# AI 과학연구

- 분류: 과학 · 별칭: ai 과학연구, ai for science, ai science
- 페이지: https://aisignal.kr/file/ai-for-science
- 기록: 25건 (2026-08-04 ~ 2026-09-21) · 매일 갱신 · 출처는 각 기록 아래
- 출처: AIsignal 아카이브 (공개 언론 보도를 출처와 함께 요약·정리하는 아카이브, 언론사 아님)

## 지금까지의 요약

지금까지의 상황 요약 — 인공지능이 기초 과학 및 생의학 연구의 가속화를 위해 다양한 분야에 도입되었다. 최근 AI 세포 모델과 단백질 구조 예측 시스템이 개발되어 세포 생물학 및 제약 연구의 효율성을 높이고 있으며, 화학 반응 경로 발견과 후각 구현 등 물리적 세계의 매핑으로 영역을 확장하고 있다. 또한 대규모 언어 모델(LLM)의 과학적 추론 능력과 상대성 이론 재발견 가능성에 대한 검증이 진행 중이다. 한편, AI 생성 텍스트를 식별하려는 AI 탐지기의 도입과 이를 우회하려는 시도가 동시에 관찰되고 있다.

## 날짜별 기록 (최신부터)

### 2026-09-21

4D AI 모델의 미토콘드리아 약물 효과 해독이다. 4D AI 모델과 '디지털 트윈'으로 구축된 가상 세포는 약물 발견 속도를 높일 수 있다. 앤트로픽은 인공지능을 활용한 생물학 연구를 실제 실험으로 검증하기 위해 자체 연구실을 운영하고 있다. 앤트로픽은 미국 샌프란시스코 베이 지역에 생물학 연구실을 두고 실제 실험을 진행하며, 외부 기관과의 공동 실험도 병행하고 있다.

출처:
1. 4D AI Model Decodes Mitochondrial Drug Effects - Labroots — https://news.google.com/rss/articles/CBMiqwFBVV95cUxPTXJVU3VpaVJnNDRLdVJHdG9vSGl6d0EtWE1ZaUVIYy1BZmoxSll5ZzQzcmYtMEdTeUVqT0xxdXhUVzJDcWdzVmdPUUhrQzgyUVF1Y3hQaXE1a2FoNk1GdHVudUZQb2YtRG1lV3htbG5OSG84QWVNSnpNcTVwajBwTWxLLVUxenZuOVdYaUZTOXpYd3lPcnh0YWFvV181TmxsQk4wRkptUlE2VFHSAbABQVVfeXFMT2owQVVxNUVUdWxQYW4ySGIxTldyQWZfZ1Z3UmJsUkpGa0w3SjUxYUxYaXhvYkVxMlUxY2xCR2dhc0VMcm4xUnpMdVZFWkdMbnJ4WTg3Yno1RlQwNVhxR3djQWRlNV9Yc09WX1NURXNPM05ZSDhSckNaWXROZDI5ZXpkeWVhTnlEdEhJYXlUZUJWQlFuZl83aWt2ZGpINXozXzBTb3p0dUZLVjhJN0d1d1c?oc=5 (2026-09-20)
2. Virtual cells built from 4D AI models and 'digital twins' could speed up drug discovery — https://phys.org/news/2026-09-virtual-cells-built-4d-ai.html (2026-09-20)
3. "AI 연구, 실제 실험으로"…앤트로픽, 자체 생물학 연구실 운영 — https://zdnet.co.kr/view/?no=20260920065252 (2026-09-20)

### 2026-09-19

AI가 나비에-스토크스(Navier–Stokes) 난제를 해결했다. 물리학자와 수학자들은 난류를 이해하기 위해 유체 역학의 고전 방정식 너머를 탐구하고 있다. 서울대 의과대학과 공과대학은 인공지능(AI), 로봇, 신소재 등 첨단 기술을 의료에 접목하기 위해 협력하며 의학과 공학의 경계를 허문 융합연구를 확대할 방침이다. 줄기세포로부터 후뇌 세포를 성장시키는 효율적인 방법이 발견되었다. 세포 수준에서 수천 개의 단백질을 식별하는 기술적 진전이 이루어졌다. 프로그램된 세포 사멸 과정을 시작하고 생존하여 손상된 조직의 재건을 돕는 세포 집단이 발견되었으며, 이들의 후손은 저항력이 더 강해진다. 생성형 AI의 발전과 대중적 관심에도 불구하고 많은 직원의 일상 업무에서 AI 사용은 아직 일반적이지 않으며, 도입 속도가 느리고 비공식적이며 불균등하다는 조사 결과가 나왔다.

출처:
1. AI cracked the Navier–Stokes challenge. What does that mean for physics? — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02922-6 (2026-09-18)
2. How to make a brain: new experiments challenge existing picture — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02943-1 (2026-09-18)
3. Scientists discover cells that cheat death and rebuild damaged tissue — https://www.sciencedaily.com/releases/2026/09/260917003722.htm (2026-09-18)
4. 서울대 의대·공대 '의료 난제' 함께 푼다 — https://www.mk.co.kr/news/society/12156710 (2026-09-18)
5. Probing the proteome at cellular scale — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02805-w (2026-09-07)
6. Workplace AI adoption remains slow, informal and uneven, survey finds — https://phys.org/news/2026-09-workplace-ai-uneven-survey.html (2026-09-18)

### 2026-09-18

스탠퍼드 의과대학 연구실에서 분사한 바이오테크 기업이 인간 직원 없이 37,000명의 AI 과학자 에이전트를 투입해 신약 개발을 수행한다. 4D AI 모델과 '디지털 트윈'으로 구축된 가상 세포가 신약 개발 속도를 높일 수 있다. 새로운 시스템은 과학자들이 수명 연구를 위해 거대언어모델을 정교화하고 '생물학적' 연령을 명확히 하는 데 도움을 준다. 이미지 분류에 사용되는 AI 프로그램은 '20질문' 게임에서 영감을 얻은 방법으로 더 저렴하게 훈련될 수 있다. 로봇 실험실이 요청에 따라 광학 실험을 설정하고 실행한다.

