“과학적 문제에 AI 적용하기: 태평양 노스웨스트 국립연구소의 접근 방식”에서 태평양 노스웨스트 국립연구소(PNNL)는 다양한 영역에서 인공지능(AI)의 힘을 활용하여 과학 연구 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 국가 안보와 전력망에서 지구 시스템에 이르기까지 PNNL은 AI를 활용하여 복잡한 문제를 해결하는 데 앞장서고 있습니다. PNNL은 딥그리드 플랫폼을 통해 심층 강화 학습을 적용하여 전력 시스템 운영자가 전력망에 대한 강력한 비상 제어 프로토콜을 개발할 수 있도록 지원하고 있습니다. 또한 PNNL은 물리학 기반 머신러닝 기술과 분자 구조에 대한 생성 모델을 개척하고 있습니다. AI 연구에 대한 총체적인 접근 방식을 취하고 AI 지원 시스템의 안전성, 보안성, 해석 가능성, 설명 가능성 및 일반적인 견고성을 보장함으로써 PNNL은 콘텐츠 인텔리전스, 데이터 엔지니어링 및 학제 간 협업의 획기적인 발전을 위한 기반을 마련하고 있습니다. 혁신적인 샤크조르 AI 모델을 통해 PNNL은 AI가 소수의 훈련 예제만으로 데이터를 효과적으로 분류할 수 있다는 것을 입증하여 핵 포렌식 분석과 같은 분야에 혁신을 불러일으키고 있습니다. 과학적 발견에 대한 확고한 의지를 바탕으로 PNNL은 과학적 문제의 영역에서 AI가 달성할 수 있는 한계를 넓혀가고 있습니다.
다양한 영역에서의 AI 활용
인공 지능(AI)은 다양한 영역에서 과학적 문제를 해결하는 강력한 도구가 되었습니다. 미국 태평양 북서부 국립연구소(PNNL)는 국가 안보, 전력망, 지구 시스템과 같은 영역에 AI를 적용하는 데 앞장서고 있습니다. 혁신적인 연구 개발을 통해 PNNL은 이러한 분야에서 AI가 달성할 수 있는 한계를 넓혀가고 있습니다.
국가 안보
국가 안보는 전 세계 정부의 중요한 관심사이며, AI는 이 분야에서 엄청난 가치가 있음이 입증되었습니다. PNNL은 국가 안보 문제를 해결할 수 있는 AI 모델을 개발하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 이러한 모델은 방대한 양의 데이터를 분석하여 잠재적 위협을 식별하고 보안 기관에 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
PNNL 연구의 주요 초점 중 하나는 사회적 행동을 이해하고 예측하는 것입니다. PNNL은 AI를 통해 사회 시스템의 역학 관계와 그것이 국가 안보에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 귀중한 인사이트를 얻는 것을 목표로 합니다. AI 모델은 소셜 미디어 데이터, 통신 네트워크 및 기타 관련 정보를 분석하여 당국이 잠재적 위협에 효과적으로 대응하는 데 도움이 될 수 있는 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다.
전력망
전력망은 지속적인 모니터링과 제어가 필요한 복잡하고 동적인 시스템입니다. PNNL의 DeepGrid 플랫폼은 심층 강화 학습을 활용하여 전력 시스템 운영자가 보다 강력한 비상 제어 프로토콜을 만들 수 있도록 지원합니다. 딥그리드는 AI 알고리즘을 활용하여 실시간 데이터를 분석하고 정보에 입각한 의사결정을 내림으로써 비상 상황에서도 전력망의 안정성과 신뢰성을 보장할 수 있습니다.
딥그리드는 전력 시스템 운영자에게 그리드 운영을 최적화할 수 있는 고급 도구와 기술을 제공합니다. 딥그리드는 AI 기능과 운영자의 전문성을 결합하여 중단을 방지하고 다운타임을 최소화할 수 있는 사전 예방적 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이는 전력망의 전반적인 효율성을 개선할 뿐만 아니라 기상이변이나 사이버 공격과 같은 외부 요인에 대한 복원력을 강화합니다.
