RIKEN AIP

RIKEN AIP의 Explainable AI 팀이 ACL 2026 워크숍인 BEA 2026의 어휘 난이도 예측 공유 과제에서 오픈 트랙 우승을 차지했다.

일본 RIKEN AIP 연구소가 세계적 AI 학회인 ICML 2026에서 총 42편의 논문을 채택시키는 성과를 거두었습니다.

RIKEN AIP의 오사 다카유키 팀장이 Nikkei Tech Foresight 인터뷰를 통해 로봇 학습의 발전과 물리적 AI의 실용화 트렌드를 소개했다.

RIKEN AIP의 스즈키 타이지 팀장이 AISTATS 2026에서 딥 파운데이션 모델의 특징 학습과 최적성에 대해 기조연설을 수행했다.

RIKEN AIP 연구진이 컴퓨터 비전 최고 권위 컨퍼런스인 CVPR 2026에 3D 객체 포즈 추정, 지과학 멀티모달 벤치마크 등 총 5개의 논문을 채택시켰다.

일본 RIKEN AIP 연구소가 자연어 처리 분야 최고 권위 학회인 ACL 2026에 도구 사용 에이전트, Mamba 분석, 보안 등 다양한 주제의 논문 14편을 등재했다.

RIKEN AIP의 세키 신타로 연구원이 일본 전통 음악 가가쿠 고문서를 컴퓨터로 분석 가능한 디지털 형식으로 변환하는 융합 연구를 수행하고 있다.

RIKEN AIP 음악 정보 지능 팀이 AI 작곡 지원 시스템을 활용해 타도 지역 학생들과 함께 새로운 교가를 제작한 과정을 담은 연구 영상을 공개했다.

독일 소년 합창단이 그레고리오 성가를 학습한 머신러닝을 활용해 새로운 합창곡을 창작한 프로젝트가 기술과 예술의 성공적인 협업 사례로 주목받고 있다.

일본 RIKEN AIP 연구소가 세계적인 기계학습 학회인 ICLR 2026에 LLM, 강화학습, 확산 모델 등 다양한 분야의 논문 34편을 통과시키며 글로벌 연구 역량을 입증했다.

RIKEN AIP 연구진이 EACL 2026에 채택된 바이오메디컬 인식, 표 이해, MoE 확장, CoT 분석 등 다양한 NLP 분야의 최신 연구 성과 7편을 발표했다.

RIKEN 연구팀이 전문가의 임상 지식을 중간 추론 단계에 도입하여 병원 및 검체 유형 차이로 발생하는 도메인 시프트 문제를 해결하고 암 재발 예측의 정확도를 높였다.