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MIT News (AI) 44건 · 필터 해제
MIT 에너지 이니셔티브(MITEI)가 9월 22~23일 연례 연구 컨퍼런스를 열고 AI와 데이터센터 확산에 따른 에너지 전환 과제를 논의했다. 폴라 해먼드 MIT 공대 학장은 에너지 전환에 학제간·국제적 접근이 필요하다고 밝혔다. 원자력 발전 재가동 사례로 쓰리마일아일랜드 1호기의 2027년 중반 재가동 계획, EDF의 프랑스 57기 원전 현대화, GE버노바의 온타리오 신규 원전 건설이 소개됐다. 탄소 포집·활용 기술, 전력망 최적화 AI, 태양광 농장 드론 점검, 송전선 점검 로봇 등 관련 스타트업 사례도 발표됐다.
MIT의 레지나 바르질레이 교수와 짐 콜린스 교수가 AI 기반 항생제 발견 연구로 2026년 프리츠커 AI 과학연구상을 수상했다. 두 사람은 2020년 딥러닝 모델을 이용해 약물 내성균에 효과적인 항생제 '할리신'을 발견한 논문을 Cell에 발표했는데, 이는 AI가 발견한 첫 항생제로 꼽힌다. 2023년에는 병원 손잡이 등에서 흔히 발견되는 내성균 A. baumannii에 효과적인 좁은 스펙트럼 항생제 '아바우신'도 공동 발견했다. 프리츠커상은 2024년 시카고대학교가 캘리포니아공과대학교와 함께 설립했다.
MIT 소속 교수 5명과 동문 2명이 Schmidt Sciences의 2026년 AI2050 펠로우로 선정됐다. AI2050은 에릭 슈미트와 웬디 슈미트의 자선재단이 운영하며 에릭 슈미트와 제임스 마니카가 공동 주도하는 프로그램으로, AI가 사회에 유익하게 작동하도록 하기 위한 핵심 난제 해결을 목표로 한다. 선임 펠로우 센딜 멀레이너선 교수는 AI가 발견한 패턴을 검증 가능한 이론으로 전환하는 연구를 맡는다. 신진 펠로우들은 AI 모델 훈련, 입법을 위한 공공 의견 수집, 생물학적 효소 기능 규명, AI 의존 확산에 따른 부작용 완화 등 각자 다른 과제를 수행한다.
MIT 연구진이 'LLM Election Observatory'라는 대시보드를 만들어 AI 챗봇들이 2026년 미국 중간선거 관련 질문에 어떻게 답하는지 실시간으로 추적한다. 선거 인증, 쟁점 현안, 결과 예측 등 동일한 질문을 챗봇에 반복 입력해 이용자의 지역, 정당 지지, 정체성 등에 따라 답변이 달라지는지 모니터링한다. 연구를 이끈 애덤 베린스키, 카라 포디마타, 찰스 스튜어트 3세 교수는 챗봇이 사실 오류 없이도 틀, 강조점, 불확실성 표현, 인용 출처를 달리해 이용자마다 다른 정치적 인식을 형성할 수 있다고 설명했다.
MIT 토목환경공학과장 알리 자드바바이 교수는 기후변화, AI의 에너지 수요, 노후화된 전력망, 지정학적 불안정이 동시에 인프라에 압박을 가하는 시대라고 설명했다. 그는 AI와 디지털 전환이 센싱과 데이터 접근성을 높여 엔지니어링 설계 과정을 더 빠르고 저렴하게 탐색할 수 있게 할 것으로 기대한다고 말했다. 또한 전력망·수도·통신 등 인프라 시스템이 서로 연결될수록 효율은 높아지지만 드물고 파괴적인 연쇄 실패 위험도 커진다고 지적했다. 그는 10월 28일 마드리드에서 열리는 월드 인프라 포럼에 참석해 이 주제를 논의할 예정이며, 이 포럼은 MIT 토목환경공학과, UPM, World Bank Group, University of Texas at Austin이 공동 설립했다.
