alphafold 태그 문서 12개 | 우성짱의 문서

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#alphafold

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문서 목록

총 12건 중 1-12건

Article2026년 10월 30일

LLM use is acknowledged almost as often as specialized AI tools in biology preprints

Epoch AI 분석에서 2026년 9월 bioRxiv 생물학 프리프린트의 LLM 사용 언급 비율은 17.19%로 전문 AI 도구의 18.94%에 근접했지만, 이는 실제 사용 전체가 아니라 자발적으로 공개된 사용을 측정한 결과다.

Tara Abrishami

#alphafold #biorxiv #epoch-ai #llm

YouTube2026년 10월 12일

[한영자막] 데미스 하사비스가 말하는 AI 혁명, AI의 미래와 인간의 창의성

하사비스는 AI 혁명이 인간의 창의성과 과학적 발견을 확장할 수 있지만, 그 미래의 가치는 인간적 의미와 사회적 선택에 달려 있다고 본다.

Tech Bridge

#neuroscience #education #creativity-amplification #human-creativity

YouTube2026년 9월 21일

GPT-6, Fable 이겼다는 제미나이 4 pro 유출 정보들

GPT 6·Fable을 이겼다는 제미나이 4 Pro 유출설은 미확인이며, 구글의 비용절감 이유도 입증되지는 않았지만 영상은 칩·모델·유통의 수직계열화와 신약 사업 확장에서 장기 경쟁력을 찾는다.

묘수의 관점

#cloud-computing #digital-biology #model-leaks #vertical-integration

Article2026년 9월 15일

Building AI to accelerate science and improve lives

Google은 AI로 과학·의료·재난 예측·교육·경제 기회를 확대하고 있으며, 그 혜택을 실현하고 위험을 줄이려면 사회적 협력과 책임 있는 활용이 필요하다고 강조한다.

blog.google

#alphafold #google #alphagenome-atlas #weathernext-3

Article2026년 8월 10일

AI for science needs reasoning, not just data

알파폴드의 성과는 막대한 표준화 데이터가 존재하는 드문 조건에 의존하므로, 대부분의 과학을 가속할 더 일반적인 경로는 불확실한 증거를 종합하고 여러 도구를 반복적으로 사용하는 인공지능 에이전트라는 주장이다.

technologyreview.com

#alphafold #google-deepmind #protein-data-bank #iterative-evidence-synthesis

YouTube2026년 7월 1일

[성공예감 이대호입니다] 2부 풀영상｜단백질 산업을 선점하라! AI까지 가세한 신약 혁명, 승자는 누구? - 조가연 벤처캐피탈리스트｜KBS 260701 방송

단백질 산업의 승자는 AI 모델 자체보다 단백질 구조·기능 데이터, 실험 검증 능력, 멀티타겟 신약 개발 역량을 함께 확보한 쪽에 가까워진다.

KBS 1라디오

#ai-drug-discovery #protein-target-drugs #chemical-proteomics #targeted-protein-degradation

YouTube2026년 5월 30일

과학은 AI로 완전히 바뀝니다... 구글 딥마인드 부사장 단독 인터뷰

과학은 AI로 완전히 바뀌기보다, Gemini for Science와 Co scientist 같은 도구를 통해 과학자가 질문을 정의하고 가설을 탐색·검증하는 방식이 크게 확장되는 방향으로 바뀐다.

안될공학 - IT 테크 신기술

#ai-for-science #scientific-discovery #multi-agent-research #literature-mining

YouTube2026년 5월 23일

AI 시대에 이것만은 꼭 배워야 합니다

AI 시대에 꼭 배워야 할 것은 알파고식 학습 원리를 이해하는 과학·수학 기초, 그리고 AI 도구를 직접 실험하며 좋은 질문을 설계하는 능력이다.

조승연의 탐구생활

#ai-for-science #foundation-models #protein-folding #ai-education

YouTube2026년 5월 19일

우주 데이터 센터가 너무 위험한 발상인 이유...

우주 데이터 센터는 냉각·방사선·전력·보안·통신 병목을 동시에 해결해야 해서, 현재 조건에서는 너무 위험한 발상에 가깝다.

과학을보다

#ai-infrastructure #space-data-centers #data-center-cooling #orbital-infrastructure

YouTube2026년 4월 29일

Demis Hassabis: Agents, AGI & The Next Big Scientific Breakthrough

지속 학습, 장기 추론, 기억의 일부 측면은 아직 해결되지 않았고, 이런 능력들은 AGI에 필수적인 구성 요소로 남아 있다

Y Combinator

#alphafold #deepmind #vision-language-models #change-management

YouTube2026년 4월 7일

Demis Hassabis: Why AGI is Bigger than the Industrial Revolution & Where Are The Bottlenecks in AI

데미스 하사비스는 AGI가 산업혁명보다 더 큰 변화를 더 빠르게 일으킬 수 있다고 보지만, 실제 승부처는 단순 성능 향상이 아니라 컴퓨트, 연속 학습, 메모리, 계획, 추론 안정성 같은 구조적 병목을 누가 먼저 풀어내느냐에 있다고 본다.

20VC with Harry Stebbings

#frontier-ai-research #agi-systems #ai-safety-governance #ai-drug-discovery

YouTube2026년 3월 22일

3년 뒤 인터넷은 다를것" (딥마인드 대표)

향후 3년 안에 AI는 소프트웨어·게임·과학·의료 전반의 작업 방식을 크게 바꾸겠지만, 진짜 차별화는 도구 자체보다 어떤 문제를 고르고 어떻게 워크플로에 통합하느냐에서 생긴다.

비즈까페

#ai-workflows #alphafold #semiconductors #ai-game-development