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University of Copenhagen - 생성형 AI를 통한 식품과학 연구 강화
맞춤 교육을 통한 연구자들의 식품과학 혁신 가속화
"이제 모든 텍스트 리소스를 활용 가능하게 만들어 모든 분석 데이터와 결합할 수 있게 됐습니다. 이는 우리의 식품 연구 방식을 근본적으로 바꿀 것입니다."
주요 성과
- 식품과학 연구에서 텍스트 분석과 생성형 AI의 강점을 활용했습니다.
- 문서 요약, 지식 그래프 구축, 질의 응답 및 기타 기법을 통해 시간 절약을 달성했습니다.
- LLM을 사용해 텍스트에 대한 이해와 연구 데이터를 결합하여 역량 강화
Rasmus Bro 교수는 그의 팀의 연구가 University of Copenhagen의 식품 연구 방식을 근본적으로 바꿀 것이라고 합니다.
University of Copenhagen에서는 식품과학 연구자들로 구성된 전담팀이 계량화학이라는 학문 분야의 일부로 데이터 사이언스를 식품과학 연구에 통합하고 있습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 머신러닝, 통계학 및 식품과학에 대한 심층적인 이해를 결합하여 복잡한 과제를 해결하고 연구 발전을 촉진합니다.
연구원이자 교수인 Rasmus Bro가 이끄는 팀은 이전에 다양한 프로젝트에서 MathWorks와 협업했습니다. 그들은 현대 텍스트 분석과 생성형 AI에 대한 역량을 강화해야 할 필요성을 인식하고 다시 한번 MathWorks에 지원을 요청했습니다. Bro 교수는 말합니다. "우리가 익숙하지 않은 분야에서 전문적 지원이 필요할 때마다 MathWorks에서 제공하는 솔루션에 항상 크게 만족했습니다."
MathWorks 애플리케이션 엔지니어는 텍스트 분석 및 LLM(대규모 언어 모델)에 대한 4일 분량의 맞춤 교육 프로그램을 설계하고 제공했습니다. 이 교육에서는 문서 요약, 지식 그래프 구축, 전이 학습, 의미론적 분할, 질의 응답 등 다양한 기법을 다루었습니다.
University of Copenhagen의 연구 그룹의 경우 MATLAB®은 맞춤형 알고리즘을 개발하기 위한 자연스러운 선택이었습니다. 30년 이상 코드 개발에 MATLAB을 사용한 경험을 바탕으로, 이 팀은 MATLAB이 LLM과 생성형 AI 관련 작업에 적합한 플랫폼이라고 판단했습니다. MATLAB와 Text Analytics Toolbox™의 통합을 통해 연구자들이 연구를 개선할 수 있습니다. Bro 교수는 이렇게 말합니다. "이제 모든 텍스트 리소스를 활용 가능하게 만들어 모든 분석 데이터와 결합할 수 있게 됐습니다. 이는 우리의 식품 연구 방식을 근본적으로 바꿀 것입니다."
MathWorks 애플리케이션 엔지니어와 개발팀은 교육 세션에서 얻는 이점을 극대화하기 위해 연구자들의 일정에 맞추고자 했습니다. 이러한 적응력은 프로젝트의 성공을 보장하는 데 매우 중요했습니다. Bro 교수에 따르면, "그룹 전체가 아주 짧은 기간이지만 세심하게 맞춤화된 교육과정을 이수한 후, 아주 적당한 수준의 이해에서 실제로 능숙하게 적용하고 실험할 수 있는 수준으로 발전했습니다."
University of Copenhagen의 연구팀은 현재 LLM과 생성형 AI에 투자함으로써 미래의 혁신과 발전을 위한 토대를 마련하고 있습니다. MathWorks와 University of Copenhagen의 협력은 맞춤 교육과 고급 툴이 연구를 발전시키는 데 얼마나 큰 힘이 되는지 보여주는 좋은 예입니다. 이 팀은 생성형 AI와 텍스트 분석을 계속 활용하면서 식품과학 분야에 상당한 기여를 할 준비가 되어 있으며, 다양한 연구 분야에서 MATLAB의 다재다능함과 영향력을 보여줄 것입니다.