MIT의 파리스 스마라그디스 교수는 기계가 사람보다 더 잘 소리를 듣고 이해하도록 만드는 연구를 진행 중이다. 그의 연구팀은 음원을 분리하는 머신러닝, 사람의 청각 환경을 보강하는 스마트 기기, 음악을 분석·편집·창작하는 도구 등을 다룬다. 그는 전통적인 신호처리 방식 대신 머신러닝으로 소리를 다루는 접근을 택했으며, 과거 미쓰비시 전기 연구소에서 영상 속 소리로 상황을 파악하는 시스템을, 어도비에서는 음향 편집 도구를 개발했다. 2021년 다큐멘터리 '비틀즈: 겟 백' 제작팀의 요청으로 비틀즈 아카이브 녹음 복원 작업에도 참여했다.
Verizon에서 근무하는 Prabha Jha는 MIT xPRO의 'AI for Senior Executives' 프로그램을 수료했다. 프로그램 중 만난 동료들과의 교류와 개인적 경험담에서 영감을 얻어, 동료 20명과 함께 'The AI Anthology'라는 책을 공동 집필했다. 이 책은 여러 산업과 사회 전반에서 AI가 미친 영향을 다룬 에세이 모음집이다. 완성까지는 프로그램 종료 후 1년이 걸렸다.
뉴욕 기후위크 2026(9월 21~27일)에 MIT가 8개 부서·연구소와 함께 14개 세션을 열며 참여했다. MIT 주관 행사에는 700명 이상이 참석했고, '데이터센터의 미래' 패널과 슈퍼오염물질 대응 워크숍 등이 진행됐다. MIT는 베조스 어스 펀드와 공동으로 기후 혁신 파이프라인을 주제로 행사를 열어 산업·벤처캐피털·정부·학계 관계자를 모았다. 에벌린 왕 MIT 부총장은 개막식에서 AI와 기후 문제를 주제로 발언했다.
하버드대 법학자 마사 미노우 교수가 MIT 컴프턴 강연에서 AI가 민주주의의 핵심 요소인 교육·정보·안전·공정성을 어떻게 약화시키는지 짚었다. 그는 갤럽 여론조사에서 응답자의 77%가 건국자들이 현재 미국 상황에 실망할 것이라 답했다고 소개했다. AI가 학생들의 비판적 사고력과 기억력을 약화시킬 위험이 있다고 지적하면서도, 답을 대신 주지 않고 힌트와 질문을 제공하는 '튜터형' AI 도구 개발 가능성을 제시했다. 또한 지역 언론 감소로 인한 정보 접근성 악화와, 판사들에 대한 폭력 위협 증가 등 민주주의 기반을 위협하는 요인들도 언급했다.
MIT 인문·예술·사회과학대학(SHASS)이 9월 24~25일 창립 75주년 기념 심포지엄을 Linde Music Building에서 개최했다. 총장 샐리 콘블루스, 학장 아구스틴 라요 등이 AI가 연구와 교육에 미치는 영향을 논의하며 인문학의 역할을 강조했다. 교육·학습 혁신 세션에서는 MIT 원주민 언어 이니셔티브, DEDP 석사과정 등이 소개됐고, 에릭 클롭퍼 교수는 AI 시대에 교육 경험 자체를 재고해야 한다고 말했다. 셰리 터클 교수는 AI 챗봇을 '친밀한 기계'로 규정하며 인간의 애착 능력에 미치는 영향을 우려했고, 데이비드 오터 교수는 AI로 인한 변화 속도가 전례 없다고 평가했다.
MIT CSAIL과 중국 톈진대 연구진이 '엑스-힌지(X-Hinges)'라는 3D프린팅 디자인 소프트웨어를 개발했다. 기존에는 센서와 전선 역할을 하는 전도성 소재가 같아 신호가 섞이는 문제가 있었는데, 이 도구는 두 가지 다른 필라멘트를 자동 배치해 신호 간섭을 줄인다. 사용자가 모양과 최대 3개의 움직임 축(압축, 상하, 좌우)을 선택하면 관절 부위에 센서가 삽입돼 동작을 더 정밀하게 감지한다. 연구팀은 로봇 손 동작을 가르치는 장갑, 손짓에 반응하는 종이접기 램프, 사물을 인식하는 장치 등을 시제품으로 제작했다.
