특집
33개의 포스트
PINN vs Neural Operator vs KAN — 물리 시뮬레이션을 대체할 AI는 누구인가
편미분방정식(PDE)을 풀기 위한 세 가지 AI 패러다임 — 물리법칙을 손실함수에 넣는 PINN, 함수 공간 간의 매핑을 학습하는 Neural Operator, 해석 가능한 스플라인 엣지를 학습하는 KAN — 을 원리·벤치마크·한계·산업 적용까지 깊이 비교합니다.
콜모고로프-아르놀드 정리 완전 해부 — 130년 된 수학 난제가 AI의 미래를 바꾸고 있다
1900년 힐베르트가 던진 도전장, 19세 천재 아르놀드의 증명, 그리고 2024년 MIT에서 탄생한 KAN까지 — 130년에 걸친 수학 정리가 어떻게 AI 신경망의 새로운 패러다임이 되었는지, 역사·논문·사례로 깊이 파고듭니다.
지금 AI에서 가장 중요한 5가지 아이디어 — 2026년, 세상이 바뀌는 원리를 해부하다
AlphaGo Zero의 자기 대국부터 카르파시의 Autoresearch, 바이브 코딩의 탄생, 70만 명의 숨은 AI 훈련사까지 — 2026년 AI를 관통하는 5가지 핵심 아이디어를 역사·논문·사례로 깊이 파고듭니다. 왜 이 개념들이 중요한지, 그리고 이들이 서로 만나면 무슨 일이 벌어지는지.
PINN은 왜 시간 문제에서 자꾸 무너질까 — causal training으로 다시 읽는 학습 실패의 구조
시간 의존 PDE에서 PINN은 왜 자주 실패할까? 2022년 causal training 논문을 중심으로, 시간축 causality를 무시한 훈련이 만드는 병목과 그 처방, 그리고 2026년 현재 이 기술의 실제 자리를 쉽고 깊게 풀어본다.
바닷속 강관말뚝은 언제 위험해지는가 — PINN으로 읽는 해양 부식 수명 예측
해양 강관말뚝은 왜 녹고, 그 속도는 어떻게 예측할까? 염화물 확산, 부식 깊이, 잔존 두께, 구조 성능 저하를 하나의 흐름으로 묶은 2026년 논문을 중심으로, Physics-Informed Neural Network가 해양 인프라 유지보수에서 어떤 역할을 맡게 되는지 깊고 쉽게 풀어본다.
PINN은 왜 자꾸 딴길로 샐까 — Gradient Alignment와 2차 최적화로 다시 읽는 물리 AI
PINN은 왜 물리식을 알고도 자주 학습에 실패할까? Gradient Alignment 논문을 중심으로, gradient conflict의 정체, SOAP와 Newton 계열 preconditioning의 의미, 그리고 2026년 현재 PINN의 역할까지 쉽고 깊게 풀어본다.
FP64 is All You Need — PINN 실패 모드를 다시 생각하다
모두가 BF16과 FP8을 외치는 시대에, 한 논문은 정반대로 말한다. PINN의 유명한 실패 모드는 로컬 최솟값보다 '정밀도가 부족한 조기 정지'에 더 가깝다는 것. 이 도발적인 논문을 출발점으로, PINN의 역사와 실패 사례, FP64의 의미, 그리고 2026년 과학 AI에서 이 기술의 자리를 쉽고 깊게 풀어본다.
PINN은 왜 자꾸 학습에 실패하는가 — Loss Landscape 관점으로 다시 읽는 훈련의 핵심
PINN은 왜 물리식을 알고도 자주 무너질까? ICML 2024의 대표 논문을 중심으로, Hessian 스펙트럼, ill-conditioning, Adam-L-BFGS-NNCG의 역할, 그리고 2026년 현재 PINN 최적화 문헌사의 흐름까지 깊고 쉽게 해설한다.
RAG의 숨겨진 약점: '충분한 컨텍스트'가 환각을 결정한다 — Google ICLR 2025 논문 심층 분석
RAG 시스템에서 왜 여전히 환각이 발생하는가? Google Research가 ICLR 2025에서 발표한 'Sufficient Context' 개념이 그 답을 제시한다. 컨텍스트가 많다고 좋은 게 아니다 — 충분해야 한다.