출처:
1. Virtual biotech company puts thousands of AI scientist agents to work on drug discovery — https://phys.org/news/2026-09-virtual-biotech-company-thousands-ai.html (2026-09-17)
2. 4D AI Digital Twins to Accelerate Drug Discovery - Mirage News — https://news.google.com/rss/articles/CBMijAFBVV95cUxQdGpLRnZHeE5BSF9xRVJQdnhERms0ZURxcGlRaDJoVHpLNmlSQm9ROGtFX3VPZjBHY2FxTkN4dXpDeDZNa2xCcE4wVGlMRmZESlllVEhGLVZOTXV0NU53cE1HTkxPTE9UdHNyRC1QQzFXWk42X1Q2T2thUTdHTmhPcEtIM2luN0o0ZHVTTQ?oc=5 (2026-09-17)
3. Newfound fungal nutrient-sensing mechanism could advance biofuels and disease control — https://phys.org/news/2026-09-newfound-fungal-nutrient-mechanism-advance.html (2026-09-17)
4. How fast are you ageing? Ask AI — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02913-7 (2026-09-17)
5. How a simple game of 20 questions could help make AI fit for the future — https://phys.org/news/2026-09-simple-game-ai-future.html (2026-09-17)
6. Robotic lab sets up and runs optics experiments on demand — https://phys.org/news/2026-09-robotic-lab-optics-demand.html (2026-09-17)
7. AI is shaping kids. What if kids could shape AI, too? — https://phys.org/news/2026-09-ai-kids.html (2026-09-17)

### 2026-09-17

Paper2Agent 시스템은 정적인 과학 논문을 상호작용 가능한 AI 에이전트로 변환하여 복잡한 질의에 응답하고 협업하게 한다. 이는 연구자가 생소한 분야의 작업을 이해하고 논문을 재현하는 것을 용이하게 한다. X-ray 기술과 AI는 고대 로마 두루마리 파편 잉크의 납 성분 발견과 함께 베수비오 화산 폭발로 손상된 고대 텍스트를 읽는 데 도움을 줄 수 있다. 환자 맞춤형 AI 모델은 최소 침습 수술의 정밀도를 향상시킨다. 한편, 박쥐, 고래, 새 등 동물의 통신을 해독하려는 AI 시도들이 있었으나, 소리가 의미와 동일하지 않기 때문에 해독에 어려움이 있다는 연구 결과가 있다. 인간 뇌 조직을 피질이 없는 쥐에 이식한 사례에서 광범위한 세포 통합이 확인되었으며, 이는 새로운 치료법의 생체 내 테스트 플랫폼을 제공할 수 있다.

출처:
1. AI tool turns any paper into an ‘agent’ that can collaborate and answer complex queries — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02899-2 (2026-09-16)
2. AI struggles to decipher 'animal language' because sound doesn't equal meaning, experts say — https://phys.org/news/2026-09-ai-struggles-decipher-animal-language.html (2026-09-16)
3. We may soon be able to read long-lost ancient scrolls damaged by the eruption of Mount Vesuvius — https://phys.org/news/2026-09-lost-ancient-scrolls-eruption-mount.html (2026-09-16)
4. Turning scientific research papers into interactive AI agents — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02880-z (2026-09-16)
5. AI can be more comforting than a person—our research shows why — https://phys.org/news/2026-09-ai-comforting-person.html (2026-09-16)
6. New patient-specific AI model improves precision in minimally invasive surgeries - News-Medical — https://news.google.com/rss/articles/CBMixwFBVV95cUxOTmdpVWNNejc0NlhGQ240Y0xveE5UU2k1Vjh0ZjNrQ2c5cXF6eVhBVnFzQm1MeUR0T0dNZ1l2NW95X3N4WUd4UDNmY2EweUU0Mm96bDNkU2JHSnRUdEowQzF6MjZyQm1PM21UaDBvampfeXFFV1pzMjRfY2M1Y1ZxRHRDVGwtdUdjWkFtZW54Y19RYV95MEprbU1TSHYzRmRXSm5MY05FNmVpVnR3bkN0MnRkRVlWWXM4eElqU0F2X1p0Zll4aml3?oc=5 (2026-09-16)
7. Transplanted human brain-tissue takes root in mice without a cortex — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02927-1 (2026-09-16)

### 2026-09-16

로봇과 AI가 135년 된 고전 화학 반응에서 예상치 못한 경로를 발견했다. 머신러닝은 인간의 코를 매핑하며 후각을 구현하고 있다. 고급 AI 세포 모델이 현대 세포 생물학 연구를 재정의한다. 생물학적 및 공학적 시스템의 세포와 센서는 기능하기 위해 잡음이 섞이고 변화하는 신호를 파악해야 하며, 이 정보 수집과 사용에는 에너지가 소모된다는 생물물리학적 모델이 제시되었다. AI 워터마크 및 기타 탐지 도구들이 AI 생성 텍스트를 탐지하는 방법과 그 신뢰도, 작동 방식에 대한 논의가 있다.

