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VQE의 현재와 다음 단계: 에너지 최소화, 부분공간 계산, 디지털 검증

분자와 스핀계의 바닥상태를 구하는 원리부터 DecaQ의 400스핀 사례, HI-VQE·SQD와 OLED 응용의 조건까지

VQE의 변분 원리·측정 비용·최적화와 부분공간 방법을 연결하고, DecaQ의 400스핀 사례가 검증한 범위를 분석합니다. 같은 규모 수치를 갖는 독립 설명 예제와 두 스핀 인터랙티브 계산으로 상태 표현력과 계산 난도를 구분합니다.

VQEDecaQQuantum ChemistryHI-VQE
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주제별 리뷰

VQE의 현재와 다음 단계: 에너지 최소화, 부분공간 계산, 디지털 검증 대표 이미지

Quantum Computing · 2026-10-03English

VQE의 현재와 다음 단계: 에너지 최소화, 부분공간 계산, 디지털 검증

분자와 스핀계의 바닥상태를 구하는 원리부터 DecaQ의 400스핀 사례, HI-VQE·SQD와 OLED 응용의 조건까지

VQE의 변분 원리·측정 비용·최적화와 부분공간 방법을 연결하고, DecaQ의 400스핀 사례가 검증한 범위를 분석합니다. 같은 규모 수치를 갖는 독립 설명 예제와 두 스핀 인터랙티브 계산으로 상태 표현력과 계산 난도를 구분합니다.

VQEDecaQQuantum ChemistryHI-VQESQDQSCIFTQCOLED
청색 OLED의 삼중항 준위 제어와 분자 역설계 검증의 연결 대표 이미지

Materials AI · 2026-10-02English

청색 OLED의 삼중항 준위 제어와 분자 역설계 검증의 연결

2026년 9월 25일–10월 1일 연구 동향 | bridged resonance 소자, 마스킹 생성, 합성경로, Deep QSCI와 제약 보존 QAOA

청색 OLED의 bridged resonance 설계가 삼중항 상태 제어와 최대 EQE 42.6%를 연결한 직접 근거를 중심으로, 마스킹 분자 생성·합성경로·π 적층 전자구조·제약 보존 QAOA를 하나의 검증 사슬로 읽습니다.

OLEDTADFTriplet-State ControlMolecular Inverse DesignMasked DiffusionSynthesizabilityQSCIQAOA
적층 위상질서와 AI의 통계물리: 계층 학습과 열잡음 계산 대표 이미지

AI for Science · 2026-10-01English

적층 위상질서와 AI의 통계물리: 계층 학습과 열잡음 계산

JCCM 2026년 9월 선정 논문 6편 — 새로운 위상상, 표본 복잡도와 물리적 계산의 검증 경계

JCCM 9월 선정 논문 6편을 읽고 Fibonacci 위상질서와 무리수 통계각의 차이, 계층 데이터의 학습 문턱, 열잡음 생성·분류 계산을 해설합니다. 무한층 이론·합성 데이터·시뮬레이션 및 에너지 추정의 범위를 구분합니다.

Condensed MatterTopological OrderFractional Quantum HallStatistical LearningThermodynamic Computing
광전자 분자 역설계의 신뢰도를 규정하는 생성 검증과 화학적 초기화 대표 이미지

Materials AI · 2026-09-25English

광전자 분자 역설계의 신뢰도를 규정하는 생성 검증과 화학적 초기화

2026년 9월 18–24일 연구 동향 | variable-size 3D 생성의 수정된 DFT 검증, 다중 제약 에이전트, 치환기 효과와 UCCSD-VQE trainability

직접적인 TADF·PhOLED 신작이 없던 주간에 variable-size 3D 생성의 수정된 DFT 검증, 다중 제약 에이전트, 치환기 외삽과 화학적 초기화의 UCCSD-VQE trainability를 함께 읽고, 광전자 분자 역설계의 독립 검증 gate를 제안합니다.

OLEDMolecular Inverse DesignMolecular GenerationLatent FlowChemical AgentsSubstituent EffectsVQEValidation
에이전트의 작은 판단을 빠르게: Jev의 구조화된 결정과 적용 한계 대표 이미지

Agent Systems · 2026-09-21English

에이전트의 작은 판단을 빠르게: Jev의 구조화된 결정과 적용 한계

System One 모델의 인터페이스·확률 보정·초기 평가를 읽고 연구 하네스의 적용 조건을 살피다

Jev의 판단 인터페이스와 초기 평가를 살피고, 7초 항공편 검색의 혼합 모델 구조·요금 계산과 주행 시뮬레이터의 코드 검사를 분석합니다. 빠른 판단을 실제 행동으로 연결하는 조건과 시연의 한계를 설명합니다.

