글로벌 탑티어들의 AI 미래보고서 AI 혁신은 어떻게 일어나는가?
MIT, 스탠퍼드, 하버드, 조지아텍, 시카고대, UC버클리, 구글 딥마인드, 엔비디아, 업스테이지, 와들, H2K까지 글로벌 탑티어들의 AI 미래 보고서
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도서 정보
MIT, 스탠퍼드, 하버드, 조지아텍, 시카고대, UC버클리, 구글 딥마인드, 엔비디아, 업스테이지, 와들, H2K까지 글로벌 탑티어들의 AI 미래 보고서
저 자 : 안건 외 | 가 격 : 22,000원 | 쪽 수 : 328쪽 | 판 형 : 신국판(152*225) |
인 쇄 : 올컬러 | ISBN : 9791193674307 | 발행일 : 2025.09.23 |
도서 소개
『AI 내부자들』은 MIT·스탠퍼드·구글 딥마인드·엔비디아·업스테이지 등 AI 최전선의 내부자들이 쓴 책이다. 로봇·의학·신약·재료공학 등 과학계 혁명은 물론, 창의력을 대표하는 음악과 글쓰기, 비즈니스까지 AI와 함께 만들어 가는 혁신을 한눈에 보여준다. AI와 공존할 우리의 미래를 가장 신빙성 있고 설득력 있게 보여줄 것이다.
서울대학교 문일경 교수, 조지아텍 하세훈 교수, UC버클리 민세원 교수 등 최고 권위자들이 추천한 이 책은, AI 최전선의 실무자와 연구자들이 관찰한 혁신을 현장감 있게 전달한다. 단순한 정보 나열을 넘어 저자들의 생생한 경험을 흡수해서 응용할 수 있는 실용적 지식으로 전환시켜 줄 것이다.
『AI 내부자들』은 AI 시대의 미래를 이해하고 싶은 직장인부터 AI 업계를 진로로 하는 중고생/대학생, 다양한 분야의 시각을 접하고자 하는 전문가 등 AI와 공존하는 모든 이들에게 큰 도움이 될 것이다.
AI 분야에서 한국은 미국과 중국뿐 아니라 다른 나라들보다 뒤처져 있다. 미국과 중국이 막대한 자본과 인재를 앞세워 AI 패권 경쟁을 주도하는 동안, 한국은 연구자 풀도 얕고 데이터와 컴퓨팅 인프라도 부족한 채, 글로벌 흐름을 따라가는 수준에 머물러 왔다. 이에 따라 연구성과나 상용화 속도에서 한국이 ‘AI를 쓰는 나라’는 될 수 있어도, ‘AI를 만드는 나라’로 자리잡기는 어렵다는 평가조차 들은 바 있다. 이는 단순히 기술문제로만 그치지 않는다. AI가 산업 전반의 경쟁력을 좌우하는 시대에 제조업·금융·서비스·국방 등 거의 모든 분야의 글로벌 경쟁에서 밀릴 수 있다는 뜻이기 때문이다.
이런 상황에서 『AI 내부자들』은 가뭄에 단비 같은 책이다.
다양한 분야 전문가들이 함께 그려낸 AI 혁신의 지도
『AI 내부자들』은 우리가 흔히 접하는 언어모델뿐만 아니라 로봇·의학·신약개발·재료공학 등 설계공정의 과학계 혁명은 물론, 인간의 전유물이라고 여겨져온 창의력을 대표하는 음악과 글쓰기 분야, 그리고 비즈니스에 이르기까지, 우리가 생각할 수 있는 거의 모든 영역에서 AI가 만들어내고 있는 혁신을 생생하게 전달한다.
그동안 AI가 가진 힘과 영향력을 막연하게 느껴온 사람이라면, AI가 각 분야에 구체적으로 깊게 들어오고 있는 모습과, 각 분야 최전선 사람들이 생각하고 일하는 방식마저 변화시키는 모습에 놀라게 될 것이다.
AI가 만들어가는 혁신은 어떻게 일어나는가?
AI 최전선 현장의 저자들은 이 책을 통해, AI를 이용해 각 분야에서 혁신을 만들어내는 데 필요한 우선순위는 AI 그 자체가 아니라고 말한다. 각 분야의 역사와 전통을 잘 이해하고 지금까지 어떤 혁신이 왜 일어났는지에 대한 깨달음이 함께 있을 때, 비로소 진정한 변화를 만들어낼 수 있음을 말해주고 있다. 뒤늦게 추격하는 한국 AI 업계에 우리도 할 수 있다는 자극제가 될 것이다.