출처:
1. Robots and AI uncover unexpected pathway in classic 135-year-old chemical reaction — https://phys.org/news/2026-09-robots-ai-uncover-unexpected-pathway.html (2026-09-15)
2. AI watermarks and other detection tools: How to detect AI-generated text — https://news.google.com/rss/articles/CBMiiwFBVV95cUxONnhQVDE3RzJQOHJKWFJTLWd3UVh3RGl4N3J0ejctLU5GRzd4dFRTQzRLQ19PTXJOcGxWNXdraTA1ZXNQSHBIQm5SdjBTUmNCOUNJa084OUkyMmJNUzBYYTRibThMMmI1RDRLV1NZRWxCa3RXWFhkYlJfX2FQNDl1d202UWswaG11UW00?oc=5 (2026-09-16)
3. Advanced AI cell models redefine modern cell biology research - News-Medical — https://news.google.com/rss/articles/CBMirgFBVV95cUxPV1UweHM4VXV2c3VWNzktTzN6QVhwM1Vvc3BOczMyclhibTVoM0ZYM1hpYlV2ejhDS0ppODNreHJCVWxPZmFMdlcxOExVVFE1U05uQ0dSSFhhNkNOd0ZrdThKQlJKeXB6OUxJQzBFZndfd1JORkF3NW5tOGJoME5jRjZXZS1lX285TnhYYUU3YlNWalMyTFN3aVBaWVIyU0cxVVN6X1R2b3hPTF9qWGc?oc=5 (2026-09-15)
4. AI Sense of Smell: How Machine Learning Is Mapping the Human Nose - Intelligent Living — https://news.google.com/rss/articles/CBMiekFVX3lxTE52VE5SRFVLckVYbnNvRy1MaDVDOHFkOFU2Ty12Rk1HY0J1aGdkNXFMMFl5a1M5bTF4OTdtckRtRlhtaUcyRTFFXzdzOFdFRzNKdWxOWEd2RG5rOEQ1MzRhWGsxZmlYdVB3SHFhRV9tdlNHTERpZ2diT1hB?oc=5 (2026-09-15)
5. Biophysical model suggests how cells optimize information gathering without using too much energy — https://phys.org/news/2026-09-biophysical-cells-optimize-energy.html (2026-09-15)

### 2026-09-15

스탠퍼드 의과대학 연구진이 생물학적 세포를 모델링한 두 개의 인공지능 모델을 개발했다. 이 중 '유니버설 셀 임베딩(universal cell embedding)'은 2세대 모델의 기반이 되었다. 제약회사들이 보유한 2만 개 이상의 단백질 구조 데이터를 학습한 AI 시스템이 알파폴드(AlphaFold)와 유사한 모델보다 뛰어난 성능을 보였다.

출처:
1. AI models enable cross-species mapping of cell biology — https://phys.org/news/2026-09-ai-enable-species-cell-biology.html (2026-09-14)
2. Drug firms’ secret data supercharge AI protein models — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02882-x (2026-09-14)
3. Watch AI materials-science and bioscience abilities closely — https://www.lesswrong.com/posts/SCtkSz4nQ9icLZ4uq/watch-ai-materials-science-and-bioscience-abilities-closely (2026-09-14)

### 2026-09-14

AI가 세포막과 그 내부 단백질의 3D 매핑을 자동화하여 수동 작업 대비 시간을 단축하며 수동 결과와 일치하는 성과를 냈다. 세포 신호 전달 지문을 다양한 세포 유형에 걸쳐 해독하는 AI 모델이 개발되었다. AI는 현미경이 샘플 내에서 가장 정보 가치가 높은 나노 규모의 특징을 찾도록 돕는다. AI가 상대성 이론을 재발견하려는 시도에 관한 '아인슈타인 테스트'가 진행되었다. 대학이 AI 탐지기를 도입하자 대학생들이 모인 온라인 커뮤니티에서 이를 우회하는 노하우가 공유되고 있다.

출처:
1. AI automates 3D membrane mapping, matching manual results in a fraction of time — https://phys.org/news/2026-09-ai-automates-3d-membrane-manual.html (2026-09-13)
2. AI model decodes cell signaling fingerprints across diverse cell types — https://phys.org/news/2026-09-ai-decodes-cell-fingerprints-diverse.html (2026-09-08)
3. AI helps microscopes find the most informative nanoscale features in a sample — https://phys.org/news/2026-09-ai-microscopes-nanoscale-features-sample.html (2026-09-13)
4. The Einstein test: what happens when AI tries to rediscover relativity? - Nature — https://news.google.com/rss/articles/CBMiX0FVX3lxTFB2c1BNaUt6RGFzb1JjRXl3VHI3NnY2cVVyMXZsOFd6SnJxanlCWHRsWWtlYktndldEa1V5V0pzRDRrang4ZHJ5RzZTS1JBZ2hxSTRTYmhKdENRNzRGN3BV?oc=5 (2026-09-09)
5. [광화문에서/임현석]서울대는 멈춘 AI 탐지…교육도 평가도 바뀌어야 — https://www.donga.com/news/Opinion/article/all/20260913/134660206/2 (2026-09-13)

### 2026-09-13

초저온 전자현미경(cryo-EM)은 단백질, 바이러스, 분자 복합체의 구조를 원자 수준에 가까운 해상도로 결정하는 도구로 활용된다. 인공지능 기반의 생의학 발견을 위해 미주리 대학교 공과대학 팀과 협력자들이 연구를 진행했다. 칠면조 체중을 모니터링하는 인공지능은 93%의 정확도로 3주 앞서 체중을 예측한다. 90억 개의 돌연변이 영향을 평가할 수 있는 인공지능 도구가 존재한다.