JevTypeSafeAgent HarnessCalibrationEvaluationStructured Decisions
과거 실험을 재사용하는 화학 베이지안 최적화: 전이학습의 이점과 한계 대표 이미지

Materials AI · 2026-09-19English

과거 실험을 재사용하는 화학 베이지안 최적화: 전이학습의 이점과 한계

Digital Discovery 게재 연구의 공개 초록·코드와 차원에 맞춘 GP 사전 설정을 읽다

과거 반응 데이터를 새 화학 후보 탐색에 재사용하는 두 단계 전이를 해설합니다. 차원에 맞춘 GP 하이퍼프라이어, 공개 코드의 A–B–C 단계 구분과 음의 전이, OLED 평가 조건을 살피며 본문 미열람에 따른 검토 범위를 명시합니다.

Bayesian OptimizationTransfer LearningGaussian ProcessMolecular RepresentationNegative TransferOLED
희소한 여기상태 조건을 겨냥한 분자 역설계의 검증 기준 대표 이미지

Materials AI · 2026-09-18English

희소한 여기상태 조건을 겨냥한 분자 역설계의 검증 기준

2026년 9월 11–17일 연구 동향 | 생성 공간, 삼중항 환경, DMRG·에이전트 검증과 VQE 누설

직접적인 TADF·PhOLED 신작이 없던 주간에 약 1억 개 생성 구조의 여기상태 선별, 호스트가 지배하는 삼중항 스핀 결맞음, DMRG·에이전트 검증과 대칭 누설 VQE를 함께 읽고 OLED 역설계로 옮길 때 필요한 검증 계층을 제안합니다.

OLEDExcited StatesMolecular Inverse DesignSinglet FissionDMRGActive LearningVQEValidation
연구 에이전트는 언제 개입해야 하는가: Avatar가 드러낸 판단의 비용 대표 이미지

Agent Systems · 2026-09-13English

연구 에이전트는 언제 개입해야 하는가: Avatar가 드러낸 판단의 비용

과학 워크플로의 복구·자원 확장·종료 판단에서 규칙과 LLM을 비교한 실험

Avatar는 같은 실행 구조에서 규칙과 LLM 판단을 비교합니다. QM9 조회 기반 탐색의 GPU 사용시간 약 40% 감소와 자원 제어의 대기열 악화를 함께 분석하고, 실제 DFT·총비용·강한 기준선 검증이 남은 이유를 설명합니다.

Scientific WorkflowsAgent SystemsHPCOn-premises AIEvaluationMaterials AI
빛의 세기에서 광자 수 분포로: 다광자 저장소 계산을 읽다 대표 이미지

Quantum Computing · 2026-09-13English

빛의 세기에서 광자 수 분포로: 다광자 저장소 계산을 읽다

고전광·편광·OAM에서 861개 특징, 측정시간과 고전 시뮬레이션 조건까지

고전광과 광자 계수로 만든 저장소의 원리를 설명하고, 보충자료의 함수별 성능·유효차원·약 32분 취득시간을 검토합니다. 검출기 교정과 고전 표본화 조건을 살피며 센싱·재료 응용의 다음 실험을 제안합니다.

Photonic ComputingQuantum ReservoirClassical LightPhoton CountingOAMClassical SimulationMeasurement Cost
집단 엑시톤과 오차 예산이 규정하는 광여기 분자 역설계의 신뢰도 대표 이미지

Materials AI · 2026-09-11English

집단 엑시톤과 오차 예산이 규정하는 광여기 분자 역설계의 신뢰도

2026년 9월 4–10일 연구 동향 | 공액고분자 탈위상, 3D 생성, 실패 탐지, 비단열·양자 자원 평가

직접적인 TADF·PhOLED 신작이 없던 주간에, 공액고분자의 집단 엑시톤 탈위상 실험을 핵심으로 3D 분자 생성, MLIP 실패 탐지, 비단열 결합, 유효 퍼텐셜, OOD 역설계와 양자 계산의 오차·샷 비용을 함께 평가합니다.