지구 시스템
지구 시스템을 이해하고 예측하는 것은 기후 변화와 자연 재해의 영향을 완화하는 데 매우 중요합니다. PNNL은 방대한 양의 환경 데이터를 분석하고 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있는 모델을 개발하기 위해 AI의 힘을 활용하고 있습니다. 이러한 AI 모델은 연구자와 정책 입안자가 지구와 생태계를 보호하기 위해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 엔지니어링과 AI의 통합을 통해 PNNL은 지구 시스템과 관련된 중요한 임무 공간에서 최적의 솔루션을 제공할 수 있습니다. 고해상도 위성 이미지, 기후 데이터, 지리 공간 정보를 결합하여 AI 모델은 인간 분석가에게는 즉각적으로 드러나지 않는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 기후 변화, 삼림 벌채 및 기타 환경 문제와 관련하여 보다 정확한 예측과 더 나은 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
DeepGrid: 전력망을 위한 강화 학습
DeepGrid 개요
딥그리드는 전력망에 심층 강화 학습 기법을 활용하는 PNNL에서 개발한 오픈소스 플랫폼입니다. 이 플랫폼을 통해 전력 시스템 운영자는 고급 AI 알고리즘을 활용하여 보다 강력한 비상 제어 프로토콜을 만들 수 있습니다.
딥그리드는 전력망에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 활용하여 AI 모델을 학습시킵니다. 딥그리드는 과거 데이터를 분석하고 다양한 비상 시나리오를 시뮬레이션함으로써 실시간으로 최적의 결정을 내리는 방법을 학습할 수 있습니다. 이 기능은 예기치 않은 사건이나 중단이 발생하더라도 전력망의 안정성과 신뢰성을 보장합니다.
강력한 비상 제어 프로토콜 생성
전력망 관리의 핵심 과제 중 하나는 강력한 비상 제어 프로토콜을 개발하는 것입니다. 이러한 프로토콜은 전력망의 안정성을 유지하고 정전을 방지하기 위해 비상 시 취해야 할 조치를 정의합니다. 딥그리드는 고급 AI 기능을 제공하여 전력 시스템 운영자가 이러한 프로토콜을 만들 수 있도록 지원합니다.
딥그리드는 강화 학습을 통해 과거 경험과 시뮬레이션을 학습하여 비상 시 가장 효과적인 조치를 식별합니다. 센서, 발전기 및 기타 그리드 구성 요소의 데이터를 분석하여 DeepGrid는 정보에 입각한 의사 결정을 내림으로써 그리드 운영을 최적화하고 비상 사태의 영향을 최소화할 수 있습니다.
지속적으로 학습하고 적응하는 DeepGrid의 능력은 전력 시스템 운영자에게 매우 유용한 도구입니다. 실시간 데이터와 피드백을 의사 결정 프로세스에 통합함으로써 DeepGrid는 비상 제어 프로토콜을 지속적으로 개선하고 전력망의 안정성과 복원력을 보장할 수 있습니다.
분자 구조를 위한 물리학 기반 머신 러닝
물리 기반 머신 러닝 소개
물리학 기반 머신 러닝은 물리학의 원리와 AI의 힘을 결합한 새로운 분야입니다. PNNL은 물리학 지식을 머신러닝 알고리즘에 통합할 수 있는 기술과 모델을 개발하는 데 앞장서고 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 복잡한 시스템을 더 정확하게 예측하고 더 잘 이해할 수 있습니다.
분자 구조의 맥락에서 물리학 기반 머신러닝은 신약 개발 및 재료 과학 분야에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 물리 법칙과 수학적 모델을 AI 알고리즘과 결합함으로써 PNNL 연구원들은 분자의 거동과 특성을 전례 없는 정확도로 예측할 수 있는 모델을 개발할 수 있습니다.
분자 구조를 위한 제너레이티브 모델
생성 모델은 기존 데이터에서 학습한 패턴과 구조를 기반으로 새로운 데이터를 생성할 수 있는 AI 알고리즘의 한 종류입니다. PNNL은 신약과 물질의 발견을 가속화하기 위해 분자 구조에 대한 제너레이티브 모델의 사용을 모색하고 있습니다.
