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Insights의 과학 기사
Meta는 2026년 3월 26일 X에서 TRIBE v2를 공개하며 sight·sound·language에 대한 human brain response를 예측하는 foundation model이라고 설명했다. 논문과 demo는 zero-shot generalization, 70,000 voxels 규모 예측, 공개된 paper·code·model weights를 핵심 포인트로 제시한다.
Meta는 March 26, 2026 TRIBE v2를 공개하며 new subjects·languages·tasks에 대해 high-resolution fMRI brain activity를 zero-shot으로 예측할 수 있다고 밝혔다. 회사는 연구자들을 위해 model, code, paper, interactive demo도 함께 배포했다.
Hacker News에서 주목한 CERN 관련 기사는 LHC 충돌 데이터를 40 MHz와 약 50 ns 제약 아래에서 걸러내기 위해 ultra-compact AI를 trigger hardware 경로에 밀어 넣는 접근을 조명한다. 핵심은 거대한 generative model이 아니라, CMS Global Trigger test crate FPGA에서 anomaly detection을 수행하는 highly specialized tiny AI다.
Google DeepMind는 February 11, 2026 Gemini Deep Think가 수학·물리·computer science 전문 연구 문제를 푸는 단계로 확장됐다고 발표했다. 회사는 수학 연구 agent인 Aletheia, up to 90%의 IMO-ProofBench Advanced 성과, 18개 연구 문제 협업 사례를 통해 AI가 과학 연구의 보조 수단을 넘어 협업 도구로 이동하고 있다고 설명했다.
Google Research는 2026년 3월 12일 도시 지역을 대상으로 최대 24시간 전에 알려주는 urban flash flood forecast를 롤아웃한다고 밝혔다. 이 시스템은 public report에서 만든 Groundsource dataset을 활용해 기존 river flood 중심 범위를 급작스러운 도시 재난으로 확장한다.
NVIDIA AI Dev는 2026년 3월 27일 Edison의 PaperQA3가 1억 5천만 건이 넘는 연구 논문과 특허를 추론 대상으로 다루고 LABBench2에서 강한 성능을 냈다고 소개했다. Edison 글에 따르면 이 multimodal 시스템은 이제 figures와 tables를 읽고 수백 개의 시각 자료를 비교한 뒤 답변할 수 있다.
Anthropic는 2026년 3월 23일 모든 long-horizon task가 다수 agent 분할에 적합한 것은 아니라고 밝혔다. 연결된 연구 글에서 Anthropic는 Claude Opus 4.6, persistent memory, orchestration pattern, test oracle을 활용해 differentiable cosmological Boltzmann solver를 구현하는 방식을 설명한다.
Google Research와 Google DeepMind가 Beth Israel Deaconess Medical Center와 함께 외래 primary care 환경에서 conversational diagnostic AI인 AMIE의 실제 feasibility study를 공개했다. overall management plan과 differential diagnosis에서는 의사와 비슷한 수준을 보였지만, practicality와 cost-effectiveness에서는 여전히 physician이 우세했다.
Google Research는 2026년 3월 24일 built environment 데이터를 general-purpose embedding으로 바꾸는 S2Vec를 공개했다. 도시 구조만으로도 인구밀도와 소득 같은 socioeconomic 지표를 예측하는 geospatial AI 기반을 제시한 셈이다.
Google Research는 2026년 3월 16일 high-temperature superconductivity 질문 67개로 여섯 개 LLM 시스템을 평가한 결과를 공개했다. NotebookLM과 custom RAG처럼 curated reference를 쓰는 폐쇄형 구성이 open-web 모델보다 더 높은 점수를 받았다.
r/singularity는 superconducting quantum hardware와 함께 neutral-atom research를 추가하기로 한 Google의 결정을 크게 확산시켰고, 이를 qubit 수, circuit depth, commercialization timelines 사이의 hedge로 해석했다.
Anthropic는 2026년 3월 23일 AI가 연구 관행과 scientific discovery를 어떻게 바꾸는지에 초점을 맞춘 Science Blog를 시작한다고 밝혔다. 새 블로그는 feature story, workflow guide, field note를 통해 Anthropic의 AI-for-science 전략을 더 지속적인 프로그램으로 보여 준다.