대규모 언어 모델(LLM)과 양자 물리학의 결합은 연구 속도를 높일 수 있다는 QuSoft 심포지엄의 결과가 있다. 반면 대규모 언어 모델(LLM)은 새로운 언어를 발명할 수 없기에 최첨단 과학을 수행할 수 없다는 견해가 있다. 재료 과학을 위한 인공지능은 물리학적 통찰을 수용해야 한다.

학계 연구자들은 기업 부문보다 낮은 급여를 받는 상황을 '아카데미아 세금(academia tax)'으로 표현하며, 연구의 자유가 더 높은 가치를 지닌다고 설명한다. 한편 오픈 사이언스 프레임워크(OSF)는 자금 조달 문제로 인해 데이터와 코드 호스팅을 중단하는 정책 변경을 11월부터 시행한다.

출처:
1. New computational method pushes cryo-electron microscopy beyond traditional resolution limits — https://phys.org/news/2026-09-method-cryo-electron-microscopy-traditional.html (2026-09-09)
2. LLMs & Quantum Physics Could Speed Up Research, QuSoft Symposium Finds - Quantum Zeitgeist — https://news.google.com/rss/articles/CBMicEFVX3lxTFBfQl96ejJwZDdnSHk1SGN2WlFuTE9iQjhId1NBc3Y1amtKcHB2NjRHMk5kbUZSV3NsUnFaS01paHdjdUtSX04zNnp3ME9EZzdYalZyQ1dFU1dKMEVPUEdTUGtuay1UYzlFQ29ZakNfd20?oc=5 (2026-09-11)
3. LLMs can't do frontier science because they can't invent new language - IAI TV — https://news.google.com/rss/articles/CBMiowFBVV95cUxNQ29vNWRXcE5uMXRIbk1LNGJMdnlrM0FzN05nSmZWdWlVOWtiOHJFRkdNRXVTYWtIUkdVYWIxY04ycEoyeWxzX2IydFJUam1Yd1hxVW9GV2RoVkRHd19vZGJGUFBnSktJNmpfc0gwNG1ZMHJDeEppcERBMWk4Z2NjWnJ1UmlGVUxLbE5Ic3NHX2hqTldsalVuZTRORUZVMzJmZFZF?oc=5 (2026-09-11)
4. Researchers chart new course for AI-powered biomedical discoveries — https://phys.org/news/2026-09-ai-powered-biomedical-discoveries.html (2026-09-09)
5. AI for Materials Must Embrace Physics Insight - Mirage News — https://news.google.com/rss/articles/CBMiiAFBVV95cUxQS3BVYzhwY2haTjZyWENjUkprWG9XU0p5WXprNXNkZENNWXBBMERqQ3MtdzJYZkk5ekFfc2tEQUxCOGVWdUlVU2J6SDBEcUZGTU8wdzJDeHFqR3ViM2ZZaWJ4RkpYd2dGT3pkMHRhNVZJeUtySW5UaFZwOG9zcXk1LWgyWXFrUlRJ?oc=5 (2026-09-08)
6. Turkey-monitoring AI forecasts body weight three weeks ahead with 93% accuracy — https://phys.org/news/2026-09-turkey-ai-body-weight-weeks.html (2026-09-11)
7. Briefing Chat: The Bunsen burner myth that turns out to be just hot air — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02893-8 (2026-09-11)
8. AI researchers reckon with the $1.5 million ‘academia tax’ — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02026-1 (2026-09-10)
9. Popular open-science platform to stop hosting data and code amid funding concerns — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02598-y (2026-09-09)

### 2026-09-12

스위스 연구진이 NASA의 기후 데이터를 활용해 자연재해 예측 모델을 훈련하고 있다. 물고기가 온도 스트레스로 인해 평형 상실(LOE)을 겪는 순간을 자동으로 감지하는 AI 기반 시스템이 개발되었다. AI가 예측한 수백만 개의 구조를 분석하여 수용체 가족 구성원과 유사하지만 비전형적인 행동을 보이는 진화적으로 보존된 단백질이 발견되었다. 언어 모델이 과거 데이터를 통해 창의적 돌파구를 재현할 수 있는지 확인하기 위해 상대성 이론 재발견 여부를 조사하는 연구가 진행 중이다.

물질의 열전도율을 예측하는 AI 모델들의 성능 차이 원인을 밝히기 위해 물리학 기반 벤치마크가 활용되었다. 닝보 동부기술연구원(EIT) 연구진은 고체 재료 실험 데이터에서 간결하고 정확한 구성 방정식을 직접 추출하는 그래프 기반 접근법을 개발했다. AI 생성 이미지가 특정 상황에서 종 식별 모델의 성능을 향상시킬 수 있으나, 실제 관측 데이터의 대체재는 없는 것으로 나타났다.

AI 도구가 과학의 핵심 협력자가 됨에 따라 대학이 학생들에게 AI에 도전하는 법을 가르쳐야 한다는 의견이 제시되었다. AI 모델이 위험한 생명과학 실험에 사용되는 방식과 이에 대한 규제 부족에 주의가 집중되고 있다. 실시간으로 식품 부패를 감지하는 AI 기반 자가 치유 포장재의 미래가 제시되었다. 초등학생을 대상으로 한 과학 기반 디지털 파닉스 읽기 앱이 초기 읽기 능력을 가속화하고 교사의 학생 식별을 돕는다는 연구 결과가 나왔다.