대규모 분자 구조 데이터세트로 AI 모델을 학습시켜 원하는 특성을 가진 새로운 분자를 생성할 수 있는 제너레이티브 모델을 만들 수 있습니다. 이는 AI 모델이 추가 탐색을 위해 방대한 수의 후보를 생성할 수 있기 때문에 신약 개발 및 재료 설계 프로세스의 속도를 크게 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
물리학 기반 머신러닝과 생성 모델의 결합은 분자 구조 분야에서 흥미로운 가능성을 열어줍니다. 연구자들은 AI 알고리즘을 활용하여 신약 개발과 재료 과학 분야에서 미지의 영역을 탐구하고 인류의 건강과 기술 발전에 큰 영향을 미칠 수 있는 돌파구를 열 수 있습니다.
AI 연구에 대한 총체적 접근 방식
PNNL은 AI 연구에 대한 총체적인 접근 방식을 취하여 강력한 AI 알고리즘을 개발하는 것뿐만 아니라 안전, 보안, 해석 가능성, 설명 가능성 및 AI 지원 시스템의 일반적인 견고성과 같은 중요한 측면을 해결하는 데 중점을 둡니다. 이러한 포괄적인 접근 방식은 AI 기술이 효과적일 뿐만 아니라 윤리적이고 투명하며 신뢰할 수 있는 기술임을 보장합니다.
안전 보장
실제 애플리케이션에 AI 기술을 배포할 때 안전은 가장 중요한 관심사입니다. PNNL 연구원들은 AI 기반 시스템의 안전성을 보장하기 위한 방법론을 개발하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 여기에는 AI 알고리즘의 편향을 감지하고 완화하는 기술, 강력한 테스트 및 검증 절차, AI 개발 및 배포를 위한 윤리적 지침 수립 등이 포함됩니다.
PNNL은 안전 연구에 투자함으로써 국가 안보 및 공공 안전과 같은 중요한 영역에서도 정확하고 책임감 있는 결정을 내릴 수 있는 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이는 사회 전체에 도움이 될 뿐만 아니라 AI 기술의 잠재력에 대한 신뢰를 심어줍니다.
보안 보장
AI 기술에 대한 의존도가 높아지면서 보안에 대한 우려도 커지고 있습니다. PNNL은 이러한 우려를 해결하는 것이 중요하다는 것을 인식하고 AI 지원 시스템의 보안을 강화하는 방법을 적극적으로 연구하고 있습니다. 여기에는 강력한 사이버 보안 조치 개발, AI 알고리즘에 사용되는 데이터의 프라이버시 보장, AI 모델에 대한 적대적 공격을 탐지 및 방지하는 기술 개발이 포함됩니다.
보안 조치를 AI 시스템의 설계 및 개발에 통합함으로써 잠재적인 취약성을 방지하고 민감한 정보의 무결성과 기밀성을 보장하는 것을 목표로 합니다. 이는 특히 국가 안보와 같이 AI 시스템의 손상으로 인해 심각한 영향을 미칠 수 있는 영역에서 매우 중요합니다.
해석 가능성 및 설명 가능성
AI 알고리즘은 종종 블랙박스로 간주되어 어떤 방식으로 의사 결정에 도달하는지 이해하기 어렵습니다. PNNL은 AI 시스템에서 해석 가능성과 설명 가능성의 중요성을 인식하고 AI 알고리즘을 보다 투명하고 이해하기 쉽게 만드는 방법을 적극적으로 연구하고 있습니다.
PNNL은 AI 결정의 근거를 설명할 수 있는 기술을 개발함으로써 신뢰를 구축하고 인간과 AI의 협업을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 이는 AI 알고리즘이 생명을 구하는 결정을 내리는 데 사용되는 의료 분야와 같은 영역에서 특히 중요합니다. AI 알고리즘은 설명을 제공함으로써 의료 전문가가 AI 시스템이 내린 결정을 이해하고 신뢰하도록 도와주며, 이는 환자 치료 결과의 개선으로 이어집니다.
