본 기사는 AI 거버넌스 연구의 현실적인 격차를 조명합니다. 기업들은 AI 배포 전 단계에 집중하는 반면, 배포 후 문제, 특히 고위험 분야에 대한 연구는 부족합니다. 외부 연구자의 데이터 접근성 확대와 시장 내 AI 행동 관찰 강화가 시급합니다.

본 논문은 퍼지 논리와 일차 논리를 결합하여 의료 영상에서 신경을 인식하는 새로운 방법을 제시합니다. 소아 골반 신경 영상 분석에 적용하여 효과를 입증하였으며, 향후 다양한 의료 영상 분석 분야에 적용될 가능성을 보여줍니다.

비근육침윤성 방광암 재발 예측을 위한 새로운 AI 모델이 개발되어 기존 모델보다 높은 정확도와 환자 맞춤형 설명을 제공함으로써 의료 현장에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

본 연구는 기존 GEOM-Drugs 데이터셋의 평가 프로토콜의 오류를 지적하고, 화학적으로 정확한 원자가 표와 GFN2-xTB 기반 벤치마크를 도입하여 개선된 평가 프레임워크를 제시함으로써 3D 분자 생성 모델의 성능 평가에 대한 새로운 기준을 마련했습니다. 업데이트된 성능 지표와 향후 벤치마킹을 위한 권장 사항, 그리고 공개된 소스 코드는 3D 분자 생성 분야의 발전에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

Loïck Degorre 등 연구팀은 무인 수상 운반체(USV) 제어를 위한 혁신적인 HEOL 기법을 제시했습니다. 플랫니스 기반 제어기와 모델프리 제어기를 결합한 이 기법은 시뮬레이션을 통해 다양한 조건에서 안정적인 제어 성능을 입증했습니다. 이는 미래 해양 산업 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.