출처:
1. Researchers eye AI revolution in natural disaster forecasts — https://phys.org/news/2026-09-eye-ai-revolution-natural-disaster.html (2026-09-11)
2. Use AI as a sparring partner, not an oracle — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02846-1 (2026-09-09)
3. Smart, self-healing packaging uses AI to detect food spoilage in real time — https://phys.org/news/2026-09-smart-packaging-ai-food-spoilage.html (2026-09-11)
4. AI-generated images may support conservation, but real-world data remain essential — https://phys.org/news/2026-09-ai-generated-images-real-world.html (2026-09-11)
5. How LinkedIn Trains AI Job Search 8x Faster with Multi-Teacher Distillation — https://news.google.com/rss/articles/CBMibkFVX3lxTE5FVmo3dVFqY0tHWEJZaTZrXzBiaEExeHZESHNMSFBXZGQ1eHlLTkxtTWhWOHowVjFidHRnSFZVdUVZeHFKRFJ3bGVfZmhKajl3N2VRd3N3Y2hJSFZZY3BsV3RkYW1GcktZQXJ5VDB3?oc=5 (2026-09-11)
6. How AI makes biological research more dangerous — https://www.axios.com/2026/09/11/ai-warnings-biological-research-dangerous (2026-09-11)
7. AI pinpoints when fish reach their thermal limit — https://phys.org/news/2026-09-ai-fish-thermal-limit.html (2026-09-10)
8. ‘Superdark’ protein looks like a G-protein-coupled receptor — but shows unconventional behaviour — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02472-x (2026-09-09)
9. The Einstein test: what happens when AI tries to rediscover relativity? — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02804-x (2026-09-09)
10. Reading app boosts kids' literacy — https://phys.org/news/2026-09-app-boosts-kids-literacy.html (2026-09-09)

### 2026-09-05

AI가 인간이 설계한 설정보다 성능이 뛰어날 수 있는 새로운 물리학 실험을 제안한다. 소분자의 숨겨진 우주를 매핑하는 새로운 AI 도구가 개발되었다. 물리학 기반 AI는 암석을 통해 핵심 광물이 이동하는 방식에 대한 예측을 개선한다. AI 기반의 폴리머 발견은 폐쇄 루프 테스트를 통해 수년간의 시행착오를 대체할 수 있다. AI는 친환경 제품을 위한 핵심 식물 단백질을 찾아낸다. 남아프리카 공화국의 한 엔지니어는 암 진단 속도를 높이기 위한 AI 테스트를 진행한다. 로체스터 대학교의 협력 연구는 치과 의사들이 환자의 공포와 우려에 더 잘 대응하고 신뢰를 구축하도록 돕는 AI 기반 가상 환자를 사용한다. AI가 과학 저술을 돕거나 과학을 수행할 때의 책임 소재와 오류에 대한 책임 문제가 제기된다. 교수들은 AI 도구가 통하지 않는 시험을 개발하는 등 학생들의 AI 사용에 대응하는 평가 방식을 재고하고 있다.

출처:
1. AI suggests new physics experiments that could outperform human-designed setups — https://phys.org/news/2026-09-ai-physics-outperform-human-setups.html (2026-09-03)
2. New AI tool maps the hidden universe of small molecules — https://phys.org/news/2026-09-ai-tool-hidden-universe-small.html (2026-09-04)
3. Physics-informed AI improves predictions of how critical minerals move through rock — https://phys.org/news/2026-09-physics-ai-critical-minerals.html (2026-09-04)
4. AI helps dentists practice the conversations that matter — https://phys.org/news/2026-09-ai-dentists-conversations.html (2026-09-04)
5. AI-driven polymer discovery could replace years of trial and error with closed-loop testing — https://phys.org/news/2026-09-ai-driven-polymer-discovery-years.html (2026-09-04)
6. STAT+: OpenEvidence launches new family of AI models — https://www.statnews.com/2026/09/03/openevidence-launches-new-ai-models-clinicians-health-tech/?utm_campaign=rss (2026-09-03)
7. AI Finds Key Plant Proteins for Green Products — https://news.google.com/rss/articles/CBMiigFBVV95cUxNc0lQSVZGay1mY3I2bjRjLUNnWnRZR3gtd2pIRmo5WnpYeEVTaVRybnE2ekJuVE5KTms5dldrY2gtd3Z3ZTBUOGdHT1RZOWNUZ3l3M1ZsT1YyVGdZREtycHpBdzkzQWFBV09DVjdWa3Rla1hNaVF1dGhWdHY3YVYybDh6ZUJxdlNUNEE?oc=5 (2026-09-03)
8. South African engineer’s AI test aims to speed up cancer detection - Juta MedicalBrief — https://news.google.com/rss/articles/CBMimgFBVV95cUxQYXNzTFN6WVctUEFBSDZoNFpSd1JQQlB6cm5GRU5vaDJsSFJwMmpmVkZZSWlNaW1mN1pFWFp1NEoxb1V6M0NPZ3AxZ3RFTVltaV9OUnEtX3J1bFJWeWpOWVE2b3RoS1hIcXZJdi13ZmktMHF4bUt6cnBLOVhKQng5eGVfaWd2aGE2ck85VHFxRl9xLXYtV3J1Q3NR?oc=5 (2026-09-02)
9. The Download: AI puzzles and a path to our nearest star system — https://www.technologyreview.com/2026/09/02/1143283/the-download-ai-puzzles-alpha-centauri-mission/ (2026-09-02)
10. 論文査読にAI活用 誤情報リスクも — https://news.yahoo.co.jp/pickup/6593969?source=rss (2026-09-02)

### 2026-09-04

시애틀의 과학자들이 9,500만 달러 규모의 AI 생물학 프로젝트를 시작했다. AI는 원자 단위로 맞춤형 기능성 재료를 생성하는 과정을 자동화한다. 리즈 대학교 식품과학영양학부 연구진은 수천만 개의 초기 물질 중 유화제 역할을 할 수 있는 식물성 단백질 약 800개를 빠르게 식별하는 AI 프로세스를 개발했다. AI가 고대 언어 해독에 도움을 줄 수 있는지에 대한 논의가 진행 중이다. 과학자들은 Gaia 데이터의 별 수천 개를 AI로 스캔하여 뜨거운 준왜성(hot subdwarf)을 분석한다.

