자율 폐루프가 재현성 높은 페로브스카이트 태양전지 제조법과 패시베이션 분자를 찾았다
Nature는 능동학습, 양자 모델링, 베이지안 최적화, 기호 회귀를 묶은 자율 폐루프 프레임워크로 패시베이션 분자와 제조 공정을 함께 탐색해 5ANI를 찾아냈고, 0.05 cm² 셀에서 PCE 27.22%, 21.4 cm² 미니모듈에서 23.49%를 달성했다고 보도했다.
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OpenAI, GPT-6와 Intelligent UI를 ChatGPT 전면 확대
OpenAI가 GPT-6 for everyone을 발표하고 ChatGPT에 Intelligent UI를 도입했다. 새 UI는 답변을 더 시각적이고 상호작용적인 형태로 제공해 학습과 작업 수행을 돕는 것이 목적이다. OpenAI는 이번 조치가 주당 12억 명 이상이 사용하는 ChatGPT에 차세대 모델을 더 넓게 배포하는 것이라고 설명했다.
Anthropic, 저비용·고속 소형 모델 Claude Haiku 5.5 공개
Anthropic이 Claude Haiku 5.5를 공개했다. 회사는 이 모델을 가장 저렴하고 빠른 소형 모델로 소개하며, 고빈도·저비용 작업, 빠른 고객지원, 브라우저 사용, 서브에이전트형 코딩에 적합하다고 설명했다. 가격은 Haiku 4.5 대비 약 75% 낮췄다고 밝혔다.
포논과 상전이 예측용 ML 포텐셜, 미세조정 전략별 성능 차이 확인
npj Computational Materials 논문은 53개 재료에서 phonon band structure, 열·탄성 물성, 불안정 포논 모드의 potential-energy surface를 예측하기 위해 targeted fine-tuning, transfer learning, multihead fine-tuning, LoRA, L²-SP 같은 미세조정 전략을 비교했다. 소수의 재료 특화 학습 구조만으로도 성능 향상이 가능했고, 일부 전략은 포논 오차를 줄이면서 열·탄성 물성까지 함께 개선했다.
OpenAI, GPT-6 Astra 공개…컴퓨터 사용·브라우징·과학 작업 성능 개선 강조
OpenAI가 2026-09-29 GPT-6 Astra를 공개했다. 컴퓨터 사용, 브라우징, 소프트웨어 엔지니어링, 사이버보안, 과학 작업에서의 성능 향상을 내세웠고, 일부 조직에 먼저 배포한 뒤 ChatGPT 유료·기업 플랜, API, Azure, Bedrock으로 확대하겠다고 밝혔다.
기능성 열전 복합재 설계에서 물리 유도 능동학습과 XGBoost 스크리닝을 결합
문헌 기반 데이터로 인터페이스 장벽을 예측하기 위해 Bayesian optimization, XGBoost 회귀, RFE를 묶은 physics-guided active learning이 사용됐다. 이 접근은 후보 5개 복합계를 추려 실험 검증으로 이어졌고, 테스트 R² 0.87과 PEDOT:PSS/EGaIn에서 0.24 eV 장벽, 25 K에서 8.80 mV 개방전압이 보고됐다.
Atom-JEPA, 3D 원자계 자기지도 사전학습으로 분자·결정 예측 성능 개선
3D 원자 구조의 라벨 없는 표현학습을 위해 joint-embedding predictive architecture를 적용한 Atom-JEPA가 제안됐다. 이 모델은 사전학습 뒤 분자 ADMET, 양자화학, 결정 물성 예측으로 전이됐고, ADMET와 양자화학에서 최우수 성능, 결정 물성에서도 경쟁력을 보였다고 보고됐다.
OpenAI, GPT-6 Astra 공개…컴퓨터 사용·브라우징·과학 작업 지원 확대
OpenAI가 2026-09-29 업데이트가 반영된 GPT-6 Astra 모델 페이지를 공개했다. 회사는 컴퓨터 사용, 브라우징, 소프트웨어 엔지니어링, 사이버보안, 과학, 업무용 작업에서 강점을 강조했으며, 일부 조직부터 배포를 시작해 며칠 내 Plus/Pro/Business/Enterprise와 API, Azure, Bedrock으로 확대한다고 밝혔다.
Mistral, Mistral Large 4 공개…보안·에이전트·금융·법률 워크플로 성능 강조
Mistral이 2026-10-06 새 모델 Mistral Large 4를 공개했다. 회사는 사이버보안, 에이전트 행동, 금융·법률 워크플로 관련 벤치마크에서 강점을 보였다고 설명했고, 공개 프리뷰는 유럽 데이터센터 인프라에서 제공된다고 밝혔다. 가중치는 이달 말 공개할 계획이다.
OpenAI, EU 텍스트 출처 규칙 대응 방침 공개…제품·배포·규제 대응 체계에 영향
OpenAI가 2026년 10월 5일 EU 텍스트 출처(provenance) 규칙에 어떻게 대응할지 공식 방침을 공개했다. 같은 시기 안전·거버넌스 관련 공지가 함께 올라와, 규제 준수와 모델 배포 체계가 동시에 강화되는 흐름으로 읽힌다.
물리 제약을 넣은 확산모델, 3차원 회전 난류 속도장 생성에서 물리 일관성과 통계 재현을 개선
Nature Communications(2026-10-06)에 따르면, 물리 제약을 직접 생성 과정에 반영한 확산모델이 회전 난류의 3D 속도장을 생성했다. 이 방법은 비압축성 같은 물리 조건을 유지하면서 비등방 에너지 스펙트럼과 간헐성 통계를 더 잘 재현했고, 기존 DDPM보다 학습 수렴도 빨랐다.
Anthropic, 엔지니어 1만 명 교육에 1억 달러 투자 발표
Anthropic이 기업의 AI 인재 부족 문제에 대응하기 위해 1억 달러를 투자하고, 1만 명의 엔지니어를 교육하겠다고 밝혔다. 이번 발표는 모델 출시보다 인력 양성과 기업 도입 확대에 초점이 맞춰져 있다.
기계학습과 클러스터 분석으로 고성능 페로브스카이트 태양전지 후보를 탐색하고 실험으로 검증
ACS Applied Materials & Interfaces 논문은 SEM 이미지에서 미세구조 특징을 추출한 뒤 클러스터 분석과 지도·비지도 ML을 결합해 페로브스카이트 태양전지 후보를 분류하고, 실험 검증으로 고성능 설계 규칙을 도출했다고 보고했다. 재료정보학적 탐색과 실험 확인을 함께 쓴 사례다.
지도학습으로 비허미션 위상 특성 식별할 때의 적용 범위 한계 이론 제시
Physical Review B 논문은 비허미션(topological) 계에서 지도학습 머신러닝이 위상 특성을 식별하는 문제를 이론적으로 분석해, non-Bloch 위상불변량의 비선형 급변 때문에 고차원 비허미션 상황에서는 일반화가 제한될 수 있음을 보였다. 일반화 오차 상계를 통해 유효 예측 범위를 제시했지만, 실험 재료 데이터로의 직접 검증은 보고되지 않았다.
스케일 불변 PINO로 반강유전 도메인 진화를 빠르게 시뮬레이션
스케일 불변 physics-informed neural operator를 이용해 전기장 하 반강유전 도메인 진화를 직접 매핑하고 평형 미세구조를 예측한 연구가 보고됐다. 대규모 계산을 가속하고 zero-shot 일반화를 보였지만, 물리 제약과 학습 범위를 벗어난 조건에서는 검증이 필요하다.