최전선 전문가들이 직조해낸 AI 생태계를 한눈에!
『AI 내부자들』은 AI의 다양한 분야에서 활약하는 전문가들이 직조해낸 AI 생태계를 한눈에 보여준다. 언어모델부터 AI 창업, AI 투자, AI 인프라, AI의 위험, 빅테크 AI, 의학, 생명공학, 신약개발, 피지컬 AI와 로보틱스, 설계최적화, 재료공학은 물론 음악과 글쓰기, 비즈니스 등, 우리가 생각할 수 있는 거의 모든 영역에서 AI가 만들어가는 혁신을 보여준다.
1부 AI가 바꾸는 비즈니스와 산업 생태계
기술발전의 속도가 전례 없이 빠른 지금, 우리는 이 변화의 본질을 어떻게 이해하고 실질적인 기회로 연결해야 할까? 1부는 이러한 질문에 답하기 위해 기획되었다. <기업은 언어모델로 어떻게 경쟁우위를 확보할까?>, <AI 창업의 비밀: 성공의 열쇠는 무엇인가?>, <AI 시대라는데 왜 엔비디아 주식이 오를까?>, <투자자의 마음을 읽는 AI> 등, AI 혁명의 현장에서 각기 다른 역할을 수행하는 다섯 명의 전문가들이 기술의 근본원리부터 창업, 산업 인프라, 투자에 이르기까지 새로운 관점을 제시한다.
2부 AI의 발전과 미래 전망
‘AI는 과연 인류를 지배하게 될까?’ 혹은 ‘내 일자리도 AI가 차지하게 될까?’ 등의 물음에 답하려면 AI 발전의 역사를 알아봐야 한다. 2부에서는 챗GPT와 딥시크 등 모델들의 발전 흐름을 추적해 가까운 시기에 어떤 변화가 일어날지를 가늠하며, AI가 일으킬 수 있는 환각 현상과 윤리적 문제, 그리고 이를 해결하기 위한 노력을 깊이 있게 다룬다.
3부 의료와 생명과학에서의 AI 혁신
3부에서는 의료와 생명과학에서의 AI 혁신을 다룬다. 암 진단과 치료의 정밀화, 노화극복 전략, 신약개발의 새로운 흐름, 정신건강 케어 등에서 AI가 어떻게 정확도를 높이고, 속도를 앞당기며, 마음의 건강까지 정밀하게 돌보는지 살펴보며, 오늘 가능한 것과 내일 가능해질 것을 구분하고, 가능성과 한계를 함께 짚어본다.
4부 창의성을 확장하는 AI, 가능성과 한계
AI 등장 이후 우리의 예상과는 전혀 다르게, 미술·음악·글쓰기와 같은 창작활동이야말로 다른 분야들보다 가장 먼저, 가장 빠르게 AI에 의해 대체되고 있다. 때문에 이 분야의 사람들은 공포와 위협을 느끼며, AI를 어떻게 받아들여야 할지, 어떻게 대응하며 살아가야 할지 의문을 가지고 있다. 4부는 그러한 의문과 불안 속에서 인간 창작자들이 각자 스스로의 대답을 찾아낼 수 있는 하나의 이정표가 될 것이다. 또한 이러한 인간 창작자들을 위한 AI 기술을 만들고자 하는 이들에게도 귀중한 힌트를 줄 것이다.
5부 인간-기계 협력의 새로운 지평
AI의 진정한 잠재력은 디지털 공간을 넘어 물리적 세계와 만날 때 비로소 완전히 펼쳐진다. 5부에서는 AI가 현실세계로 나와 인간과 어떻게 협력하고, 우리의 일상과 산업을 어떻게 변화시키고 있는지를 다각도로 조명한다. <피지컬 AI: 로보틱스와 생성형 AI의 다음 프론티어>, <인간-로봇 상호작용>, <AI를 활용한 설계 최적화>, <AI와 재료공학> 등을 통해 다양한 분야의 AI 혁신을 소개하며, 인간과 AI가 함께 만들어갈 미래의 협력 모델을 제시한다.
