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자가 복제하는 살아있는 유기체 로봇 '제노봇' 개발.

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작성자 skyL
작성일 2025.07.28 12:34
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과학자들이 개구리 세포로 만든 세계 최초의 "살아있는 로봇"이 스스로 복제하는 놀라운 능력을 보여주었습니다. 제노봇(Xenobots)이라고 불리는 이 미세한 생체 로봇들은 완전히 유기체 재료로만 만들어졌음에도 프로그래밍이 가능하며, 이동하고 물체를 조작할 수 있을 뿐만 아니라 손상되면 스스로 치유하는 능력까지 갖추고 있습니다.

가장 충격적인 발견은 이들이 주변의 줄기세포를 수집해서 자신과 똑같은 새로운 개체를 만들어낸다는 것입니다. 이는 지금까지 자연계에서 관찰된 어떤 동물이나 식물의 번식 방식과도 완전히 다른 전혀 새로운 형태의 생물학적 자기복제 현상입니다. 연구진은 AI 알고리즘을 사용해서 이 복제 과정을 최적화했는데, AI가 설계한 구조가 자연적으로 진화한 어떤 생명체보다도 효율적인 자기복제 능력을 보여준다고 발표했습니다.

제노봇의 크기는 현재 현미경으로만 관찰할 수 있을 정도로 작지만, 연구진은 이 기술이 재생의학 분야에서 혁명을 일으킬 것으로 예상한다고 밝혔습니다. 손상된 조직을 복구하거나 약물을 정확한 위치에 전달하는 생체 내 로봇으로 활용될 수 있으며, 환경 정화 작업에도 응용 가능할 것으로 보입니다. 특히 이들이 완전히 생분해되는 유기체 재료로 만들어져서 환경에 무해하다는 점이 기존 기계식 로봇과의 가장 큰 차이점입니다.

이 연구는 AI와 생물학의 융합이 얼마나 놀라운 결과를 만들어낼 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례입니다. 컴퓨터 알고리즘이 생명체를 설계하고, 그 생명체가 스스로 증식하며 진화해나가는 모습은 마치 공상과학 소설에서나 볼 수 있었던 장면이 현실로 구현된 것 같습니다. 앞으로 이 기술이 어떻게 발전할지, 그리고 인간의 삶에 어떤 변화를 가져올지 정말 기대됩니다.