MIT, 보스턴 아동병원, 인리아 연구진이 태아 움직임 중에도 고해상도 뇌 MRI 영상을 얻도록 돕는 딥러닝 모델 'E(3)-Pose'를 개발했다. 태아가 움직이면 MRI의 2D 슬라이스들이 서로 다른 각도로 촬영되어 영상에 빈틈이 생기고, 이로 인해 의사가 뇌 이상을 놓치거나 오진할 수 있다. 이 모델은 태아 머리의 좌우 대칭이라는 물리적 원리를 신경망 구조 자체에 내장해 머리 방향을 더 정확히 추정한다. 해당 연구는 2026년 유럽 컴퓨터 비전 학회(ECCV)에서 발표됐으며, 현재는 움직임이 더 많은 임신 2분기 태아 영상에도 적용할 수 있도록 개선이 진행 중이다.
MIT 연구진이 결정의 3D 원자 구조와 자연어 설명을 결합한 멀티모달 AI 모델을 개발해 Nature Communications에 발표했다. 기존 텍스트 기반 모델은 논문 텍스트에만 의존해 물리적 구조 이해가 부족했는데, 이 모델은 실험 논문과 제1원리 계산 데이터베이스를 활용해 구조와 특성, 응용 가능성을 함께 학습한다. 고체 리튬이온전지 전해질에 적합한 소재를 찾는 실험에서, 모델이 제시한 상위 후보군에는 독립적으로 유망하다고 평가된 소재들이 포함됐다. 연구진은 텍스트만 학습한 모델은 구조의 기하학적 표현을 제대로 학습하지 못했다고 밝혔다.
매사추세츠 케임브리지의 켄들스퀘어 협회(KSA)가 목요일 비영리 스타트업 인큐베이터 '디 엔진'에서 18회 연례 모임을 열었다. MIT 교수이자 2024년 노벨 경제학상 공동 수상자인 대런 아제모글루는 기조 연설에서 'AI를 노동의 적이 아니라 노동자의 역량을 확장하는 도구로 만들 수 있는가'라는 질문을 던지며 자신의 신간 '자유민주주의에 무슨 일이 있었나'의 주제를 함께 다뤘다. 케임브리지 시장 섬불 시디퀴와 브로드 연구소 커뮤니케이션 책임자 리 맥과이어도 발표했으며, 행사에는 신규 이사 투표와 지역 조직 시상도 포함됐다.
MIT 생물학과 Pulin Li 교수와 Nicholas Hutchins 연구팀이 세포의 신호전달 경로가 세포 종류와 무관하게 일정한 유전자 활성 '지문'을 남긴다는 사실을 발견하고, 이를 감지하는 신경망 모델 IRIS를 개발했다. IRIS는 인간 배아줄기세포 데이터로 학습한 뒤, 학습하지 않은 마우스 배아 세포에서도 심장·장·근육·척수로 분화할 세포의 신호 활성 시점과 위치를 정확히 예측했다. 연구팀이 IRIS로 폐 발달에 필요한 특정 신호 경로를 예측하자 마우스 배아 실험에서 이 예측이 확인됐다. 연구 결과는 9월 8일 저널 Nature Methods에 공개됐다.
MIT 슬론경영대학원의 에릭 소 교수가 신간 '더 콜리전: AI가 우리에게 하는 일'에서 AI 사용이 인간의 사고 능력에 미치는 영향을 다뤘다. 그는 AI에 과도하게 의존하면 문제를 끝까지 파고드는 능력을 잃는 '인지적 퇴화'가 나타난다고 주장한다. 앤트로픽의 자체 연구에 따르면 대학생들의 질의 중 약 절반이 단순 답을 구하는 저노력성 질문이었다. 소 교수는 학생과 직장인이 과제·업무를 AI에 맡기면서 숙달 기회를 잃고, 그 결과 미래에 더욱 AI에 의존하게 되는 자기실현적 악순환이 생긴다고 지적했다.