출처:
1. STAT+: Seattle scientists launch $95 million AI biology effort — https://www.statnews.com/2026/09/03/biotech-news-seattle-scientists-launch-95-million-ai-biology-effort/?utm_campaign=rss (2026-09-03)
2. AI automates the creation of custom functional materials atom by atom — https://phys.org/news/2026-09-ai-automates-creation-custom-functional.html (2026-09-02)
3. From peas to potatoes, AI identifies nearly 800 promising plant proteins for food and cosmetics — https://phys.org/news/2026-09-peas-potatoes-ai-proteins-food.html (2026-09-03)
4. Cracking the code: can AI help us decipher ancient languages? — https://news.google.com/rss/articles/CBMilgFBVV95cUxPVGZTZjJTTmxMaXo5UXQ4Tl9yLWNVSFFndzVoN1lROU9qbVRIUDFtV2lHV2RsUWJtWUo2d3B6R0R1NDVadXcxWjdYdFFIMEVyOXd4U3dhNVpWRUI1YWwwR21BWW4xamZXcDcxQ3hvb01ra1hyVVh4T1pOUDRFeXFDRTg4TE1XZzVydndHSTE2SGllZ2ZjOUE?oc=5 (2026-09-03)
5. Hot subdwarfs come into focus as AI scans thousands of stars in Gaia data — https://phys.org/news/2026-09-hot-subdwarfs-focus-ai-scans.html (2026-09-03)

### 2026-09-02

AdaptiveFlow는 기존 방식 대비 계산 비용을 1,000배 줄여 수십억 개의 약물 유사 분자를 가상 스크리닝할 수 있는 AI 기반 플랫폼이다. 카디프 대학교 연구진은 ICML 2026에서 현대 AI의 근본적 과제인 복잡한 생물학적 데이터 이해를 다룬 두 건의 연구를 발표했다. Constructor University와 Constructor Labs는 14종의 생물학적 중요 이온의 결합 부위를 3차원 구조에서 직접 찾아내는 딥러닝 모델 BiteNetI를 개발했다. 연구진은 AI를 활용해 핵심 금속 합금의 3D 프린팅을 민주화하는 연구를 수행했다.

출처:
1. AI-informed AdaptiveFlow redefines large-scale cloud computing for drug discovery — https://phys.org/news/2026-09-ai-adaptiveflow-redefines-large-scale.html (2026-09-01)
2. New AI approaches to help understand complex biological data — https://phys.org/news/2026-09-ai-approaches-complex-biological.html (2026-09-01)
3. New AI model maps the ion binding sites that control how proteins work — https://phys.org/news/2026-09-ai-ion-sites-proteins.html (2026-09-01)
4. Researchers use AI to ‘democratize’ 3D printing of crucial metal alloy — https://news.wsu.edu/news/2026/08/24/researchers-use-ai-to-democratize-3d-printing-of-crucial-metal-alloy/ (2026-09-01)

### 2026-09-01

AI가 연료를 생산하는 조류의 세포 중 기여도가 높은 세포를 식별한다. 또한 AI는 기계적 응력 하에서 전기를 생성하는 압전 세라믹 소재를 찾는 과정의 시행착오를 간소화한다.

출처:
1. Scientists put algae to work making fuel. AI reveals which cells are pulling their weight — https://phys.org/news/2026-08-scientists-algae-fuel-ai-reveals.html (2026-08-31)
2. AI streamlines search for new ceramics that generate electricity — https://phys.org/news/2026-08-ai-ceramics-generate-electricity.html (2026-08-31)

### 2026-08-28

단백질의 기능은 구조에 의해 결정되며, 구조는 단백질의 구성 요소인 아미노산 서열에 의해 결정된다. AI 모델은 자연에서 발견되는 것 이상의 안정적인 단백질 서열을 설계할 가능성이 있다. 한편, 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스 연구진은 AI 어시스턴트의 도움을 받아 연구실에서 1년 반 동안 해결하지 못한 수학 문제를 5주 만에 해결했다. 해당 AI는 과정 중 미세한 오류를 범했다.

출처:
1. AI model designs potentially stable protein sequences beyond those found in nature — https://phys.org/news/2026-08-ai-potentially-stable-protein-sequences.html (2026-08-27)
2. Fast but error-prone AI assists in solving a decades-old fluid mechanics problem in five weeks — https://phys.org/news/2026-08-fast-error-prone-ai-decades.html (2026-08-27)

### 2026-08-27

UTHealth Houston 소속 Novamab AI 팀이 블라인드 방식의 전향적 벤치마크인 국제 AIntibody Challenge에서 상위 5개 팀에 포함되며 항체를 설계했다. 한편, 다학제 연구팀은 학부생들이 연구에 대해 비판적으로 사고하도록 돕는 인공지능 기반의 단계별 프레임워크인 Socratic Challenger를 개발하고 시연했다.