『AI 내부자들』은 AI 시대의 미래를 이해하고 싶은 직장인부터 AI 업계를 진로로 하는 중고생/대학생, 다양한 분야의 시각을 접하려는 전문가까지, AI를 새로운 시대의 동반자로 이해하고자 하는 모든 이들에게 큰 도움이 될 것이다.
전 세계에서 활약 중인 젊은 한국인 연구자와 기업가들의 시선을 통해 변화의 최전선을 생생하게 보여준다. _디지털헬스케어파트너스(DHP) 최윤섭 대표
AI와 함께 살아갈 시대에 우리가 무엇을 고민해야 하고, 어떤 선택을 해야 하는지 명쾌한 이정표 를 제시한다. _사제파트너스 김석현 공동대표
“형태는 기능을 따른다(Form Follows Function)”라는 말처럼, 이 책은 형식이 곧 기능이 되어 각 장이 서로 다른 지성의 노드로서 연결된다. 『AI 내부자들』은 AI의 다양한 분야에서 활약하는 전문가들이 직조해낸 생태계다! _『하버드 22학번』 구본무 저자
AI 분야 실무자와 미국 유학생들이 관찰한 혁신을 체계적으로 정리하여 전달한다. 저자들의 생생 한 경험을 우리가 주체적으로 이해하고, 각자의 상황에 응용할 수 있도록 실용적 지식으로 전환해 준다. _서울대학교 산업공학과 문일경 교수(한국과학기술한림원 정회원, 공장관리 기술사, 국제생산공학재단 Fellow)
언어모델부터 아직 풀리지 않은 과제들, 최근 산업계에 미치는 영향, 그리고 다양한 분야에서의 실제 활용까지 폭넓게 다루고 있다. 무엇보다도 현장에서 직접 경험하며 고민하는 사람들의 생생한 목소리를 담아내 깊이를 더한다. _UC버클리 전기전자컴퓨터공학과 민세원 교수
AI의 다양한 최전선에서 활동하는 이들의 생생한 시각과 경험을 흥미롭게 전해준다. 가볍게 AI의 세계를 이해하고 싶은 초심자부터 현장의 이야기를 깊이 접하고 싶은 전문가까지, 누구에게나 유 익하며 영감을 줄 수 있는 책이기에 자신 있게 권한다. _전 구글 리서치 사이언티스트, 현 조지아텍 컴퓨터공학과 하세훈 교수
저자 소개
안건(MIT) 『AI 내부자들』과 『공대에 가고 싶어졌습니다』의 인세를 이용해 매년 여름, 공학도를 꿈꾸는 고등학생에게 장학금을 수여하는 ‘공우 비전 장학금’을 운영하고 있다. MIT에서 뇌와 인공지능을 공부하며 정신질환을 앓고 있는 사람들을 위한 AI를 개발한다. 뇌과학과 AI, 그리고 글쓰기라는 도구로 인간을 이해해 보고자 한다. 브런치(brunch.co.kr/@geonahn)와 유튜브 ‘보스턴안가’에 생각을 기록한다.
황민영(MIT) 서울대학교를 졸업하고 현재 MIT 항공우주공학과 및 ‘컴퓨터과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)’에서 박사과정 중이다. 로봇 학습 및 인간-로봇 상호 작용 분야, 그중에서도 어떻게 하면 개인화된 로봇을 효과적으로 만들 수 있는지에 대한 연구를 진행 중이다.
김영현(MIT) 서울대학교를 졸업하고 현재 MIT 화학공학과에서 박사과정 중이다. 공학도로서 학문이 아닌 글로도 세상과 소통하고 사회에 기여하고자 이 책을 기획했다.
이활석(업스테이지 CTO) KAIST 전기및전자공학과에서 박사 학위를 취득하고, 2020년 (주)업스테이지를 공동 창업해 CTO로 재직 중이다. 업스테이지에서 자체 대규모 언어모델 ‘솔라(Solar)’ 시리즈와 문서처리 자동화 ‘Document AI’ 등을 총괄하며 B2B 산업 적용에 집중하고 있다.
박지혁(와들 CEO) KAIST 전기및전자공학부 재학 중이던 2019년 (주)와들을 창업했으며, 현재 KAIST 전산학부 대학원 재학 중이다. 와들은 2024년 오픈AI에서 수여한 Most Potential Award를 수상, Forbes Asia 100 to Watch List에 선정되었으며, 온라인 쇼핑몰에서 고객의 상품 탐색을 돕는 베테랑 점원과 같은 AI 에이전트 젠투를 개발 중이다.