OLEDExciton DephasingMolecular Inverse Design3D GenerationMLIP ValidationNonadiabatic DynamicsVQEQuantum Error Mitigation
양자진공에서 AI 수학 증명과 기억 조절까지 대표 이미지

AI for Science · 2026-09-11English

양자진공에서 AI 수학 증명과 기억 조절까지

강한 빛·입자 충돌·Navier–Stokes·신경 자극을 원리와 실험으로 읽는 과학 리뷰

진공 복굴절, 충돌의 양자 상관관계, AI가 공개한 유체방정식 증명, 말초 신경 자극과 기억을 깊게 읽습니다. 일러스트 5장·도표 6개·편광 조작 예제로 원리를 설명하고, 확인된 결과와 미검증 주장 및 짧은 엘니뇨 전망을 구분합니다.

Quantum VacuumCollider PhysicsQuantum InformationAI MathematicsNavier-StokesNeuroscienceMemoryEl Nino
분자 계산의 일을 나누는 법: CASH-QSE로 이해하는 고전·양자 협업 대표 이미지

Quantum Computing · 2026-09-10English

분자 계산의 일을 나누는 법: CASH-QSE로 이해하는 고전·양자 협업

전자상관·활성공간·직교 부분공간과 측정비용을 이해하는 심층 리뷰

전자상관과 활성공간의 배경부터 고전 기준상태와 양자 보정을 결합하는 원리를 설명합니다. 두 상태 조작 예제, 물·질소의 샷 비교, 불리한 사례와 FCI 의존성을 검토하고 DFT·OLED 연구로의 확장 조건을 살펴봅니다.

CASH-QSEQuantum ChemistryCASSCFActive SpaceVQEMeasurementOLED
양자 계산의 전체 비용을 설계하다 대표 이미지

Quantum Computing · 2026-09-09English

양자 계산의 전체 비용을 설계하다

오류정정 회로의 공간·시간, QML의 입력과 샷, 분자 계산의 기준 상태를 함께 읽기

Fermi–Hubbard 컴파일의 active volume, 실제 IonQ SAR 학습, 전력망 QML의 입력 병목과 DS-NOCI 기준 상태를 분석합니다. Superion 256과 Qubits Asia는 제작·행사 단계로 구분하고, 재료·OLED·최적화 연구에서 전체 비용을 비교하는 기준을 제안합니다.

Resource EstimationFermi-HubbardQPEQCBMQuantum Machine LearningDS-NOCIIonQD-Wave
계산을 맡기는 다음 단계: 재료과학 ‘에이전트 프로그램’은 무엇을 증명했나 대표 이미지

AI for Science · 2026-09-06English

계산을 맡기는 다음 단계: 재료과학 ‘에이전트 프로그램’은 무엇을 증명했나

무질서 CIF를 검증 가능한 원자 모델로 바꾸는 DeMARS의 bounded judgment와 아직 남은 재현성 공백

DeMARS가 무질서 결정의 부분 점유 CIF를 계산 가능한 원자 모델로 바꾸면서, LLM 판단을 결정론적 코드와 물리 검증 사이에 제한하는 방식을 분석합니다. 약 800개 성숙 사례와 100개 외부 테스트가 보여주는 진전, 그리고 코드 비공개·인증/거절 분모 미공개가 남기는 검증 공백을 함께 짚습니다.

Agentic ProgramsMaterials ScienceDeMARSDisordered CrystalsCIFMLIPScientific SoftwareVerification
양자 우위의 경계는 계속 다시 그려진다 대표 이미지

Quantum Computing · 2026-09-04English

양자 우위의 경계는 계속 다시 그려진다

D-Wave 고전 모사, 92큐비트 노이즈 학습, QML·단백질·oscillator–transmon을 하나의 자원 장부로 읽기

D-Wave annealing의 고전 t-VMC 재현, self-consistent Pauli noise와 PEC, QuanONet·Quantum MeanFlow, torsion-space 단백질 VQE, oscillator–transmon potential gate를 같은 증거 장부에 놓습니다. 관측량의 분모, 실행 위치, 회로·shots, 고전 전후처리와 matched baseline을 함께 기록해야 양자 우위와 실용성을 구분할 수 있습니다.

