스탠퍼드·옥스퍼드·프린스턴 연구진과 협력한 PhAI랩스가 얀 르쿤이 제안한 JEPA 구조를 물리학부터 로봇공학, 생명의학까지 7개 분야에 적용할 수 있는 통합 세계모델 'JEPA-애니싱'을 발표했다. 예측 대상을 하나로 뭉뚱그리지 않고 서로 다른 특성을 포착하도록 여러 개의 독립적 예측 모듈로 분리한 것이 핵심 설계로, 단순화된 '퐁' 환경 실험에서 예측 오차를 35% 줄였고 학습에 없던 조합에서도 13% 개선을 보였다. 특히 유전자 발현·단백질 수치·크리스퍼 스크리닝 데이터를 학습한 모델이 제안한 IL-18과 CD73 차단 병용 조합이 실제 간암 오가노이드·조직·마우스 실험에서 단독 투여보다 더 많은 종양세포를 제거해 치료 후보물질로 검증됐다. 또 어떤 물리량도 입력하지 않고 궤도 데이터만 학습시켰는데도 모델이 스스로 케플러 제3법칙에 가까운 지수(-1.4991, 실제값 -1.5)를 찾아낸 사례도 공개됐다. 연구팀은 이 모델을 활용해 AI가 실험을 스스로 설계·제안하는 체계를 장기 목표로 삼고 있다.
- •PhAI랩스 등이 르쿤의 JEPA를 7개 분야에 적용한 통합 세계모델 'JEPA-애니싱' 발표
- •예측을 여러 독립 모듈로 분리해 '퐁' 환경에서 오차 35% 감소, 미학습 조합에서도 13% 개선
- •IL-18·CD73 차단 병용요법을 제안, 간암 오가노이드·조직·마우스 실험에서 단독요법보다 우수
- •물리량 입력 없이 궤도 데이터만으로 케플러 제3법칙에 근접한 지수(-1.4991) 발견
- •AI가 실험을 직접 설계·제안하는 체계 구축이 장기 목표
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Researchers stretch LeCun's JEPA AI into a universal world model that works from physics to biology
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Researchers at PhAI Labs have expanded Yann LeCun's JEPA architecture to work across seven fields, from robotics to biomedicine. The effort also produced a liver cancer treatment candidate that showed promise in lab tests, though the study doesn't establish whether it could become an actual therapy. The article Researchers stretch LeCun's JEPA AI into a universal world model that works from physics to biology appeared first on The Decoder.
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