DeepSurrogate는 벡터 값 입력을 가진 기능적 출력을 분석하는 AI 기반 대체 모델로, 공간적 상관관계를 고려하고 몬테카를로 dropout 전략을 활용하여 예측 불확실성을 정량화함으로써 높은 효율성과 해석성을 달성했습니다. 합성 데이터와 SLOSH 시뮬레이터를 통해 검증되었으며, 오픈소스 Python 패키지로 공개되었습니다.

본 기사는 Guo Zhicheng 등 연구진이 개발한 MirrorAPI 프레임워크를 소개합니다. MirrorAPI는 7,000개 이상의 실제 API를 기반으로 LLM의 툴 학습 환경을 시뮬레이션하여, 기존 방법보다 향상된 정확도와 안정성으로 AI 모델의 실제 환경 적응력 평가를 가능하게 합니다.

Wayve 연구팀이 개발한 GAIA-2는 자율주행 시스템 개발을 위한 혁신적인 생성형 월드 모델입니다. 다중 에이전트 상호작용, 미세 제어, 다중 카메라 일관성 등을 지원하며, 다양한 주행 환경을 반영한 고해상도 비디오를 생성합니다. 이는 자율주행 기술 발전에 크게 기여할 것으로 예상되지만, 윤리적, 사회적 영향에 대한 고려 또한 중요합니다.

중국과 영국 연구진이 개발한 감소적 역동 계획(DDP)은 로봇 내비게이션의 기존 한계를 극복하는 혁신적인 기술입니다. 고정밀 동역학 모델링과 점진적 정밀도 감소를 통해 실제 환경에서의 로봇 움직임을 더욱 정확하게 반영하며, 2025 BARN Challenge 시뮬레이션 부문 1위를 차지하며 그 성능을 입증했습니다.

터키 연구진이 개발한 딥러닝 기반 신경망 수신기(DAT, RDNLA)는 기존 모델 대비 뛰어난 잡음 제거 성능을 보이며 차세대 통신 시스템의 가능성을 제시합니다. 잡음 분산을 추가 입력으로 활용, 다양한 환경에서 우수한 BER 및 BLER 성능을 기록했습니다.