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딥러닝 AI, 사람보다 빠르고 정확하 |
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| 전통적으로 병리학은 고도로 훈련된 전문가가 수많은 조직 슬라이드를 현미경으로 관찰하고 분석하는 과정을 통해 이루어졌다. 이 과정은 시간과 노동력이 많이 드는 고정밀 작업이다. 하지만 워싱턴주립대학교(WSU)의 연구팀이 개발한 인공지능 딥러닝 모델은 이러한 전통적인 방식에 근본적인 질문을 던진다. |
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[GT] 다년생 쌀의 지속적 생산성과 |
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| 인류가 쌀농사를 시작한 지 약 9,000년 만에, 이 농사가 갑자기 생산성 면에서 큰 도약을 이루고 있다. ‘네이처 서스테인어빌러티(Nature Sustainability)’ 저널에 발표된 새로운 연구에 따르면, 중국 남부와 아프리카 우간다에서 다년생 쌀 재배를 시도한 농경학적, 경제적, 환경적 결과의 연대순 기록을 보여주고 있다. |
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업무 프로세스 자동화의 물결 |
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| 코로나19로 인해 업무 프로세스 자동화의 속도에 가속이 붙고 있다. 업무 프로세스 자동화는 인공 지능 등의 고차원적인 프로젝트가 아니라, 당장 현실에서 활용 가능한 ‘비용 절감과 효율성 증대’의 방법이다. 한번 구축된 이러한 업무 프로세스는 향후 경제가 회복되더라도 계속 유지 혹은 확대될 예정이다. 지금 현재 어떤 일이 벌어지고 있는가? |
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Abundance |
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| | Ezra Klein 외 |
| ǻ | Avid Reader Press |
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GMO의 잠재력과 그 미래 |
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| 공식적으로 ‘GMO’는 유전자 변형 유기체를 의미한다. 이 용어는 유전 공학 기술을 사용하여 DNA를 변형시킨 모든 식물, 동물, 박테리아 또는 곰팡이를 말한다. 원자력이나 인공지능과 마찬가지로 GMO는 수천 년 동안 인류를 괴롭힌 엄청난 문제들을 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그러나 잘못 사용하면 큰 해를 끼칠 가능성도 있다. 그렇기 때문에 우리는 GMO를 ‘대단한 수많은 옵션(Great Many Options)’의 약자로도 해석할 수 있을 것이다. 이 대단한 옵션에는 무엇이 있을까? 잠재력은 어디까지 일까? 무엇이 제한적 요소일까? 긍정적인 면을 포기하지 않고 어떻게 하면 부정적인 면을 효과적으로 최소화할 수 있을까? |
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