출처:
1. AI designs new antibodies that pass blinded laboratory tests — https://phys.org/news/2026-08-ai-antibodies-laboratory.html (2026-08-26)
2. AI framework challenges student ideas early, helping undergraduates think critically about research — https://phys.org/news/2026-08-ai-framework-student-ideas-early.html (2026-08-26)

### 2026-08-26

과학자들과 출판사들이 AI 생성 텍스트 탐지에 높은 정확도를 약속하는 새로운 소프트웨어들을 테스트하고 있다. 유럽 입법자들은 인공지능 규제 방안에 관한 논의 과정에서 많은 역할을 수행하고 있다. 88만 건 이상의 다양한 텍스트 분석 결과, 거대언어모델(LLM)은 전체적인 의미를 바꾸지 않으면서 글쓰기 스타일을 더 유사하게 만들고 있으며, 그 과정에서 정체성과 개성이 사라지고 있다.

출처:
1. AI-detection tools have made huge leaps forward — how good are they? — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02569-3 (2026-08-25)
2. How to manage AI risks while reaping the benefits — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02567-5 (2026-08-25)
3. Chatbots are making our writing more similar but losing the identity and personality behind it — https://phys.org/news/2026-08-chatbots-similar-identity-personality.html (2026-08-25)

### 2026-08-23

AI가 인간 유전자의 약 60%에서 발견되는 DNA 개시 서열을 해독했다. 이는 건강한 발달과 성장에 필수적인 수만 개의 유전자 정밀 활성화와 관련이 있다. 한편 미스트랄AI는 기업 내부 문서를 자동 탐색하고 답변 근거를 검증하는 에이전틱 서치 기술을 공개했다. 해당 기술은 미스트랄 검색 툴킷과 라이브러리를 통해 제공되며, 스튜디오와 바이브에서도 이용 가능하다.

출처:
1. AI decodes DNA initiator sequence found in about 60% of human genes — https://phys.org/news/2026-08-ai-decodes-dna-sequence-human.html (2026-08-22)
2. "AI가 문서 열고 근거까지 검증"…미스트랄, '에이전틱 서치' 공개 — https://zdnet.co.kr/view/?no=20260823083254 (2026-08-23)

### 2026-08-22

AI가 새로운 물리학 탐색에서 기록적인 민감도를 높이는 데 기여했다. 이와 별개로 이스라엘 과학자들은 AI가 성격 검사를 제작하고 응답을 예측할 수 있다고 밝혔다.

출처:
1. AI Boosts Record Sensitivity in New Physics Search - Mirage News — https://news.google.com/rss/articles/CBMihgFBVV95cUxQWVlhZk84TWdIWVhIT3NBbEhsUDN3Q0MweWs0M0E5MjQ2V2hvTkZvYThfYmwydFNZbGtrNHI1WmtkWWdYZVNVWU1BZ2hnT2YyZGczS3RQNUlKcTJJc0FZbFVFaTJ0LWRqbXoxNWN6c3Joa3N5cHN3dE9TU3pVZDlXeDZzamxvQQ?oc=5 (2026-08-20)
2. Israeli scientists: AI can make personality tests, predict responses - The Jerusalem Post — https://news.google.com/rss/articles/CBMiV0FVX3lxTFBsc3U3ZHNHRE1Wa0JrbkQ2Wjc2U2tkRDNSdHNuNlNHSnd0dk9JbU14OEVrUC1WOTZITWlZLW42ZnI3VFpiMDBMeUZJNDFtR2ZTMzcySkdlOA?oc=5 (2026-08-22)

### 2026-08-21

12월에 발행된 생의학 논문의 90%에서 AI 도움의 흔적이 나타났다. 이는 거대언어모델 사용에 관한 이전 추정치보다 높은 수치다. 한편, HydroGym이라는 계산 환경은 에이전트에게 유체 흐름 제어 전략을 학습시킨다. 이 전략은 에이전트가 학습하지 않은 시나리오에도 적용될 수 있다. HydroGym은 60개 이상의 표준화된 강화학습 흐름 제어 환경을 제공하며, 제로샷 전이(zero-shot transfer)를 입증했다.

출처:
1. Staggering 90% of biomedical papers now show signs of AI help — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02551-z (2026-08-20)
2. Computational ‘gym’ trains AI models to control turbulence — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02375-x (2026-08-19)
3. The HydroGym reinforcement learning platform for fluid dynamics — https://www.nature.com/articles/s41586-026-10917-6 (2026-08-19)

### 2026-08-20

AI가 10만 개 이상의 막 조합을 스크리닝하여 탄소 포집 성능을 수초 내에 예측한다. 산업 공정과 에너지 생산의 이산화탄소 배출 감소는 기후 변화 대응의 주요 기술적 과제이며, 막 기반 가스 분리가 대안으로 제시된다. 한편, 자율 AI 에이전트가 양자 컴퓨팅 코드를 작성하고 실행할 수 있으나 때로는 인간의 개입이 필요하다.

출처:
1. AI screens 100,000+ membrane combinations, predicting carbon capture performance within seconds — https://phys.org/news/2026-08-ai-screens-membrane-combinations-carbon.html (2026-08-19)
2. AI tool lets researchers 'vibe code' in the quantum realm — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02495-4 (2026-08-19)

### 2026-08-16

에이전트 시스템이 컴퓨터 과학 논문 두 편에서 개념을 도출했으나, 원저자들은 이에 감명받지 않았다. 한 연구에 따르면 과학자들이 완전히 이해하거나 검사 또는 검증할 수 없는 강력한 데이터 소스와 도구인 블랙박스 기술에 점점 더 의존하고 있으며, 이는 과학적 발견에 대한 신뢰를 저해할 수 있다.

