수십 년간 과학자들은 기억이 뇌 속 뉴런에서만 저장된다고 생각해 왔습니다. 뉴런은 우리 뇌의 가장 중요한 구성 요소로, 다양한 정보를 저장하고 처리하는 역할을 합니다. 이 관점은 우리의 학습 능력을 이해하는 데 큰 기여를 했지만, 동시에 기억이 뇌에만 국한된다는 고정관념을 만들었습니다.
그러나 최근 뉴욕대학교(NYU) 연구진은 기억이 뇌뿐만 아니라 몸 전체의 세포에서도 형성될 수 있음을 밝혀냈습니다. 이 연구는 학습과 기억에 대한 우리의 사고방식을 완전히 바꿔놓으며, 생명과학과 의학에 혁신적인 변화를 가져올 가능성을 열어주고 있습니다.
들어가며: AI 시대의 새로운 패러다임 인공지능(AI)의 급속한 발전은 산업 전반에 혁신을 촉진하며 새로운 패러다임을 형성하고 있습니다. 특히, 2024년 노벨 화학상과 물리학상이 AI 분야의 연구자들에게 수여되면서 AI의 과학적 기여가 공식적으로 인정받았습니다. 노벨 화학상은 구글 딥마인드의 데미스 허사비스와 존 점퍼, 그리고 워싱턴대의…
인공지능(AI) 기술이 폭발적으로 성장하면서, GPU의 역할은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 딥러닝과 기계학습 모델의 학습과 추론 과정에서 GPU의 병렬 처리 능력은 필수적인 요소가 되었으며, 이는 AI 산업의 근간을 이루고 있습니다. 이러한 상황에서 GPU 컴퓨팅 플랫폼 시장은 NVIDIA의 CUDA가 독보적인 위치를 차지하고…
습관의 정의와 그 중요성을 설명하며, 뇌과학적 원리를 통해 습관이 어떻게 형성되고 변화할 수 있는지 탐구합니다. 신경 가소성의 원리를 소개하고, 좋은 습관을 형성하고 나쁜 습관을 고치기 위한 과학적이고 실용적인 전략을 제시합니다. 신호-루틴-보상 피드백 루프를 활용한 습관 형성 방법과 긍정적 반성을 통한 습관 변화의 중요성을 강조합니다.
하루에 걸어야 할 걸음 수, 특히 10,000보가 건강에 필수적인지에 대해 탐구합니다. 최근 연구를 인용하여 하루 평균 3,600보만 걸어도 심장 질환 위험을 줄일 수 있다고 제안합니다. 또한 심부전의 정의, 원인, 증상, 관리 및 치료 방법에 대한 정보를 제공합니다. 걷기 운동의 중요성과 실천 방법에 대한 조언을 포함하여, 개인의 건강 목표를 설정하는 데 도움이 되는 내용입니다.
맥주의 역사는 인류 문명의 초기 단계부터 시작되어 현대에 이르기까지, 사회, 문화, 기술의 발전과 밀접하게 연결되어 있습니다. 고대 수메르와 이집트에서의 종교적, 사회적 역할부터 중세 유럽의 수도원에서의 제조, 맥주 순수령의 도입, 산업 혁명을 통한 제조 기술의 혁신, 현대의 글로벌 맥주 시장과 크래프트 맥주의 부상까지, 맥주는 다양한 형태와 스타일로 발전해 왔습니다. 이러한 역사적 변화를 통해 맥주는 단순한 음료를 넘어 문화와 기술의 진화를 반영하는 중요한 요소로 자리매김하였습니다. 또한 맥주 효모,AI기술,종류,제조 등 다양하게 설명합니다.
바이든과 트럼프의 과학정책에 대해 다루며, 두 정치인의 정책이 환경, 공중 보건, 국제 과학 협력 등 다양한 과학 분야에 어떠한 영향을 미칠지에 대해 설명합니다. 바이든은 기후 변화 대응과 청정 에너지 혁신을 촉진하는 반면, 트럼프는 화석 연료 촉진 및 공중 보건 관리 배제 정책을 폈습니다. 또한, 이 글은 과학 정책이 정치적 이념에 의해 어떻게 좌우될 수 있는지, 그리고 이러한 정치적 논쟁이 과학 커뮤니티에 미치는 영향에 대해 논의합니다.
다이어트와 암 예방에 효율적인 케톤생성 식이요법에 대해 다룹니다. 케톤생성 식이요법은 탄수화물 섭취를 크게 줄이고 지방 섭취를 늘려, 몸을 케톤 상태로 만드는 식단으로, 다양한 건강상의 이점을 제공합니다. 특히, 어유가 풍부한 케톤 식단이 폐암 예방에 효과적임을 보여주는 연구 결과를 소개하고 있습니다. 또한, 케톤생성 식단의 체중 감량 효과, 케토시스 상태의 식별 방법, 그리고 식단 시작 전 상담해야 할 전문가에 대한 정보를 제공합니다. 일주일 식단 샘플을 통해 실제 식단 계획에 대한 아이디어를 제공하며, 케톤생성 식단의 개인별 적합성과 전문가 상담의 중요성을 강조합니다.
최근 딥러닝과 대규모 언어 모델(LLM)이 놀라운 성능을 보여주고 있지만, 이러한 모델들은 큰 계산 능력과 메모리를 필요로 한다는 도전과제가 있습니다. 특히 제한된 자원을 가진 환경에서는 이러한 모델들을 실행하기가 매우 어려울 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 기술 중 하나가 바로 '양자화(Quantization)'입니다.