Quantum AdvantageD-WaveError MitigationQuanONetQuantum MeanFlowProtein VQEBosonic QSPResource Accounting
다중 여기상태를 매끄럽게 학습하는 법: OLED 분자 역설계의 물리 표현과 검증 경계 대표 이미지

Materials AI · 2026-09-04English

다중 여기상태를 매끄럽게 학습하는 법: OLED 분자 역설계의 물리 표현과 검증 경계

2026년 8월 28일-9월 3일 연구 동향: latent Hamiltonian, QED-GW/BSE, 불확실성 기반 선택, 반응 흐름과 양자 기준선

LUSH가 여러 여기상태를 독립적인 scalar 대신 latent Hamiltonian의 고유값과 연산자로 학습하는 방식을 중심으로, QED-GW/BSE·AdaptNTK·reaction flow·계층형 생성 연구를 OLED 역설계 관점에서 검토합니다. 직접 OLED 논문이 없었던 주간이라는 한계와 D-Wave 고전 모사, warm-start QPU sampling의 실행 경계를 분리해 기록합니다.

OLEDMolecular Inverse DesignExcited-State MLGW-BSEActive LearningReaction PredictionQuantum AnnealingVQE
큐비트 수를 넘어: 양자컴퓨팅은 시스템 경쟁으로 간다 대표 이미지

Quantum Computing · 2026-09-04English

큐비트 수를 넘어: 양자컴퓨팅은 시스템 경쟁으로 간다

D-Wave 분자 생성과 광섬유 transmon 제어부터 IBM·QuEra·IonQ·오류정정 컴파일까지

D-Wave 분자 생성과 광섬유 기반 transmon control을 출발점으로, IBM sampling·kernel 연구, QuEra·IonQ 응용 PoC, 측정비용과 오류정정 컴파일을 연결합니다. 큐비트 수보다 상태준비·측정·고전 후처리·논리 라우팅을 함께 최적화하는 full-stack co-design이 개발 방향을 좌우한다는 관점입니다.

Full-Stack Co-DesignD-WaveTransmonIBM QuantumQuEraIonQQuantum ChemistryFault-Tolerant Compilation
오류완화는 언제 순이득을 내는가 대표 이미지

Quantum Computing · 2026-09-01English

오류완화는 언제 순이득을 내는가

판독 반복부호와 IBM Heron 연구가 보여준 정확도·큐비트·샷 비용

판독 반복부호가 11배 물리 큐비트와 추가 CNOT으로 얻는 수치 예측, IBM Heron 연구의 실제 작은 회로 실행과 장치 보정값 기반 ZNE 수치실험을 분리해 읽습니다. 정확도와 함께 shots·추가 회로·2Q depth·postselection·wall-clock을 기록해야 하는 이유를 설명하고, 광자회로·에너지망·AI-for-quantum·cavity 재료 연구를 각각 평가합니다.

Quantum Error MitigationMeasurement ErrorZero-Noise ExtrapolationShot AllocationIBM HeronPhotonic CircuitsAI for QuantumCavity MaterialsOLED
뜨거운 양자상태를 만들고, 엑시톤을 따라간다 대표 이미지

Quantum Computing · 2026-08-31English

뜨거운 양자상태를 만들고, 엑시톤을 따라간다

유한온도 상태는 어떻게 만들고, 양자 시뮬레이터와 OLED 계산은 무엇으로 믿을 수 있는가

유한온도 Gibbs 상태를 준비하는 방법, 2D XY 시뮬레이터와 고전 계산이 같은 확산계수를 내는지, α-sexithiophene의 엑시톤이 400 fs 동안 어떻게 수축하는지 설명합니다. 이어서 하드웨어·펄스 설계와 Fourier-LCU가 회로 연결, 측정 횟수와 고전 집계 비용을 어떻게 맞바꾸는지 살펴봅니다.

Thermal State PreparationAnalog Quantum SimulationExciton WavefunctionOLEDQuantum ControlQuantum HardwareQuantum OptimizationFourier LCU
양자컴퓨터가 계산 시스템이 되기까지 대표 이미지

Quantum Computing · 2026-08-30English

양자컴퓨터가 계산 시스템이 되기까지

최신 고전 기준선에서 회로 구현·판독·오류정정·제조 기반까지, 실용성을 가르는 다섯 검증 단계

양자컴퓨터의 실용성을 최신 고전 기준선, 회로 구현, 판독, 오류정정 메모리, 제조·배치의 다섯 검증 단계로 읽습니다. KS-FNO, Classiq challenge, PTSET, FTQC 하한과 Xanadu·Pasqal 소식을 서로 다른 증거 층에 놓고, OLED·재료 PoC에 제한된 양자 커널을 배치하는 기준을 제시합니다.