AI 지원 시스템의 일반적인 견고성
AI 시스템은 실제 애플리케이션에서 신뢰성을 보장하기 위해 견고하고 탄력적이어야 합니다. PNNL은 AI 지원 시스템의 일반적인 견고성을 향상시키기 위한 기술과 방법론을 개발하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 불확실성을 처리하고, 변화하는 환경에 적응하며, 편견과 오류를 감지 및 완화하는 기술이 포함됩니다.
AI 지원 시스템의 일반적인 견고성에 대한 연구에 투자함으로써 PNNL은 AI 알고리즘이 까다롭고 역동적인 시나리오에서도 안정적이고 정확하게 작동하도록 보장하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 AI 기술의 신뢰성을 높이고 다양한 영역에서 폭넓게 채택될 수 있도록 지원합니다.
콘텐츠 인텔리전스: 사회 시스템 설명 및 예측
국가 안보 과제를 위한 AI 모델
PNNL의 콘텐츠 인텔리전스 연구는 국가 안보 문제와 관련된 사회 시스템과 행동을 설명하고 예측할 수 있는 AI 모델을 개발하는 데 중점을 둡니다. 소셜 미디어, 통신 네트워크 및 기타 출처의 방대한 양의 데이터를 분석하여 사회 시스템의 역학 관계와 국가 안보에 미치는 영향에 대한 귀중한 인사이트를 얻는 것을 목표로 합니다.
국가 안보의 핵심 과제 중 하나는 사회 환경의 다양한 행위자들의 동기와 행동을 이해하는 것입니다. PNNL이 개발한 AI 모델은 통신 패턴을 분석하고, 이상 징후를 감지하고, 잠재적 위협을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 당국은 새로운 보안 문제에 선제적으로 대응하고 잠재적 위험을 최소화할 수 있습니다.
사회적 행동 이해 및 예측
콘텐츠 인텔리전스는 국가 안보에만 국한되지 않고 다양한 사회적 행동으로 확장됩니다. PNNL의 AI 모델은 소셜 미디어 데이터를 분석하여 트렌드, 감정, 여론을 이해할 수 있습니다. 이 정보는 정책 결정에 정보를 제공하고, 위기 대응을 개선하며, 사회적 사건이 사회에 미치는 영향을 더 잘 이해하는 데 사용될 수 있습니다.
AI 역량과 분야별 전문성을 결합하여 의사결정권자에게 사회적 행동에 대한 가치 있는 인사이트를 제공하는 것이 PNNL의 목표입니다. 이를 통해 정책을 수립하고, 리소스를 효과적으로 할당하며, 다양한 커뮤니티 간의 이해와 협업을 촉진할 수 있습니다.
데이터 엔지니어링과 AI의 통합
데이터 엔지니어링은 AI 애플리케이션이 대규모의 복잡한 데이터 세트에서 작동할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. PNNL은 데이터 엔지니어링의 중요성을 인식하고 이를 AI와 통합하여 중요한 임무 공간에서 최적의 솔루션을 제공하고 있습니다.
고급 데이터 엔지니어링 기술을 활용하여 PNNL은 데이터를 전처리 및 정리하고, 데이터 품질과 무결성을 보장하며, 데이터 저장 및 검색을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 AI 알고리즘이 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터에서 작동하여 보다 정확한 예측과 인사이트를 얻을 수 있습니다.
데이터 엔지니어링과 AI의 통합은 실시간 분석 및 의사 결정의 잠재력도 열어줍니다. 스트리밍 데이터와 AI 알고리즘을 결합함으로써 PNNL은 비상 대응 및 사이버 보안과 같은 중요한 영역에서 선제적인 조치와 의사 결정을 이끌어낼 수 있는 인사이트를 적시에 제공할 수 있습니다.