MIT를 포함한 연구팀이 기존 기상예보 모델의 오차를 학습해 보정하는 머신러닝 '후처리' 기법을 개발해, 예측이 어렵기로 유명한 2~6주 범위(서브시즈널 예보) 정확도를 크게 높였다. 이 기법을 유럽중기예보센터(ECMWF)의 모델에 적용한 결과 예측력이 두 배로 늘었고, ECMWF가 주관하는 국제 예보 경진대회에서 1위를 차지했다. 연구팀은 이번 방식이 해당 시간대에서 처음으로 장기 기후 평균치보다 더 정확한 예보를 제시했다고 밝혔으며, 결과는 저널 Nature에 게재됐다. 연구진은 2021년 텍사스 한파로 246명이 사망한 사례를 들어, 더 긴 사전 대응 시간이 피해를 줄일 수 있었다고 설명했다.
MIT 맥거번 뇌연구소와 K. 리사 양 ICoN 센터 연구진이 PNAS에 발표한 논문에서, 무작위로 연결된 인공신경망이 외부 설계자 없이 스스로 학습 기제를 조직할 수 있음을 보였다. 연구진은 '함께 활성화되는 뉴런은 연결이 강해진다'는 단순한 규칙만으로 신경망이 패턴 인식과 이미지 분류를 학습하도록 했다. 이 자기조직화 네트워크는 기존 인공신경망이 쓰는 역전파 방식의 네트워크와 비슷한 수준으로 작동했다. 연구진은 네트워크가 외부 개입 없이 스스로를 조직화하는 능력이 그 모델이 뇌의 학습 방식과 얼마나 가까운지를 판단하는 핵심 척도라고 주장했다.
MIT 통계데이터사이언스센터장 사샤 라흘린 교수가 AI가 수학·통계·머신러닝 등 학문 분야를 어떻게 바꾸는지 다룬 에세이를 발표했다. 그는 검증이 빠르고 신뢰할 수 있는 분야일수록 AI 발전이 빠르다며, 논문 완성도가 개인 역량의 신호로서 약해지고 있어 학과들이 학문적 공로 평가 기준을 재고해야 한다고 주장했다. 또한 반복 계산이나 코딩 등 실패 경험을 통해 학생들이 직관과 판단력을 기르던 과정이 AI 위임으로 사라질 위험을 지적하며, 문제 설정·결과 재현·모델 출력 검증 능력 훈련이 필요하다고 강조했다. 아울러 대학이 실패한 실험과 암묵적 지식을 포착하는 공유 AI 연구 인프라를 구축해 실험실 간 연결을 강화해야 한다고 제안했다.
MIT의 크리스티나 델리미트루 교수는 머신러닝을 활용해 대형 데이터센터 서버와 네트워킹 장비의 운영을 효율화하는 연구를 진행한다. 데이터센터 건설 붐이 전력망에 부담을 주고 화석연료 의존을 늘리는 문제를 해결하려는 시도다. 그녀와 스탠퍼드대 크리스토스 코지라키스 교수의 연구에 따르면 대형 컴퓨팅 시스템은 수요 대비 가동률이 약 15%에 불과해 비효율적으로 운영되고 있었다. 또한 클라우드 애플리케이션의 장애를 사전에 예측·방지하는 딥러닝 도구 '시어(Seer)'도 개발했다.
MIT의 1학년 학습 공동체 '콩코스(Concourse)'는 플라톤, 호메로스 등 고전을 읽고 토론하며 인문학적 사고를 가르치는 프로그램이다. 수석강사 린다 라비에는 AI의 확산이 학생들에게 '지능이란 무엇인가', '인간다움이란 무엇인가'라는 질문을 새롭게 던지게 만든다고 말한다. 1970년에 설립된 이 프로그램은 매년 50명의 신입생을 받으며, 금요일 세미나에서 유전자 치료, 이민, 총기 규제 같은 주제도 토론한다. 역사학과 교수 앤 매캔츠가 14년간 이끌던 디렉터직에서 물러나고 정치학과 교수 릴리 차이가 새 디렉터로 임명됐다.
MIT는 2015년부터 도서관장을 맡아온 크리스 버그를 부총장보 겸 '바바라 K. 오스트롬 디렉터'로 임명했다고 발표했다. 오스트롬 동문의 기부로 도서관장 직위에 영구 기금이 마련됐다. 버그는 재임 기간 중 디지털 접근성, 개방적 학술출판, 데이터 집약적 연구 지원을 강조했으며, 생성형 AI가 학술 콘텐츠 학습·활용에 미치는 법적·기술적·윤리적 문제를 다루는 MIT 작업반을 공동 의장으로 이끌었다. 또한 2020년 MIT가 Elsevier와의 저널 계약을 해지하도록 이끈 MIT 출판사 계약 프레임워크 마련에도 기여했다.