홍창기(H2K 창업자) KAIST 전산학과에서 박사 학위를 취득하고, 2017년 (주)에이치투케이를 공동 창업해 대표이사로 재직 중이다. AI 기반 개인맞춤형 한글 교육 앱 ‘소중한글’을 통해 학습 격차를 줄이고, 모든 아이가 즐겁게 배울 수 있는 교육환경을 만드는 데 힘쓰고 있다.
설형욱(스탠퍼드) 서울대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고, 스탠퍼드대학교에서 컴퓨터과학 석사과정 중이며, 스탠퍼드 인공지능 연구소(SAIL) 소속으로 AI 모델의 GPU 연산 시간을 줄이기 위한 최적화 기법을 연구 중이다. 동시에 AI 코드 에디터인 커서(Cursor)에서 AI 리서처로 근무 중이다. 이전에는 AI 추천 기술을 개발하는 (주)제트에이아이를 공동 창업했다.
문현지(MIT, NextOpt founder) MIT에서 운영 및 혁신 관리 박사과정 중이다. 약력을 요청 시 ‘베이즈(Bayes), 혁신(Innovation), 운영(Operations)’ 세 단어를 제출한다. 확률, 통계, 최적화 이론을 산업의 필요와 연결하는 창업가로 교통과 국방 분야에 가슴이 뛴다.(amoon.world)
한승주(스탠퍼드) 서울대학교 전기정보공학부를 졸업하고, 스탠퍼드대학교에서 컴퓨터과학 박사과정 중이다. 대규모 언어모델이 인류의 난제를 푸는 것을 돕게 하기 위해 LLM 리즈닝 연구를 하고 있다. 이전에는 엔비디아에서 리서치 인턴, 국내 유니콘 스타트업인 하이퍼커넥트에서 머신러닝 엔지니어로 근무했다.
이성민(조지아텍) 서울대학교 전기정보공학부를 졸업하고, 조지아공과대학교에서 컴퓨터과학 박사과정 중이다. 사람들이 더욱 쉽고 안전하게 AI를 활용할 수 있도록 알고리즘과 시각적 인터페이스를 개발하고 있다. 이전에는 시스코 시스템즈, JP모건 체이스, 어도비에서 리서치 인턴으로 근무했다.
장영균(전 메타, 현 구글 딥마인드) 서울대학교 전기정보공학부에서 학사 및 박사를 졸업하고, 구글 딥마인드에서 연구 과학자로 재직하며 멀티모달 표현 학습, 생성형 AI 관련 모델을 개발하고 있다. 메타(Meta) AI에서 포스트닥(박사후 연구원)으로 근무했다.
문인태(하버드) 하버드 의과대학에서 포스트닥으로 재직 중이며, AI와 암 연구의 융합 분야에 주력하고 있다. MIT에서 전기공학 및 컴퓨터과학 박사 학위를 받았다. 암의 진단부터 치료에 이르기까지 AI를 활용해 환자 관리 전반을 향상시키고, 궁극적으로 이 치명적인 질병의 극복에 기여하는 것을 목표로 하고 있다.
이동현(하버드) 서울대학교에서 컴퓨터공학부와 생명과학부를 복수전공 중이며, 하버드 의학전문대학원에서 노화를 주제로 연구하고 있다. 노화를 극복하고 죽음이 선택이 되게끔 하고자 한다.
노지혜(MIT) 서울대학교 화학생물공학부 졸업 후 MIT에서 화학공학 박사과정 중이다. AI를 화학 분야에 접목하여 실용적인 프로그램을 개발하는 데 관심을 가지고 있다. 현재는 신약 등 유용한 화합물의 연구 및 생산 속도를 높이기 위해, AI와 기계학습을 활용해 복잡한 분자의 효율적인 합성 경로를 제시하는 알고리즘을 개발하고 있다.
김수현(스탠퍼드) 스탠퍼드대학교 컴퓨터 음악 및 음향 연구소(CCRMA)에서 박사과정 중이며, 음악과 오디오 기술에 AI를 접목하는 연구를 하고 있다. 그의 연구는 AI 신기술을 통해 지금까지 존재하지 않았던 새로운 소리와 표현방식을 가진 악기를 만들어내고자 하는 예술적 동기를 바탕으로 한다.
