데이터에도 '직관'이 필요···저비용 고품질 AI '비결'AI프렌즈, 실용인공지능 컨퍼런스 산학연 '북적'

AI 요약

25일 대전 국립중앙과학관에서 열린 AI프렌즈학회 2026 실용인공지능 컨퍼런스 기조강연에서는 생명과학 분야에서는 단순히 데이터를 많이 모으고 GPU를 투입하는 전략이 항상 통하지 않으며 문제를 정확히 정의하고 모델을 올바르게 설계해 분야 지식을 깊게 결합하는 것이 중요하다고 제안했습니다. 김재경 KAIST 교수는 수학 모델로 스마트워치의 수면시간을 수면압과 일주기리듬을 기술하는 미분방정식 변수로 변환해 다음날 각성도와 우울증·조울증 예측 성능을 높였고, 해당 알고리즘은 삼성 갤럭시워치 베드타임 가이던스에 적용되었으며 우울증 약 80%, 조증 약 98%의 정확도를 보고했습니다. 김태형 바이오넥서스 대표는 생성형 AI와 멀티에이전트가 연구 과정을 자동화·가속화하고 있으며 중국 선전의 합성생물학 시설 로봇화로 인건비를 시간당 4달러에서 2달러로 낮춘 사례, 오픈AI와 진코바이오웍스의 단백질 설계 비용 40% 이상 절감 사례, NCBI 등 공개데이터베이스에 3400만건 규모의 유전체 데이터 축적 등을 들어 생명과학 연구 환경이 변화하고 있다고 설��했습니다.