데이터: AI 기반 신약 개발의 엔진

AI가 신약 개발 방식을 재편함에 따라, 과학 데이터의 품질은 모델 성능을 좌우하는 핵심 기반이 되었습니다. 본 웨비나에서는 파운데이션 모델, 멀티모달 아키텍처, RAG 기반 과학적 추론, 지식 중심 워크플로우 등 이 분야의 AI 도입을 주도하는 트렌드를 살펴봅니다. Ayelet Ofarim 박사가 데이터의 구조, 일관성, 완전성이 어떻게 AI의 성능과 성공을 결정짓는지 설명합니다.

학습 내용:

• 무결성 높은 과학 데이터가 어떻게 발견 파이프라인을 가속화하고, 신뢰할 수 있는 의사결정을 가능하게 하며, 후속 위험을 줄이는지 알아봅니다
• 지식 중심 워크플로우의 실제 모습과 고성능 AI 프로그램을 차별화하는 요소