본 논문은 현실 세계의 복잡성을 고려하지 않은 기존의 반사실적 추론 연구의 한계를 지적하고, 모델 불확실성, 관측 노이즈, 그리고 카오스적 동역학이 반사실적 추론의 신뢰성에 미치는 영향을 분석합니다. 연구 결과, 카오스적인 시스템에서는 예측과 실제 결과 사이에 큰 차이가 발생할 수 있음을 보여주며, 반사실적 추론의 적용에 대한 신중한 접근과 새로운 질문의 필요성을 강조합니다.

꿀벌 독성 예측을 위한 머신러닝 모델 연구 결과 발표. 기존 의약 분야 중심 모델의 한계를 지적하며, 농약 분야 특화 모델 개발의 중요성을 강조. ApisTox 데이터셋 활용 및 다양한 머신러닝 기법 적용.

Jiaxin Wu 등 7명의 연구진이 개발한 MolGround는 기존 분자 이해 방식의 한계를 극복하고, 참조적 측면을 평가하는 새로운 벤치마크입니다. 79,000개의 QA 쌍으로 구성된 대규모 데이터셋과 다중 에이전트 기반 시스템을 통해 기존 모델보다 우수한 성능을 달성했으며, 분자 캡션 생성 및 ATC 분류 등 다양한 분야에 적용 가능성을 보여주었습니다.

Yuelei Li 등 연구진이 발표한 Visual Acoustic Fields는 3D Gaussian Splatting을 이용해 시각 정보와 음향 정보를 3D 공간에서 연결하는 혁신적인 프레임워크입니다. 조건부 확산 모델과 3DGS를 통해 현실적인 타격음 생성 및 정확한 타격 위치 파악이 가능하며, 시각 및 음향 신호를 3D 맥락에서 연결하는 최초의 데이터셋을 함께 공개했습니다.

포항공과대학교 연구팀이 개발한 딥러닝 기반 디지털 병리 이미지 압축 프레임워크 CLERIC은 기존 기술 대비 우수한 성능으로 의료 데이터 관리 및 AI 기반 진단 시스템 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.