Practical Quantum ComputingKohn-Sham FNOQuantum Circuit SynthesisQuantum ReadoutFault ToleranceQuantum ManufacturingOLED
정적 에너지에서 광여기 동역학으로: PennyLane 진동-전자 양자 시뮬레이션의 원리와 연구 전망 대표 이미지

Quantum Computing · 2026-08-29English

정적 에너지에서 광여기 동역학으로: PennyLane 진동-전자 양자 시뮬레이션의 원리와 연구 전망

KDC 해밀토니안을 격자 큐비트로 옮기는 방법, 23-wire 고전 시뮬레이션의 계산 경계, TADF·OLED 연구로 확장하기 위한 조건

PennyLane 데모가 KDC 진동-전자 해밀토니안을 실공간 격자, QROM, 가역 산술과 2차 Trotter 전개로 옮기는 방법을 해설합니다. 23-wire CPU 상태벡터 toy simulation과 실제 QPU·분자 계산의 경계를 구분하고, TADF·OLED의 spin-vibronic 동역학으로 확장하기 위한 검증 단계를 제시합니다.

Vibronic DynamicsNonadiabatic DynamicsQuantum SimulationPennyLaneQuantum ChemistryOLED
OLED 분자 역설계를 위한 기작 중심 물성 라벨: 이성질체 ISC에서 확장형 DFT·ML까지 대표 이미지

Materials AI · 2026-08-28English

OLED 분자 역설계를 위한 기작 중심 물성 라벨: 이성질체 ISC에서 확장형 DFT·ML까지

2026년 8월 21–27일 연구 동향: 위치 이성질체의 ISC 기작, 분자간 상호작용, SCF 가속과 양자 계산의 검증 수준

이번 주 OLED 광물리 논문은 위치 이성질체별 ISC 속도를 direct SOC, Herzberg-Teller, spin-vibronic 기여로 분해했습니다. 이를 바탕으로 ΔEST 중심 데이터셋을 state character, higher triplet, SOC와 promoting mode까지 포함하는 물성 라벨로 확장할 필요성을 검토하고, DensIP·Kohn-Sham neural operator·closed-loop AI와 VQE 구성요소의 적용 범위를 정리합니다.

OLEDTADFMolecular Inverse DesignSpin-Vibronic CouplingDFT/MLVQE
양자 회로 최적화는 왜 필요한가: Classiq와 AshN을 대표 사례로 대표 이미지

Quantum Computing · 2026-08-27

양자 회로 최적화는 왜 필요한가: Classiq와 AshN을 대표 사례로

고수준 기능 합성, automatic control skips, native gate·SWAP absorption이 회로 비용을 줄이는 서로 다른 층을 비교합니다

Classiq은 기능 모델에서 함수 구현·ancilla·control pattern을 고르고, AshN은 실제 초전도 QPU의 native two-qubit gate로 논리 연산과 routing SWAP을 흡수합니다. CX count, mapped depth와 QPU fidelity를 분리해 두 접근의 공통 원리, 정량 결과, 결합 가능성과 미입증 범위를 검토합니다.

Quantum CompilationClassiqQmodAshNNative GatesCircuit Depth
D-Wave 분자 역설계 실험: QPU가 고른 후보를 DFT까지 확인해 보니 대표 이미지

Materials AI · 2026-08-27English

D-Wave 분자 역설계 실험: QPU가 고른 후보를 DFT까지 확인해 보니

QM9 5,000개에서 ML·분자 생성·QUBO 선택·QPU 실행·PySCF 검증까지 연결한 계산 스냅샷

Chemprop D-MPNN과 ExtraTrees/Morgan 예측, 세 가지 고전 분자 생성기, 18변수 BQM을 거쳐 후보 3개를 선택했습니다. D-Wave QPU 결과를 exact 기준과 비교하고 PySCF DFT로 6개 후보를 재검증했으며, 고정 후보군 replay와 실제 active-learning loop의 증거 경계를 구분합니다.

