소아 신경모세포종 진단의 정확성과 해석력을 향상시키는 AI 기반 모델 CMSwinKAN이 개발되었습니다. 다중 스케일 특징 융합과 대조 학습 전략을 통해 기존 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 소스 코드 또한 공개되어 향후 연구 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

40년 이상 연구되었음에도 표준화되지 않은 CBSD 구성요소 선택 문제에 대한 해결책으로 AI 기반 도구 개발의 필요성을 제기하는 연구 결과가 발표되었습니다. AI 도구에 대한 산업계의 기대와 현실적인 문제점을 분석하고, 실질적인 요구사항을 반영한 AI 기반 도구 개발의 중요성을 강조합니다.

AI 기반 컴퓨팅 전략을 활용하여 유전 알고리즘과 머신러닝을 통해 새로운 Co(II) 단핵 배위 화합물을 개발, 기존 방식보다 훨씬 빠르고 효율적으로 뛰어난 자기적 특성을 지닌 자성 분자를 생성하는 데 성공했습니다. 이는 소재 개발의 새로운 지평을 열 것으로 기대됩니다.

Andrea Rigo 등 연구진이 개발한 ESPLoRA 프레임워크는 저계층 적응 기법을 활용하여 텍스트-이미지 생성 모델의 공간 정확도를 크게 향상시켰습니다. 기존 최고 성능 모델 대비 13.33% 향상된 성능과 새로운 평가 지표 제시를 통해 T2I 합성 기술의 발전에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

본 기사는 Zhao 등 (2025)의 연구를 바탕으로 RIS 기반 통합 감지 및 은밀 통신 시스템에 대한 새로운 강건한 전송 설계를 소개합니다. 이 연구는 감시자의 채널 상태 정보에 대한 의존성을 낮추고, RIS를 활용하여 은밀 통신의 효율성을 높이는 혁신적인 방법을 제시합니다. 다양한 최적화 기법을 활용한 효율적인 알고리즘 개발과 실험 결과를 통해 시스템의 강건성과 실용성을 확인하였습니다.