이민아(시카고대학 조교수) 인간과 AI 간의 관계가 글쓰기, 읽기, 사고과정 속에서 어떻게 진화하고 있는지 연구한다. 고려대학교 컴퓨터학과를 졸업한 후 스탠퍼드대학교에서 박사 학위를 취득했으며, 마이크로소프트 리서치에서 포스트닥 과정을 거쳐 시카고대학교 컴퓨터과학과 조교수로 부임했다. 미국 대학원 지원부터 박사과정, 교수 생활까지의 경험을 책 『지금 알려줄게요, 미국 대학원』과 블로그(mnlee.substack.com)를 통해 나누고 있다.
장요엘(엔비디아) 엔비디아 기어 랩(NVIDIA GEAR Lab)에서 수석연구원으로서 로봇 파운데이션 모델을 개발 중인 GR00T 프로젝트에 기여하고 있으며, 월드모델(World Model) 팀을 리딩하고 있다. 로봇 파운데이션 모델을 비디오로부터 학습시키는 방법론을 연구 중이다.
유윤아(UC 버클리) 서울대학교 기계공학부를 졸업하고 현재 UC 버클리에서 박사과정 중이다. 사람과 로봇이 조화를 이루는 미래를 그리며, 소프트 로보틱스 분야를 연구 중이다.
오창환(MIT) 서울대학교 재료공학부를 졸업하고 현재 MIT에서 박사과정 중이다. 재료의 고속 스크리닝과 AI 기반 물성 예측을 접목하여 연구하고 있으며, 기존 계산과학 기법과 AI를 융합한 신소재 설계 방법을 연구하고 있다.
목차
이 책을 펴내며_ AI 혁신은 어떻게 일어나는 것인가?
머리말_ 우리 모두가 AI 활용의 주인이 되길 바라며
Part 1 AI가 바꾸는 비즈니스와 산업 생태계
들어가기
기업은 언어모델로 어떻게 경쟁우위를 확보할까?_이활석(업스테이지 CTO)
마법상자 같은 대규모 언어모델 | 언어모델이 만들어지는 과정 | 언어모델의 장점과 한계 | 제품 경쟁우위 확보를 위한 언어모델 활용 전략들 | AI 사업 운영의 핵심 요소
AI 창업의 비밀: 성공의 열쇠는 무엇인가_박지혁(와들 CEO)
기술의 한계를 넘는 비즈니스 모델들 | AI 개발의 초점이 달라지고 있다 | AI의 비용이 높아지고 있는 이유 | ‘A2A 시대’의 도래 | 시간, 성공적 비즈니스의 필수 요소
AI를 이용한 새로운 한글교육_홍창기(H2K 창업자)
H2K를 창업하다 | 교육 분야에서의 AI 활용 사례 | ‘소중한글’의 AI 활용 사례: AI 튜터의 세 가지 동작 원리 | AI 서비스에서 데이터 전략이 중요한 이유: 업계 사례 비교 | AI 학습 서비스의 데이터 실패 사례가 주는 교훈 | AI가 창업에서 차지하는 역할 | AI를 이용한 앞으로의 비전
AI 시대라는데 왜 엔비디아 주식이 오를까?_설형욱(스탠퍼드대학교)
GPU가 대체 뭐지? | AI는 왜 GPU가 필요할까? | 엔비디아의 GPU가 더 강력한 이유 | GPU는 공을 들여야 작동한다 | 압도적 1위, 엔비디아 | 쿠다 플랫폼 | AI 반도체의 미래 | 트랜스포머 특화 칩: 에치드 | 새로운 AI 프로그래밍 플랫폼: 모듈러
투자자의 마음을 읽는 AI_문현지(MIT)
현상: 투자자 의견 불일치에 숨은 해독 가능한 패턴 | 이론: AI 투자의 엔진, 베이즈 접근법 | 적용: AI를 활용한 협업적 의사결정 시스템 | 결론: 불일치를 엔진으로
Part 2 AI의 발전과 미래 전망
들어가기
시퀀스 모델부터 챗GPT와 딥시크까지, 그리고 미래 전망_한승주(스탠퍼드대학교)
구글의 ‘시퀀스-시퀀스 모델’과 오픈AI의 GPT-1 | GPT-2의 등장과 스케일링 법칙 | 오픈AI 챗GPT: 말을 잘 알아듣는 GPT-3 | ‘오픈AI o1’과 ‘딥시크-R1’: 사람처럼 생각하는 언어모델 | 2025년 이후의 대규모 언어모델