이미지를 넘어선 AI 기능 확장
AI는 전통적으로 이미지 인식 및 컴퓨터 비전과 연관되어 왔습니다. 하지만 PNNL 연구원들은 텍스트, 오디오, 비디오 데이터를 포함하도록 AI의 기능을 확장했습니다. 이를 통해 더 넓은 범위의 애플리케이션에 적용할 수 있으며 더 적은 수의 학습 예제로도 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다.
텍스트, 오디오, 비디오 데이터 통합하기
텍스트, 오디오, 비디오 데이터는 귀중한 인사이트를 제공할 수 있는 풍부한 정보 소스입니다. PNNL 연구원들은 자연어, 음성 패턴, 시각적 단서를 분석하고 이해할 수 있는 AI 모델을 개발했습니다. 이 기능은 감정 분석, 음성 인식, 비디오 콘텐츠 분석과 같은 애플리케이션의 가능성을 열어줍니다.
텍스트, 오디오, 비디오 데이터를 AI 모델에 통합함으로써 PNNL은 AI를 사용하여 해결할 수 있는 문제의 범위를 확장합니다. 소셜 미디어 게시물 분석부터 음성 언어 이해, 동영상 속 사물 식별에 이르기까지, AI 알고리즘은 가치 있는 정보를 추출하고 멀티모달 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
더 적은 훈련 예제로 모델 구축하기
AI 모델을 훈련하려면 대량의 레이블이 지정된 데이터가 필요한 경우가 많습니다. 그러나 많은 영역에서 라벨이 지정된 대규모 데이터 세트를 확보하는 것은 어렵거나 심지어 불가능할 수도 있습니다. PNNL 연구원들은 더 적은 수의 예제로도 AI 모델을 훈련할 수 있는 기술을 개발하여 실제 시나리오에 더 잘 적용할 수 있도록 했습니다.
전이 학습 및 기타 기술을 활용하여 PNNL은 관련 도메인의 대규모 데이터 세트에 대해 AI 모델을 훈련하고 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. 이를 통해 레이블이 지정된 데이터에 대한 의존도를 낮추고 데이터 가용성이 제한된 도메인에 AI 알고리즘을 배포할 수 있습니다.
더 적은 수의 학습 예제로 AI 모델을 구축할 수 있기 때문에 레이블이 지정된 데이터가 부족한 헬스케어와 같은 분야에 적용할 수 있는 새로운 가능성이 열립니다. 데이터의 한계를 극복함으로써 AI는 정확한 예측을 하고 의사결정을 지원하여 환자와 의료 전문가의 치료 결과를 개선하는 데 사용될 수 있습니다.
AI 연구를 위한 협업
협업은 AI 연구를 발전시키고 AI가 달성할 수 있는 한계를 뛰어넘기 위한 핵심 요소입니다. PNNL은 다른 기관과 적극적으로 협력하여 AI 연구의 주요 과제를 해결하고 새로운 기회를 모색합니다.
사이버 보안 문제 해결
사이버 보안은 중요한 관심사이며, PNNL은 다른 기관과 협력하여 사이버 보안 조치를 강화할 수 있는 AI 솔루션을 개발합니다. 연구자들은 AI, 데이터 분석, 사이버 보안에 대한 전문 지식을 결합하여 위협을 식별하고 침입을 탐지하며 효과적인 방어 메커니즘을 개발할 수 있습니다.
사이버 보안 연구에 대한 공동의 노력은 AI 지원 시스템의 복원력과 보안을 개선하여 중요한 인프라와 민감한 정보를 위협으로부터 보호하는 데 도움이 됩니다.
그래프 분석 살펴보기
그래프 분석은 복잡한 관계와 네트워크를 이해하기 위한 강력한 도구입니다. PNNL은 다른 기관과 협력하여 그래프 분석에서 AI의 사용을 탐구함으로써 연구자들이 대규모 네트워크를 분석하고 패턴과 커뮤니티를 식별할 수 있도록 지원합니다.
연구자들은 AI 알고리즘과 그래프 분석을 결합하여 소셜 네트워크, 교통 네트워크, 통신 네트워크에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이는 대테러, 소셜 미디어 분석, 인프라 계획과 같은 분야에 응용될 수 있습니다.
