AI바라기의 인공지능

용어 설명MD (Molecular Dynamics): 분자의 원자 수준 움직임을 뉴턴 역학으로 시뮬레이션하는 연산 기법. 매우 긴 시간이 소요되는 것이 단점입니다.MD-Emu (MD Emulator): 고정된 시간 간격(lag time, tau)에 따른 MD 프레임 간의 단기적인 물리적 전이(transition)를 모사하여 연속적인 궤적을 생성하도록 학습된 생성 모델 클래스입니다.MSM (Markov State Model): 방대한 연속적 MD 궤적을 의미 있는 몇 개의 이산적인 준안정 상태(metastable states)로 군집화(coarse-graining)하고, 이 상태들 간의 전이 확률을 마르코프 체인으로 나타낸 모델입니다.MSM-Emu (MSM Emulator): 이 논문에서 새롭게 제안한 생..

용어 설명Evidential Requirement (ER): 특정 질문의 정답을 도출하기 위해 반드시 필요한, 서로 중복되지 않는 시각적 증거(프레임)의 최소 개수입니다.Minimum Required Frame-Set (MRFS): 모델이 정답을 맞히기 위해 최소한으로 융합(fuse)해야 하는 프레임 수를 측정하는 자동화된 평가지표입니다.Retrieval deficit (검색 결핍): 모델의 frame selector가 긴 비디오 속에서 정답 도출에 필요한 핵심 단서 프레임들을 모두 찾아내지 못하는 병목 현상입니다.Fusion deficit (융합 결핍): 완벽한 단서 프레임들만 주어져도 모델이 여러 정보를 결합하지 못하고, 단일 프레임 하나에만 과도하게 가중치를 두어 정답을 맞히지 못하는 현상입니다.O..

용어 설명Generative Diffusion Models: 순수 노이즈에서 점진적으로 노이즈를 제거하여 실제 데이터 샘플을 합성하는 생성 모델 클래스.Score Function: 데이터 분포의 로그 확률 밀도에 대한 그래디언트 방향. 생성 과정에서 노이즈를 제거하는 최적의(infinitesimal) 방향을 지시하는 핵심 요소.Conditional Entropy Rate (Generative Bandwidth): 생성 과정의 특정 시점에서 목표 데이터에 대한 불확실성이 줄어드는 속도.Spontaneous Symmetry Breaking (자발적 대칭성 깨짐): 물리학의 위상 전이 개념을 차용한 것으로, 생성 궤적(trajectory)이 여러 가능한 결과물 중 하나를 향해 갈라지는(분기, bifurcati..

전시 개요전시명: 데이미언 허스트: 진실은 없어 그러나 모든 것은 가능하지기간: 2026-03-20 ~ 2026-06-28장소: 국립현대미술관 서울(지하 1층 3, 4, 5전시실, 서울박스 및 2층 MMCA 스튜디오)관람료: 8,000원주요 특징 및 주제 이번 전시는 삶과 죽음, 아름다움과 욕망, 과학과 예술의 경계 등 작가가 평생 탐구해 온 핵심 주제들을 다룹니다. 충격적이고 파격적인 시각적 요소를 통해 인간의 본능적인 공포와 사회적 제도에 대한 질문을 던집니다. 안녕하세요 이번에도 전시 후기 남길게요익명의 누군가가 추천해준 전시예요 오픈시간이라 그런지 줄이 좀 기네요 아놔 챗지피티 할루시네이션 암튼 시작해볼게요.. (아직도 안했냐고...!) 사실 좀 잔인한 사진이 많아요.. 어린이..

[Study Note] Deep generative modeling of temperature-dependent structural ensembles of proteinsPurpose of the Paper기존 연구의 한계 극복: 기존의 protein structure prediction (예: AlphaFold2)은 정적인 단일 구조를 예측하는 데 탁월하지만, 단백질이 실제 환경에서 가질 수 있는 다양한 구조적 집합인 Conformational Ensemble을 포착하는 데는 한계가 있음.환경 조건(Temperature) 반영의 부재: 기존의 generative model (예: AlphaFlow)은 특정 온도(예: 300K)와 같은 고정된 환경 조건에서의 ensemble 생성에 집중되어 있어, 온도가..

