강성왕 등 연구진이 개발한 GAME 모델은 그래프 구조를 활용하여 다중 모달 정보를 통합, 짧은 영상만으로 개인의 성격을 정확하게 예측하는 혁신적인 AI 모델입니다. 기존 모델보다 월등한 성능을 보이며, 향후 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대되지만, 동시에 윤리적인 문제에 대한 고려도 중요합니다.

그리스 연구진은 딥러닝 모델을 이용하여 파킨슨병 환자의 얼굴 영상을 분석, 우울 증상의 유무와 중증도를 높은 정확도로 진단하는 데 성공했습니다. 특히 Video Swin Tiny 모델은 94%에 달하는 정확도를 기록했으며, 약물 복용 여부에 따른 분석을 통해 개인 맞춤형 치료 전략 수립의 가능성을 제시했습니다. 이 연구는 AI 기반 정밀 의료 시대의 도래를 앞당길 중요한 발견입니다.

ONERA 연구진이 AI 기반 기초 모델을 활용하여 위성 SAR 영상을 항공 SAR 영상으로 변환하는 기술을 개발했습니다. 11만 장의 SAR 영상 데이터를 활용한 이 연구는 항공 SAR 영상 확보의 어려움과 고비용 문제를 해결하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

중국과학원 연구팀이 개발한 CoCoB 알고리즘은 기존 클러스터링 밴딧 기반 추천 시스템의 한계를 극복하고, 양면 밴딧 구조와 적응형 전략을 통해 추천 정확도를 2.4% 향상시켰습니다. 베이지안 모델을 활용한 사용자 유사도 평가와 다양한 추천 생성 기능이 특징입니다.

인도 연구진이 개발한 IMAGINE 프레임워크는 다양한 데이터 모달리티를 활용하여 책 장르를 정확하게 분류합니다. 계층적 다중 레이블 분류와 데이터 부족에 대한 강건성을 특징으로 하며, 출판 및 마케팅 전략 개선에 기여할 것으로 예상됩니다.