AI가 인류를 지배한다고?: AI의 위험, 그리고 그 해결을 위한 노력들_이성민(조지아텍)
AI는 어떻게 학습할까? | AI가 일으킬 수 있는 문제들 | AI의 위험을 줄이려면 | 현명한 AI 활용에 요구되는 것들
빅테크 AI 과학자_장영균(전 메타, 현 구글 딥마인드)
AI 연구 과학자는 무엇을 할까? | AI 연구 과학자를 향한 첫걸음 | 빅테크 AI 연구 과학자가 되어보자! | AI 연구 과학자로서의 삶과 미래
Part 3 의료와 생명과학에서의 AI 혁신
들어가기
의학과 AI, 그리고 암 치료의 새로운 길_문인태(하버드대학교)
의학과 AI의 진화: 더 나은 치료를 향한 발걸음 | AI는 어떻게 암과의 싸움에 도움을 줄 수 있을까? | 최신 AI 기반 암 연구의 현 상황 | 앞으로의 전망: AI가 바꿀 암 치료의 미래 | 암과의 싸움에서 바라보는 도전과 희망의 미래
AI를 활용한 노화 극복_이동현(하버드대학교)
노화 연구의 효용 | AI를 활용한 노화 극복 | 노화 특성 식별 및(치료) 표적 탐색 | 면역 노화 | 유전자 치료 | 세포 리프로그래밍 | 노화 바이오마커 | 나가며
AI를 이용한 신약 개발_노지혜(MIT)
AI를 이용한 후보물질 선별 | AI를 이용한 새로운 후보물질 설계 | AI를 이용한 후보물질의 합성 | AI를 이용한 신약 개발의 미래
우울증, 정신 질환 진단 및 치료에서의 AI 활용_안건(MIT)
디지털 표현형을 이용한 우울증 조기 진단 | AI를 이용한 우울증 치료 방법 추천 | 설문조사 데이터의 사용 | 뇌 이미지 데이터의 사용 | AI를 이용한 정신 질환 치료
Part 4 창의성을 확장하는 AI: 가능성과 한계
들어가기
AI 음악 창작의 새로운 세계_김수현(스탠퍼드대학교)
음악 창작에서의 AI 기술, 어떻게 봐야 할까 | 기술 기업들이 AI 음악 생성 기술을 연구하는 이유 | AI가 진정으로 의미 있는 음악 창작 도구가 되려면 | 새로운 음악의 혁신을 위해
AI는 스스로 진화한다? 진실과 오해_황민영(MIT)
AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것 | AGI가 만능은 아닌 이유
AI와 글쓰기_이민아(시카고대학교 조교수)
AI, 글쓰기에서 진짜 효과는 얼마나 될까? | AI가 글쓰기 생태계에 가져온 변화와 전망
Part 5 인간-기계 협력의 새로운 지평
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물리적 AI: 로보틱스와 생성형 AI의 다음 프론티어_장요엘(엔비디아)
물리적 AI 실현을 위한 과제 | 엔비디아가 물리적 AGI에 주목하는 이유 | 미래: 범용 목적 로보틱스와 휴머노이드의 역할 | 물리적 AGI로 가는 길
인간-로봇 상호작용_황민영(MIT)
인간 피드백을 통한 로봇 학습 | 범용 시스템에서 개인화된 로봇으로 | 개인화된 보상 함수 학습 | 신뢰할 수 있는 로봇: 안전성, 명료성, 그리고 불확실성
AI를 활용한 설계 최적화_유윤아(UC버클리)
설계 최적화란 무엇이고, 왜 필요할까? | AI는 어떻게 설계 최적화에 활용될 수 있을까? | 설계 최적화에서의 AI 활용 사례 | AI와 설계 최적화의 미래
AI와 재료공학_오창환(MIT)
AI와 재료공학 | 온실가스 흡착을 위한 금속-유기 골격 구조체 | AI를 이용한 재료 물성 예측 | AI를 이용한 재료 데이터베이스 구축 | 최종 재료 설계에서의 AI 활용 방식 | AI 시대에 공학자가 갖는 역할