Molecular Inverse DesignD-WaveQUBOChempropPySCFActive Learning
재료 계산에서 QRAM까지: 양자 연구를 계산 계층으로 읽는 법 대표 이미지

Quantum Computing · 2026-08-26

재료 계산에서 QRAM까지: 양자 연구를 계산 계층으로 읽는 법

SiC 색 중심 DFT, 실제 QPU 라우터, 페르미온 회로 컴파일과 QML 시뮬레이션을 같은 기준표 위에서 구분합니다

8월 25일 공개된 QRAM router는 실제 초전도 QPU 실험입니다. SiC color-center 연구는 고전 HSE06/DFT, Qiskit Fermions의 depth 12는 컴파일 결과이며, PAS와 QRC+PIC는 시뮬레이션입니다. 서로 다른 증거 층을 분리해 성취와 남은 비용을 평가합니다.

Quantum ComputingMaterials ScienceQRAMQiskit FermionsVQEQML
200 논리 큐비트 OLED 계산, 양자컴퓨터였나? 대표 이미지

Materials AI · 2026-08-24

200 논리 큐비트 OLED 계산, 양자컴퓨터였나?

OTI Lumionics·SAIT의 JACS iQCC 연구가 입증한 것과 실제 QPU가 아직 입증하지 못한 것을 구분합니다

OTI Lumionics와 SAIT는 양자-native iQCC를 고전 CPU에서 약 200 logical-qubit 규모로 에뮬레이션해 Ir(III)·Pt(II) 인광체의 T1−S0 갭을 계산했습니다. 실제 QPU 실행이나 양자 우위가 아니라 미래 하드웨어가 넘어야 할 정확도·규모·고전 tractability 기준선입니다.

Quantum ChemistryOLEDiQCCClassical EmulationIr/Pt Phosphors
양자컴퓨팅은 재료 역설계의 어디를 바꿀 수 있는가 대표 이미지

Materials AI · 2026-07-12

양자컴퓨팅은 재료 역설계의 어디를 바꿀 수 있는가

전자구조 계산부터 물성 학습, 후보 생성, 조합 최적화까지 재료정보학 파이프라인의 양자 삽입점을 점검합니다

재료 역설계를 전자구조·학습·생성·표본추출·최적화의 선택 가능한 전문 계산 모듈로 나눕니다. QPE·VQE, QML, QCBM·QBM, QUBO를 푸는 QA·QAOA의 역할과 성숙도를 구분하고, QAE는 장기 확장 모듈로 둡니다. 청색 OLED는 이 구조를 점검하는 첫 유즈케이스입니다.

Materials InformaticsQuantum-ClassicalInverse DesignQuantum ChemistryQML
AI 처리장치 스택: CPU, GPU, TPU, NPU, LPU는 왜 나뉘는가 대표 이미지

AI Hardware · 2026-06-17

AI 처리장치 스택: CPU, GPU, TPU, NPU, LPU는 왜 나뉘는가

병렬성, 데이터 이동, 지연시간, 전력, 소프트웨어 스택으로 AI 칩의 역할을 다시 읽습니다

NPU, LPU, TPU, GPU, CPU, DPU/IPU, QPU를 새 약어 경쟁이 아니라 workload와 데이터 경로의 분화로 읽습니다. 메모리 이동, 정밀도, 지연시간, 인프라 오프로드가 왜 별도 처리장치를 낳는지 정리합니다.

AI HardwareAI AcceleratorsGPU/TPUNPU/LPU
뉴로모픽, 항상 켜진 AI의 감각층 대표 이미지

AI Hardware · 2026-06-23

뉴로모픽, 항상 켜진 AI의 감각층

스마트홈·오디오·웨어러블 센서에서 보는 저전력 edge intelligence

ScienceTimes가 소개한 MoS2 인-센서 뉴로모픽 비전 논문을 출발점으로, 뉴로모픽이 스마트홈 presence sensing, 오디오 wake/event detection, 웨어러블, smart camera 같은 항상 켜진 생활형 edge AI에서 어떤 의미를 갖는지 점검합니다.

Neuromorphic AIEdge AIAlways-on AIAIoT
AI Native 시대의 일하는 방식: Shadow AI와 우리 대표 이미지

AI Governance · 2026-05-31

AI Native 시대의 일하는 방식: Shadow AI와 우리

DX를 이룬 조직에서도 AX가 native하게 흐르지 못할 때, 숨은 AI 활용과 번아웃이 어떻게 생기는지 살펴봅니다

외부 AI 도구의 속도, 회사 내부 silo, 승인·검증 경로의 지연이 만날 때 Shadow AI는 개인의 일탈이 아니라 조직이 아직 흡수하지 못한 전환 비용으로 나타납니다.