출처:
1. AI isn’t ready to research itself — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02494-5 (2026-08-13)
2. Black-box technologies could undermine confidence in scientific findings — https://phys.org/news/2026-08-black-technologies-undermine-confidence-scientific.html (2026-08-15)

### 2026-08-13

메커니즘 시뮬레이션으로 신경망을 훈련하는 방식이 과학적 추론을 개선한다. 미생물이 이산화탄소, 수소 등 기초 화학 성분을 이용해 인간이 섭취 가능한 단백질과 비타민 B9을 상업적으로 가능한 가격에 생산하는 생명공학 공정이 개발 중이다. AI가 종양 세포의 전이 기원을 추적하는 데 도움을 준다. 수의사들이 개 심장병 환자의 심장 크기 변화를 정밀하게 추적할 수 있도록 돕는 AI 도구가 있다.

출처:
1. Training neural networks on mechanistic simulations improves scientific inference — https://www.nature.com/articles/s41598-026-64106-6 (2026-08-12)
2. Microbes turn CO₂ into protein and vitamin B9 at commercially viable prices — https://phys.org/news/2026-08-microbes-protein-vitamin-b9-commercially.html (2026-08-12)
3. AI Aids in Tracing Metastasis Origins in Tumor Cells - Mirage News — https://news.google.com/rss/articles/CBMiigFBVV95cUxPSVBiVXVmMG1VYUIxS2pNSkdnU3duaGRndHFqam42WDdraTA2NGpJZnlWdHFHZE9CQVRiVnhwWm96VG5zQlBxVEN5Y1REU2FNN0puclM5NVEzay00eTBLLWlPWFRtUU82MWZVSVFSOVdDUjdwdUlaRXNTOTEtUW0zTmxPa2RpQ0RGZmc?oc=5 (2026-08-12)
4. AI tool could help veterinarians track heart disease more precisely — https://phys.org/news/2026-08-ai-tool-veterinarians-track-heart.html (2026-08-12)

### 2026-08-12

스탠퍼드 대학교 연구팀이 AI로 설계한, 자연계에 존재하지 않는 16종의 실행 가능한 바이러스를 생성했다. 해당 실험 결과는 Science에 게재되었으며, 약제 내성 박테리아에 대응하는 새로운 경로를 제시한다. 한편 AI는 강물이 퇴적물, 모래, 실트, 토양을 강렬한 분출 형태로 이동시키는 패턴을 발견했다. 이러한 퇴적물은 지형에서 씻겨 내려와 강을 형성하는 데 중요한 역할을 한다. 꿈이 AI로 인해 모두 동일하게 변할지에 대한 논의가 Nature에 게재되었다.

출처:
1. Sixteen AI-designed viruses offer a new route against drug-resistant bacteria — https://phys.org/news/2026-08-sixteen-ai-viruses-route-drug.html (2026-08-10)
2. Rivers are moving sediment in intense bursts, a worrisome new pattern uncovered by AI — https://phys.org/news/2026-08-rivers-sediment-intense-worrisome-pattern.html (2026-08-11)
3. Will AI make our dreams all look the same? — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02491-8 (2026-08-11)

### 2026-08-10

AI를 활용한 열대저기압의 운영 예보가 수행되었다. 공간 단백질 분석을 위해 조직 구성의 척도 간 특성을 포착하는 파운데이션 모델인 Virtual Tissues(VirTues)가 개발되었다. 의료 AI 도구의 프라이버시 공격은 특정 개인의 의료 데이터가 모델 학습에 사용되었는지 여부를 드러낼 수 있으며, 이러한 위험은 다수와 다른 특성을 가진 사람들에게 균등하게 공유되지 않는다.

출처:
1. Operational Tropical Cyclone Forecasting with AI — https://www.nature.com/articles/s41586-026-10953-2 (2026-08-06)
2. Privacy risks from medical AI tools are not shared equally — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02288-9 (2026-08-04)
3. The Virtual Tissues foundation model resolves spatial proteomics across scales — https://www.nature.com/articles/s41586-026-10884-y (2026-08-05)

### 2026-08-04

120만 장의 위성 이미지를 AI로 분석한 결과, 전 세계 해양에 부유성 조류 번식이 확산하고 있음이 확인되었다. 야생 꼬리감브논원숭이의 인지 연구를 자동화하기 위해 안면 인식과 실시간 터치스크린 테스트를 활용한 AI 시스템이 개발되었다. 'Raygun' AI는 자연 진화와 유사한 단계를 통해 단백질 하위 단위를 추가, 제거 또는 교체하여 단백질 크기를 조절할 수 있다. 한편, 거대언어모델(LLM)의 사용과 출판 인센티브의 결합이 더 많은 논문 생산으로 이어지나, 질적 수준은 낮아질 수 있다는 연구 결과가 제시되었다. 광학적 광자 시간 결정이 최초로 구축되어 테라헤르츠 빛의 거동을 매우 빠른 속도로 재구성할 수 있게 되었다.

출처:
1. AI reveals a massive algae boom across the world’s oceans — https://www.sciencedaily.com/releases/2026/08/260801042834.htm (2026-08-03)
2. Scientists using LLMs will ‘do more, less well’, modelling study predicts — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02397-5 (2026-07-31)
3. AI opens new era in cognitive studies of wild primates — https://phys.org/news/2026-07-ai-era-cognitive-wild-primates.html (2026-08-01)
4. World-first photonic time crystal opens a new era of light control — https://www.sciencedaily.com/releases/2026/07/260731034131.htm (2026-07-31)
5. Daily briefing: ‘Raygun’ AI can shrink or supersize proteins — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02420-9 (2026-07-30)