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애플 연구진은 기존보다 더 효율적으로 롱폼 비디오를 분석할 수 있는 대형 언어모델(LLM)인 SlowFast-LLaVA-1.5를 개발했다고 발표했다.애플은 'SlowFast' 구조(고해상도 소수 프레임+저해상도 다수 프레임)를 사용해 이미지와 영상 public 데이터셋을 모두 활용해 학습, 이미지만큼 영상 내 시간적 구조 이해도 가능하도록 했다. SF-LLaVA-1.5는 1B, 3B, 7B 파라미터 규모로 공개됐으며, LongVideoBench와 MLVU 같은 벤치마크에서 기존 더 큰 모델 대비 뛰어난 성능을 보였다. 특히 지식, 수학 추론, OCR 등 이미지 작업에서도 강점을 보였다.하지만 이 모델은 한 번에 최대 128프레임(빠름: 96, 느림: 32)만 입력받는다. 이 방식은 일부 중요한 프레임을 놓칠 수 있다는 한계가 있으며, 전체 매개변수와 비주얼 인코더까지 튜닝하려면 GPU 자원 소모가 크다. 연구진은 향후 메모리 절약, 성능 개선 기술의 적용 가능성을 언급했다.
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2025.08.25 등록
올해 1월 AI 업계에 충격을 안겨준 중국 AI 스타트업 DeepSeek 는 기존 V3 모델의 업그레이드 버전인 V3.1을 공개했다.V3.1은 OpenAI의 최신 모델 GPT-5와 여러 벤치마크에서 견줄 만한 성능을 보이며, 가격경쟁력까지 갖추었다.DeepSeek V3.1은 중국에서 자체 개발된 AI 칩에 맞춰 최적화된 것이 특징이다. 이는 미국의 Nvidia 등 외국 기술 의존도를 낮추고, 미국의 수출 규제에 대응하려는 전략의 일환이다.DeepSeek는 WeChat과 Hugging Face에 모델을 공개하며, 중국 정부의 AI 자립 정책에 부응하고 있다.V3.1은 6850억 파라미터의 초대형 모델로, '미시처-오브-엑스퍼트(mixture-of-experts)' 구조를 통해 쿼리마다 일부만 활성화되어 연산 효율성과 비용 절감을 동시에 잡았다. 또한, 기존 모델이 '즉답형'과 '추론형'으로 분리됐던 것과 달리, 두 가지를 결합해 신속성과 논리적 추론을 함께 제공한다는 점이 돋보인다.
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2025.08.22 등록
구글이 사진 앱에 수정사항을 텍스트로 바로 수정요청하는 기능을 적용.이 기능은 곧 런칭할 픽셀10에서부터 적용이 될 예정.또한 사진이 어떻게 편집되었는지 C2PA 인증 기술로 추적이 가능하다고.아래는 구글 블로그의 소개 내용.Google Photos에서는 이제 사진을 편집할 때 원하는 내용을 텍스트나 음성으로 직접 요청할 수 있습니다. 사용자는 어떤 편집 효과를 적용할지 직접 고르지 않아도 되고, 그저 "차를 배경에서 제거해줘"처럼 자연스럽게 말을 하면 AI가 알아서 반영해 줍니다. 이 기능은 미국의 Pixel 10 기기에서 우선 제공됩니다.새롭게 디자인된 사진 편집기는 직관적 UI와 AI 기반 제안으로 일반 사용자도 쉽게 다양한 효과를 활용할 수 있습니다. 이번에 도입된 대화형 편집 기능으로, 구체적인 요청뿐 아니라 "사진 복원해줘", "색감 보정해줘" 등 복합적인 요구도 한 번에 처리할 수 있습니다. 여러 번 연속해서 추가 요청을 하며 세부 조정도 가능합니다.밝기 조절, 배경 제거 같은 기본 편집뿐 아니라 배경 교체, 파티 모자 추가 등 창의적인 효과 요청도 대화로 손쉽게 처리할 수 있습니다. 사용자가 별도의 편집툴을 배우지 않아도 다양한 AI 편집을 자유롭게 즐길 수 있게 되었습니다.Pixel 10 기기에서는 C2PA(디지털 콘텐츠 인증) 기술이 적용되어, AI가 사진 수정에 개입한 흔적·정보를 확인할 수 있습니다. Google Photos에도 점진적으로 이 기능이 적용되며, 사진이 어떻게 만들어지고 어디에 AI 편집이 사용됐는지 투명하게 확인할 수 있습니다.
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2025.08.22 등록
AI의 진화: 수동적 도구에서 자율적 에이전트로2023년까지 AI는 주로 문서 작성, 정보 조사 등의 보조 업무에 활용되는 수동적 도구였습니다. 하지만 2025년 현재 AI 에이전트는 기억하고 계획하며 독립적으로 행동할 수 있는 자율적 시스템으로 발전했습니다.실제 기업 도입 사례서비스나우(ServiceNow): IT 요청 처리를 완전 자동화하여 직원이 소프트웨어 설치나 라이선스 갱신을 요청하면 에이전트가 전 과정을 처리깃허브 코파일럿(GitHub Copilot): 개발자의 의도를 이해하고 반복적인 코딩 작업을 자동 수행하는 에이전트 모드 도입시스코 웹엑스(Webex): 고객 상담, 실시간 통화 지원, 대화 요약 및 감정 분석까지 여러 AI 에이전트가 협업하여 고객 지원 업무 처리성공 요인과 한계AI 에이전트는 명확하고 표준화된 절차를 따르는 작업에서 뛰어난 성과를 보입니다. 최근에는 복잡한 비즈니스 분석까지 수행할 수 있도록 발전하고 있지만, 여전히 작업 완료 시점을 정확히 판단하지 못하는 문제가 있습니다.도입 시 고려사항업무 프로세스 재설계: 기존 업무 방식에 AI를 단순히 추가하는 것이 아닌, 에이전트 중심의 업무 프로세스로 근본적 재설계 필요신뢰성 확보: 안전 규칙, 테스트 시스템, 명확한 기록 체계 구축이 필수새로운 역할 창출: 에이전트 관리, 모니터링, 컴플라이언스 점검을 담당하는 새로운 직무 등장 예상향후 전망앞으로 2년 내에 AI 에이전트는 고객 지원과 소프트웨어 개발 영역에서 일상적인 도구가 될 것으로 예상됩니다. 클라우드 플랫폼들도 에이전트 개발부터 운영까지 통합 솔루션을 제공할 가능성이 높습니다.
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2025.08.21 등록
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