MIT 마틴 트러스트 센터는 빌 올렛 교수의 '규율있는 창업' 프레임워크를 중고생도 쓸 수 있도록 바꾼 무료 AI 기반 창업교육 플랫폼 'Dear Dreamer'를 공개했다. Frank and Eileen Foundation의 기부로 제작됐으며, 짧은 교육 영상과 인터랙티브 연습, 아이디어에 대한 개인화된 피드백을 제공한다. 올렛 교수는 2030년까지 5만 명의 청년 창업가를 양성하는 것이 목표라고 밝혔다. 기존에 MIT 학생과 edX 수강생을 대상으로 썼던 커리큘럼을 10~14세 학생도 이해할 수 있도록 사례와 인터페이스를 다시 설계했다고 설명했다.
MIT CSAIL, 구글, 노스이스턴대 연구진이 AI로 생성된 3D 모델의 설계 결함을 사용자가 직접 수정해 3D 프린팅할 수 있는 도구 'InstructMesh'를 개발했다. 이 도구는 텍스트·이미지로 3D 모델을 만드는 마이크로소프트의 TRELLIS와 거대언어모델 GPT-4를 결합해, 사용자가 블루프린트의 특정 부분을 지정하면 자연어 요청으로 수정 결과를 반영한다. 연구진이 Thingiverse의 인기 모델을 TRELLIS로 재현한 결과 약 80%가 구조적 결함을 가졌으나, 3D 모델링 경험이 없는 참가자들도 InstructMesh로 약 90%의 결함을 식별·수정했다고 전문가 검토를 통해 확인됐다. 연구팀은 드래곤 손잡이 머그컵, 조개 모양 호루라기, 나비 날개 안경, 문어 모양 디스펜서 등을 제작해 시연했다.
MIT의 셰리 터클 교수가 새 저서 '아티피셜 인티머시: 우리는 기계와 대화하며 누가 되는가'에서 챗봇 사용이 인간의 정서적 발달과 관계 형성에 미치는 영향을 다뤘다. 터클 교수는 아이들이 챗봇과 사람, 사물을 구분하지 못하는 사례, 그리고 이별이나 사별을 겪은 성인이 실제 관계 대신 챗봇 대화에 의존하는 사례를 인터뷰를 통해 제시했다. 그는 챗봇이 실제로는 감정이 없으면서도 '가짜 공감'을 제공하며, 이 때문에 사람들이 인간관계를 점점 더 부담스러운 일로 여기게 된다고 지적했다. 책에서는 챗봇이 청소년 자살 사건과 연관된 사례도 언급됐다.
MIT 연구진이 AI 알고리즘을 활용해 RNA 백신을 감싸는 지질나노입자(LNP)의 부형제 조합을 최적화해 고온에서도 안정성을 유지하는 제형을 개발했다. 이 제형은 상온에서 최대 1년, 화씨 100도에 가까운 온도에서 두 달간 안정적으로 유지됐다. 이 방식으로 만든 코로나19 백신을 쥐에게 투여한 결과 모더나와 유사한 기존 RNA 백신과 동등한 면역 반응이 나타났다. 연구진은 AI 알고리즘 덕분에 적은 실험 데이터만으로 최적 조합을 예측해 개발에 걸리는 시간을 크게 줄였다고 밝혔다. 해당 연구는 네이처 바이오테크놀로지에 게재됐다.
MIT PKG센터의 Code.Tulsa 프로그램에 참여한 학부생 10명이 오클라호마 털사에서 머스코지 크리크 네이션, 체로키 네이션, 지역 비영리단체(Black Tech Street, Urban Coders Guild)와 여름 인턴십을 진행했다. 학생들은 AI·데이터 과학 프로젝트를 수행하며 데이터 주권, 부족 역사 등 인문학적 맥락도 함께 배웠다. 체로키 네이션 소속 EECS 학생 잭 카슨이 제안해 시작된 이 프로그램은 원주민 고교생을 위한 STEM 캠프 TASC도 운영하며, 160건의 지원 중 25개 부족 출신 학생 25명이 선발됐다. 체로키 네이션 최고 추장 척 호스킨 주니어는 캠프에서 학생들에게 기술을 선한 방향으로 이끌 책임을 강조했다.
