Seminar & Colloquium
[세미나: 1월 19일(금), 오후 3시] 이제현 박사, 한국에너지기술연구원
Title
거대 언어 모델을 활용한 연구 효율화
Speaker
이제현 박사, 한국에너지기술연구원 에너지AI·계산과학실 책임연구원
Education
- 2008. 9. ~ 2011. 6. Ph.D. course at Vienna University of Technology
- 2001. 9. ~ 2008. 8. Integrated Master and Ph.D. course at Seoul National University
- 1997. 3. ~ 2001. 8. Bachelor course at Seoul National University
- 1994. 3. ~ 1997. 2. Incheon Science High School
Experience
* Korea Institute of Energy Research
- 2017. 1. ~ 2023. 2. Senior Researcher
- 2023. 3. ~ 2023. 7. Principal Researcher
- 2023. 7. ~ present Leader, Principal Researcher
* Samsung Electronics
- 2013. 10. ~ 2017. 2. Senior Engineer
- 2017. 3. ~ 2017. 12. Principal Engineer
* Seoul National University
- 2011. 9. ~ 2012. 12. Research Assistant Professor
* Vienna University of Technology
- 2008. 9. ~ 2011. 8. Research Assistant
| Language | 한국어(Korean)
| Date | Friday January 19th , 2024
| Time | 15:00 ~
| Venue | 33동 222호(DB세미나실)
온라인(https://snu-ac-kr.zoom.us/j/5563427047?omn=94420792722)
ID: 556 342 7047
[Abstract]
ChatGPT의 등장 이전부터 연구 과정을 혁신하여 비용과 시간을 줄이고 정확도를 높이려는 시도가 끊임없이 있어왔다. 멀게는 교과서에 등장하는 물리 이론과 옛 과학자들의 사고 실험부터 최근에는 시뮬레이션 기술을 이용한 가상 실험도 활발하게 수행되고 있다. 최근 인공 지능 기술의 발전으로 연구 효율화가 가속화되고 있다.
축적된 데이터를 이용해 수행하지 않은 실험 결과를 예측할 뿐 아니라 대량의 계산 자원을 필요로 하는 시뮬레이션을 대체하며 연구에 소요되는 시간을 단축하고 있다. 로봇을 활용한 자율화 실험실(Autonomous Laboratory)에서는 실험과 데이터 분석 뿐 아니라 실험 설계가 거의 실시간으로 이루어지며 실험 시간을 단축하고 인간의 편견을 극복하고 있다.
최근에는 독해 능력을 넘어 추론 능력을 갖추기 시작한 거대 언어 모델 (Large Language Model)의 등장으로 인해 논문과 언론 보도, 특허가 분석 대상에 포함되기 시작했다. 수십년간 축적된 대량의 논문을 빠르게 해독하여 중요 정보를 추출할 뿐 아니라 어느 정도의 논리적 추론을 함으로써 연구자의 전유물로 여겨졌던 가설 수립 능력마저 도전받고 있는 현실이다.
한편 연구자들로 하여금 대량의 논문을 빠르게 읽고 레퍼런스를 효과적으로 탐색할 수 있는 인공지능 기반의 도구들이 출시되어 활발하게 사용되고 있다.
본 발표에서는 인공 지능 기술의 현황을 돌아보고 현 시점에서 연구원들이 인공 지능을 이용하여 본인 연구를 효율화할 수 있는 방안을 탐색하고자 한다.
| Host | 김상국 교수(02-880-5854)