MultiphysicsAI는 클라우드 기반 FEM 시뮬레이션과 신경망 서로게이트를 결합한다.
AI 서로게이트는 주요 성능 지표에 대해 높은 정확도와 빠른 추론 속도를 제공한다.
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