AI는 의료 혁신의 잠재력을 가지고 있지만, 개인 정보 보호, 알고리즘 편향, 의료 종사자의 숙련도 저하 등의 위험도 동반합니다. AI의 윤리적 함의에 대한 철학적, 윤리적 고찰이 필수적이며, 인간 중심적인 가치를 고려한 책임감 있는 접근이 필요합니다.

Gaurab Sarkar과 Sougata Saha 연구팀은 LLM을 이용한 이온성 액체(ILs) 연구의 가능성을 제시하는 논문을 발표했습니다. 5,920개의 전문가 큐레이션 데이터셋을 활용, LLM의 추론 능력을 평가하고 탄소 포집 연구에의 응용 가능성을 논의했습니다. LLM의 한계와 발전 방향을 제시하며, AI와 탄소 포집 기술의 상생적 발전 가능성을 보여주는 획기적인 연구입니다.

Tarik Houichime과 Younes EL Amrani 연구팀은 단안 카메라와 강화학습을 이용한 혁신적인 UAV 자율 착륙 기술을 개발했습니다. 이 기술은 착륙 패드의 렌즈형 원의 시각적 특징 변화를 분석하여 고도와 깊이를 추정하며, 비용 효율성과 다양한 분야에서의 활용 가능성을 높입니다. 하지만 실제 환경 적용을 위한 추가 연구가 필요합니다.

본 연구는 인과 지식 그래프(CKGs)를 활용하여 약물 부작용을 예측하는 새로운 방법론을 제시합니다. UK Biobank와 MIMIC-IV 코호트 데이터를 통해 기존 부작용을 재현하고 새로운 부작용 후보를 발견하여, 그 방법론의 유효성과 확장성을 입증하였습니다.

Yang Senhao 등 연구진은 BDI 이론 기반의 인간-AI 협업 다중 에이전트 프레임워크를 금융 분야에 적용하여 복잡한 문제 해결 능력을 향상시키고, LLM 기반의 정량적 분석 및 다양성 평가를 통해 시스템 성능을 종합적으로 검증했습니다. 인간-컴퓨터 상호작용 효율성과 의사결정 질 향상에 기여하는 새로운 방향을 제시하는 연구입니다.