[Study Note: ProTDyn: A Foundation Protein Language Model for Thermodynamics and Dynamics Generation]TerminologyConformational Ensemble: 단백질이 평형 상태(equilibrium)에서 가질 수 있는 다양한 구조적 상태들의 집합.Molecular Dynamics (MD) Simulation: 원자 수준에서 시간에 따른 분자의 움직임을 계산하여 단백질의 구조 변화를 예측하는 물리적 시뮬레이션 방식.Thermodynamics: 단백질의 평형 구조 분포(equilibrium distribution)를 다루는 영역.Dynamics: 단백질 구조가 한 상태에서 다른 상태로 변하는 시간적 전이 과정(transi..

0. 먼저 한 줄 정의MSA는 “서로 비슷한 단백질 서열들을 여러 개 모아서, 진화적으로 같은 위치끼리 줄 맞춰 놓은 것”입니다.여기서 핵심은 그냥 줄을 예쁘게 맞추는 게 아니라, “같은 역할을 하는 자리끼리 비교하려는 것”입니다.1. 왜 이런 게 필요하냐: 단백질 서열은 조금씩 달라도 구조와 기능은 비슷할 수 있음단백질은 아미노산 서열로 이루어져 있습니다.예를 들어 아주 짧게 쓰면: 단백질 A: MKTWAIL단백질 B: MKTWVIL단백질 C: MKTFAIL이런 식으로 생길 수 있습니다.겉보기엔 조금씩 다르지만, 이 셋이 사실은 비슷한 조상에서 나온 비슷한 단백질일 수 있습니다. 즉,어떤 위치는 진화하면서 바뀌어도 괜찮고어떤 위치는 바뀌면 단백질이 망가지기 때문에 잘 안 바뀝니다.그래서 여러 종에서 온..

📝 Learning Note: Mirage: The Illusion of Visual Understanding💡 용어 설명 (Terminology)Mirage reasoning: Image input이 없는 상태에서, 모델이 마치 이미지를 보고 있는 것처럼 상세하고 자신감 있게 시각적 특징을 묘사하며 추론하는 현상.Mirage-mode: 모델에게 이미지가 없다는 사실을 알리지 않고, 단순히 시각적 질문을 던져 모델이 가상의 이미지(Mirage)를 생성하도록 유도하는 실험 모드.Guess-mode: 모델에게 "이미지가 없으니 질문을 보고 최선의 추측을 하라"고 명시적으로 지시하는 모드. Mirage-mode보다 성능이 낮게 나타나며, 이는 단순 추측이 아닌 '숨겨진 패턴'을 활용함을 시사함.Mirage..

용어 설명MMG (Multimodal Graph): 노드들이 text와 image 같은 여러 modality 속성을 가지며, edge를 통해 구조적으로 연결된 그래프 데이터.GVLM (Graph-conditioned Vision-Language Model): 단순한 image-text pair 단위의 정렬을 넘어, 그래프 상의 이웃 노드 정보(topology)를 주입하여 cross-modal alignment를 수행하는 Mario 모델의 1단계 핵심 구조.MAPR (Modality-Adaptive Prompt Router): 2단계에서 작동하는 경량화된 라우터. 각 노드와 주변 이웃의 특징을 분석하여, LLM에게 전달할 가장 적합한 modality 조합(text-only, image-only, text+..

이번 설명에서는 딱 하나만 계속 붙잡고 가시면 됩니다.“행렬은 화살표를 움직이는 기계다.”고유값과 고유벡터는, 그 기계가 화살표를 움직일 때 나타나는 아주 특별한 방향을 말합니다.1. 먼저: 행렬을 숫자표로 보지 말고 “변형 기계”로 보셔야 합니다평면 위에 화살표 하나가 있다고 생각해보겠습니다.예를 들어$$\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix}$$이건 오른쪽을 가리키는 화살표이고,$$\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}$$이건 위쪽을 가리키는 화살표입니다.이제 행렬 $A$ 가 있다고 하면,이 행렬은 화살표를 받아서 다른 화살표로 바꾸는 기계라고 생각하시면 됩니다.즉,$$x \mapsto Ax$$이 뜻은“화살표 $x$ 를 기계 $A$ 에 넣었더니 새 화살표 $Ax$..