[📪정보] 개인적으로 의미 있다고 느낀 2021년 과학성과

1. 적응형 신경망
https://news.mit.edu/2021/machine-learning-adapts-0128

연구자들은 '액체'네트워크 라고 부르며 시간이 지남에 따라 변화하는 데이터 스트림에 특히 유용 할 수 있습니다. “실제 세계는 시퀀스에 관한 것입니다. 우리의 지각조차도 이미지를 인식하는 것이 아니라 일련의 이미지를 인식하는 것입니다.”라고 MIT 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소 (CSAIL)의 박사후 연구원 인 Ramin Hasani는 말했습니다. “이것은 로봇 제어, 자연어 처리, 비디오 처리 (모든 형태의 시계열 데이터 처리)의 미래를위한 방법입니다. 잠재력은 정말 중요합니다.”

Hasani는 '액체'네트워크가 예상치 못한 데이터 나 시끄러운 데이터에 더 탄력적이며 해석 가능성도 더 높다고 말했습니다. “뉴런의 표현을 변경하기 만하면 다른 방법으로는 탐색 할 수 없었던 어느 정도의 복잡성을 실제로 탐색 할 수 있습니다. 모델 자체는 표현력 측면에서 더 풍부합니다.” 적은 수의 고도로 표현되는 뉴런은 네트워크가 특정 특성화를 만든 이유를 쉽게 알 수 있도록합니다

2, 이미지인식에 실수할수 있는 패턴이 튜링패턴과 유사하다는걸 발견
https://www.skoltech.ru/en/2021/03/skoltech-team-shows-how-turing-like-patterns-fool-neural-networks/

이론을 활용하여 Skoltech는 공격에 취약한 패턴 인식 시스템에 대한 방어를 설계 할 수 있습니다.

자연의 적대적 섭동은 여전히 연구자들에게 신비 스럽습니다. “이 흥미로운 속성은 공격과 방어 사이의 고양이와 쥐 게임의 오랜 역사를 가지고 있습니다. 적대적 공격을 방어하기 어려운 이유 중 하나는 이론이 부족하기 때문입니다. 우리의 작업은 튜링 패턴에 의한 UAP의 매력적인 속성을 설명하는 한 걸음을 내딛습니다. 이것은 미래에 적대적 사례의 이론을 구축하는 데 도움이 될 것입니다.”라고 전산 및 데이터 집약 과학 및 엔지니어링 센터 (CDISE)의 Skoltech 전산 지능 연구소를 이끌고있는 Ivan Oseledets 교수는 말했습니다.

3. 새로운 고온 초전도체

https://www.skoltech.ru/en/2021/03/scientists-have-synthesized-a-new-high-temperature-superconductor/

원자로 기술에 활용가능

[📪정보] 개인적으로 의미 있다고 느낀 2021년 과학성과

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