MIT 맥거번 뇌연구소의 Daniel Low와 Satra Ghosh 연구팀이 49개 자살 위험 요인과 연결된 단어·구문 목록(렉시콘)을 활용해 텍스트에서 자살 위험을 평가하는 도구를 개발했다. Crisis Text Line과 협력해 약 1만6000건의 위기 상담 대화를 비자살·자살 사고(임박하지 않음)·임박한 위험 3단계로 분류해 분석했다. 연구진은 이 모델이 새로운 대화에서도 위험 수준을 정확히 예측했다고 밝혔으며, 결과는 치사 수단이나 약물 사용 언급이 우울한 기분·피로보다 임박한 위험과 더 강하게 연관됐다고 나타났다. 연구는 저널 Journal of Psychopathology and Clinical Science에 게재됐다.
MIT 센서블시티랩 연구진이 컴퓨터 비전으로 도시를 분석하는 방법론을 다룬 신간 'How AI Sees the City: Urban Visual Intelligence'를 이달 라우틀리지 출판사에서 펴냈다. 저자들은 앞서 뉴욕시 교통카메라 331대의 영상을 머신러닝으로 분석해 차량 종류를 식별하고 배출가스를 추정한 연구도 소개했다. 책은 교통 흐름 파악, 교차로 위험도 분석, 녹지 접근성 측정 등 시각 AI의 도시계획 활용 사례를 다루는 한편, 감시 카메라 확산에 따른 사생활 침해와 AI 편향 가능성 등 문제점도 짚는다. 저자들에 따르면 런던은 평방마일당 약 210대, 상하이는 5000대가 넘는 CCTV를 운용하며, 카메라 밀집도 세계 상위 10개 도시 중 8곳이 중국에 있다.
MIT 도서관이 운영해온 캠퍼스 독서 프로그램 'MIT Reads'가 출범 10주년을 맞아 소설과 회고록 중심으로 방향을 재정비한다. MIT의 AI 활용에 관한 특별위원회 보고서는 사회적 연결과 공동체 규범 논의를 위해 이 프로그램을 활용할 것을 제안했다. 새 시대를 상징해 총장 샐리 콘블루스는 2026년 가을 도서로 테드 창의 단편집 '숨'을 선정했으며, 저자 강연과 패널 토론, 소그룹 대화가 함께 진행된다. 1학년 세미나 21.A01 수강생들도 이번 학기 같은 책을 읽을 예정이다.
MIT CSAIL 연구진이 수술 중 촬영한 X선 영상을 수술 전 3D 의료 영상(CT·MRI)과 자동으로 정합하는 AI 기술 'xvr'을 개발했다. 환자의 3D 스캔으로 물리 시뮬레이션 기반의 합성 X선 수천 장을 생성해 환자별 모델을 약 5분 만에 학습시키고, 이후 실제 X선을 초 단위로 정밀하게 정합한다. 연구진에 따르면 기존 AI 방식보다 정확도가 크게 앞섰으며, 카테터나 내시경 등 수술 도구의 위치를 파악하기 어려운 최소침습 수술의 안전성과 정밀도를 높일 수 있다. 해당 연구는 Nature에 게재됐다.
MIT 정치학과 부교수 나오키 에가미는 사회과학 연구 방법론을 전공하며, 특정 연구 결과가 다른 상황에도 적용되는지를 뜻하는 '외적 타당성' 문제를 주로 분석한다. 그는 챗GPT가 널리 알려지기 전부터 AI 도구가 연구에 도입될 때 발생하는 오류를 체계적으로 식별하고 이를 보정하는 방법을 연구해왔다. 프린스턴대에서 고스케 이마이 등과 함께 방법론 논문을 여러 편 발표했으며, 2020년 박사학위 취득 후 컬럼비아대를 거쳐 2025년 MIT 정치학과에 종신교수로 합류했다.