Shadow AIAI GovernanceAXAI Burnout
혼돈계 예측에 양자 prior를 더하면 무엇이 달라질까 대표 이미지

Quantum AI · 2026-05-30

혼돈계 예측에 양자 prior를 더하면 무엇이 달라질까

난류와 같은 chaotic process에서 장기 통계를 유지하는 예측을 위해 QIML이 제안한 양자 prior 접근을 살펴봅니다

Lev Selector의 AI Updates Weekly에서 포착한 QIML 연구를 출발점으로, 양자 생성 모델이 혼돈계의 불변 통계를 prior로 압축하고 고전 예측기의 긴 rollout을 안정화할 수 있는지 검토합니다.

Quantum AIScientific MLChaotic SystemsQIML
AI 과학자, 시작의 끝에서 대표 이미지

AI for Science · 2026-05-25

AI 과학자, 시작의 끝에서

에르되시 문제 #1196에서 연구 실행 하네스까지, 우리가 이미 기대기 시작한 AI 과학자를 어떻게 준비할 것인가

에르되시 문제 #1196에서 출발해 AI 과학자가 연구의 속도를 높이는 장면과, 그 속도를 검증 가능한 작업으로 바꾸기 위해 필요한 연구 실행 하네스를 함께 살펴봅니다.

AI for ScienceAI ScientistAI Co-ScientistResearch Harness
TabPFN: Foundation model for Tabular inference 대표 이미지

Materials AI · 2026-05-21

TabPFN: Foundation model for Tabular inference

OLED 분자 계산, 공정, SCM, 검사 데이터에서 표 기반 Foundation 모델을 어떻게 읽을 것인가

작은 표 데이터에서 빠른 기준 모델을 세우는 TabPFN의 장점과, OLED 연구·제조 데이터에 적용할 때 함께 보아야 할 계산 조건과 실험 provenance를 살펴봅니다.

TabPFNOLEDMaterials InformaticsData Provenance
GPT-5.5 기술동향 리포트: 긴 작업 수행 능력과 안전한 활용 조건 대표 이미지

Frontier Models · 2026-05-10

GPT-5.5 기술동향 리포트: 긴 작업 수행 능력과 안전한 활용 조건

긴 작업 수행 능력, Hallucination 평가, Claude Opus 4.7 비교, 안전한 활용 조건

GPT-5.5 계열 모델의 장시간 작업 수행 능력과 외부 평가를 함께 보며, 실제 업무에 맡길 수 있는 일의 조건을 점검합니다.

GPT-5.5Claude OpusAgentic AITrust and Safety
AI 에이전트를 일하게 하는 기술: 하네스 엔지니어링 대표 이미지

Agent Systems · 2026-05-13

AI 에이전트를 일하게 하는 기술: 하네스 엔지니어링

도구 호출, 권한, 기억, 검증, 병합이 에이전트 운영의 기본 조건이 되는 이유

모델 성능만으로는 설명하기 어려운 에이전트 운영 문제를 권한, 메모리, 검증, 승인, 병합의 관점에서 따라갑니다.

AI AgentsHarness EngineeringDeveloper ToolsGovernance

Human-owned · AI-assisted · source-audited

작성·검증 공개

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책임 편집자
김현중 Profile GitHub LinkedIn Google Scholar
AI 지원
AI 시스템은 글별 공개 기록에 따릅니다. 이번 공개 보완은 OpenAI Codex Work Mode를 사용했으며, 미보존 역할·모델 정보는 추정하지 않습니다.
  • 사람이 연구 질문, 과학적 해석과 발행 책임을 맡고 AI 에이전트는 조사, 대조, 초안, 번역, 시각자료 설계와 게시 검사를 지원합니다.
  • 글마다 사용한 에이전트 역할, 검증 범위, 근거 기준일과 하네스 버전을 공개합니다. 기록이 남지 않은 세부 모델·에이전트 구성은 ‘미보존’으로 표시합니다.
  • 논문 보고 결과, 독립 검증, 리뷰 해석, 후속 제안을 구분하고 QPU·실험, 고전 시뮬레이션, 컴파일, 논리 자원 추정을 같은 증거 수준으로 섞지 않습니다.
  • 외부 출처의 저작권/라이선스는 원 저작권자에게 있으며, 재배포 전 원문 정책 확인이 필요합니다.
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