데이터 기반 의사 결정 제어
데이터 기반 의사 결정 제어는 AI와 제어 이론을 결합하여 시스템이 실시간 데이터를 기반으로 자율적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 분야입니다. PNNL은 다른 기관과 협력하여 복잡한 시스템과 운영을 최적화할 수 있는 AI 모델과 제어 알고리즘을 개발합니다.
연구자들은 AI 기능과 제어 이론을 통합하여 변화하는 조건에 적응하고, 리소스를 최적화하며, 전반적인 효율성을 개선할 수 있는 지능형 시스템을 개발할 수 있습니다. 이는 에너지 관리, 운송, 제조와 같은 분야에 적용될 수 있습니다.
과학적 발견
PNNL은 다른 기관과 협력하여 AI가 과학적 발견을 가속화하는 방법을 탐구합니다. 연구자들은 분야별 전문 지식과 AI 기능을 결합하여 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 획기적인 발견을 할 수 있습니다.
과학적 발견을 위한 공동의 노력은 연구자들이 복잡한 문제를 해결하고, 새로운 인사이트를 발견하며, 과학 연구의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 단백질의 구조를 이해하는 것부터 새로운 물질과 약물을 발견하는 것까지, AI는 세상에 대한 우리의 이해를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
샤크조르 AI 모델: 몇 가지 훈련 예제를 통한 분류
Sharkzor 개요
PNNL에서 개발한 샤크조르 AI 모델은 최소한의 훈련 예제만으로 분류 작업을 수행할 수 있는 획기적인 발전입니다. 전통적으로 머신러닝 모델을 훈련하려면 상당한 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다. 하지만 샤크조르는 5~10개의 훈련 예시만으로도 정확한 분류 결과를 얻을 수 있습니다.
샤크조르 모델의 핵심 혁신은 전이 학습과 미세 조정 기술을 활용할 수 있다는 데 있습니다. 관련 도메인의 대규모 데이터 세트에 대해 모델을 사전 학습하고 특정 작업에 맞게 미세 조정함으로써 Sharkzor는 최소한의 학습 예제로도 잘 일반화할 수 있습니다.
핵 포렌식 분석에서의 활용
Sharkzor AI 모델은 핵 포렌식 분석 분야에서 중요한 응용 분야를 가지고 있습니다. 핵 법의학은 핵 물질을 분석하여 그 기원, 구성 및 이력을 파악하는 것을 포함합니다. 이러한 정보는 핵 비확산 노력과 핵 안보 확보에 매우 중요합니다.
샤크조르 모델은 핵물질 시그니처 데이터 세트에 대한 훈련을 통해 최소한의 훈련 예제로도 알려지지 않은 샘플을 정확하게 분류하고 식별할 수 있습니다. 이를 통해 분석 프로세스의 속도가 크게 빨라지고 핵 포렌식 전문가에게 귀중한 인사이트를 제공합니다.
샤크조르 모델은 핵 법의학 분석을 혁신하고 핵 확산을 탐지하고 방지하는 능력을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. PNNL 연구원들은 AI 기능을 활용하여 전문가들이 정보에 입각한 결정을 내리고 글로벌 핵 안보를 보장하는 데 도움을 줄 수 있는 도구를 개발했습니다.
결론적으로 PNNL은 국가 안보, 전력망, 지구 시스템 등 다양한 영역에서 AI를 적용하는 데 앞장서고 있습니다. 혁신적인 연구 개발을 통해 PNNL은 AI가 달성할 수 있는 한계를 뛰어넘고 있습니다. 전력망에 대한 강력한 비상 제어 프로토콜을 만드는 것부터 사회적 행동을 예측하고 핵 포렌식 분석을 발전시키는 것까지, AI는 복잡한 문제에 접근하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI 연구에 대한 총체적인 접근 방식을 취하고 다른 기관과 협력함으로써 PNNL은 효과적일 뿐만 아니라 윤리적, 투명하고 신뢰할 수 있는 AI 기술의 발전과 배포를 주도하고 있습니다.