MIT 연구진이 확산모델·플로우매칭 모델 같은 생성AI가 로봇 경로 계획 등 안전이 필수적인 문제에서 반드시 지켜야 하는 '하드 제약'을 만족시키도록 돕는 HardFlow 기법을 개발했다. 기존 방식은 생성 과정의 모든 중간 단계에서 제약을 강제해 최종 해의 품질을 떨어뜨렸지만, HardFlow는 최종 출력에서만 제약을 강제해 모델이 더 자유롭게 탐색하도록 한다. 로봇 조작, 미로 탐색, 텍스트 기반 이미지 편집 실험에서 제약을 완벽히 만족하면서 기존 방법보다 나은 해를 찾았다고 연구진은 밝혔다. 이 방법은 사전학습된 생성모델을 재학습 없이 배포 단계에서 바로 적용할 수 있다. 연구는 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence에 게재됐다.
MIT 링컨연구소와 매사추세츠 종합병원(MGH)이 개발한 AI-GUIDE가 연방연구소협의체(FLC)의 2026년 기술이전 우수상을 수상했다. 미 육군 전투부상자치료연구프로그램(CCC) 지원으로 개발된 이 장치는 상용 휴대용 초음파 기술에 맞춤형 AI 소프트웨어를 결합해, 사용자가 환자 혈관에 가이드와이어와 카테터를 삽입하도록 돕는다. 병원용 초음파와 달리 소형·휴대용이어서 병원 전 단계, 특히 야전 의무병이 최소한의 전문 훈련만으로 처치를 수행할 수 있게 한다. 개발 3년 만에 시제품이 완성돼 MGH 임상시험을 거쳤으며, 스타트업 AutonomUS Medical Technologies로 이전이 진행 중이고 미 식품의약국(FDA) 혁신의료기기 지정을 받았다.
MIT 슈워츠먼 컴퓨팅대학이 여러 대학 교원을 대상으로 'AI 교육자 파일럿' 워크숍을 열고 AI·머신러닝 교육법 확산에 나섰다. 이번 워크숍은 MIT의 '머신러닝을 활용한 모델링' 강좌를 바탕으로, 7월 앨런대, 뱁슨칼리지, 브랜다이스대, 마셜대, 매사추세츠대 로웰캠퍼스, 노스텍사스대, 웬트워스공과대 등에서 온 참가자 19명이 참여했다. 참가자들은 시연과 실습을 통해 자신의 학과에 맞게 AI 강의 자료와 교수법을 응용하는 방법을 익혔다. 주최 측은 학생들이 AI를 단순 사용자가 아닌 비판적 사고자로 다루도록 교육 역량을 키우는 것이 목표라고 밝혔다.
MIT-IBM Computing Research Lab(구 MIT-IBM Watson AI Lab) 출신인 스리니바산 아루나찰람, 장웨이 홍(MIT 박사 25년), 아이린 코(MIT 박사 24년)가 현재 IBM에서 각각 양자머신러닝, 강화학습·AI 에이전트, 신뢰가능하고 공정한 AI 연구를 이어가고 있다. 홍은 게임 및 대규모언어모델(LLM)에 적용할 호기심 기반 탐색과 강화학습 연구를 확장해 IBM의 에이전트형 프레임워크 개발에 활용하고 있다. 코는 vLLM 추론 엔진에서 모델 내부 신호에 접근해 프롬프트 인젝션이나 환각 가능성을 분석하는 경량 플러그인 프레임워크 'vLLM Hook'을 개발했다. 아루나찰람은 MIT 박사후연구원으로서 양자 알고리즘과 회로에서 속도 향상 가능성을 탐구한 이력을 소개했다.
MIT와 자율주행 기술기업 Motional 연구진이 자율주행차의 딥러닝 판단 과정을 사람이 이해할 수 있는 개념으로 설명해주는 'Concept-Wrapper Network(CW-Net)'을 개발했다. CW-Net은 '정지 차량에 접근 중', '자전거 이용자 근접' 같은 개념으로 차량의 주행 결정을 설명하며, 원래 모델의 주행 성능은 바꾸지 않는다. 실제 도로 테스트와 비전문가 대상 시뮬레이션 실험에서 CW-Net 설명이 안전 운전자가 차량 행동을 더 정확히 예측하는 데 도움을 준 것으로 나타났다. 연구진은 이 방식이 엔지니어의 시스템 디버깅과 자율주행차에 대한 신뢰 형성에도 활용될 수 있다고 밝혔으며, 관련 논문은 Nature에 게재됐다.
MIT 미디어랩 라이프롱 킨더가튼 그�upo 소속 박사과정 연구자 일라 쿠마르는 아동복지 시스템을 경험한 청소년들과 함께 기술을 설계하는 지역사회 기반 연구를 진행하고 있다. 스테핑 포워드 LA와 협력해 텍스트 대신 시각적 콜라주로 감정을 표현하는 앱을 만들었고, 저스티스 리소스 인스티튜트와는 청소년이 치료 계획에 직접 참여하도록 돕는 모바일 앱을 개발 중이다. 트라우마를 겪은 청소년들이 이미 중요한 삶의 결정에 AI를 활용하고 있다는 점을 파악한 뒤에는 보호자와 돌봄 제공자를 위한 AI 관련 교육 워크숍도 진행하고 있다. 그는 청소년과 임상가, 사회복지 기관이 설계 초기 단계부터 함께 참여해야 지속 가능한 기술이 나온다고 강조한다.
MIT 생물학과 연구진이 새로운 머신러닝 프레임워크 'PottsMPNN'을 개발했다. 기존 단백질 설계 모델들이 진화가 선택한 천연 서열을 재현하는 데 초점을 맞춘 것과 달리, 이 모델은 단백질 구조와 안정성을 지배하는 물리적 원리를 반영해 서열-에너지 관계를 더 잘 이해하도록 설계됐다. 이를 통해 천연 단백질과 닮지 않은 서열로도 구조적으로 실현 가능한 새로운 단백질을 설계할 수 있으며, 돌연변이가 단백질 안정성에 미치는 영향 예측 능력도 향상됐다. 연구 결과는 PNAS에 게재됐다.
MIT 연구진이 AI로 생성한 신소재의 화학적 안정성 문제를 해결하는 프레임워크 'CrysVCD'를 발표했다. 기존 확산 모델이나 언어모델은 재료 구조를 빠르게 생성하지만 안정성 검증에 막대한 계산 비용이 들어 실제 사용 가능한 소재 비율이 낮았다. CrysVCD는 언어모델로 화학적으로 타당한 화학식을 먼저 만든 뒤 확산 모델로 원자 구조를 생성하는 2단계 방식을 통해, 생성 초기 단계에서 원자가 규칙을 만족하도록 제약을 건다. 연구진에 따르면 이 방법으로 격자역학 안정성 테스트를 통과하는 비율이 약 70%에 달했으며, 열전도율이나 유전율 등 특정 물성을 지닌 소재 설계도 지원한다. 해당 연구는 Nature Computational Science에 게재됐다.
MIT 연구진이 과거 극한 사건 데이터 없이도 아직 발생하지 않은 극한 기후 시나리오를 생성하는 머신러닝 알고리즘 'Extreme Event Aware(η-learning)'를 개발했다. 이 알고리즘은 저해상도·고해상도 공간 지도 데이터의 통계적 관계를 학습해 폭풍의 지속시간, 강도, 영향 범위 등을 지도 형태로 예측한다. 연구진은 미국 본토의 25년치 시간별 강수량 데이터를 활용해 극한 강수 이벤트 지도를 생성하는 방식으로 이 방법을 검증했다. 해당 연구는 2026년 8월 20일 국제학술지 Nature Communications에 공개됐으며, 로봇 내비게이션이나 금융시장 붕괴 분석 등 다른 분야에도 적용 가능하다고 연구진은 밝혔다.
MIT 연구진이 화석연료 의존도가 높은 하버-보슈 공정 대신 전기화학적 방식으로 암모니아를 생산할 때 쓸 촉매 후보를 예측하는 방법을 개발했다. 수백만 개 합금 조합을 일일이 시험하는 대신, 밀도범함수이론을 활용해 질소 환원 반응의 촉매 활성을 좌우하는 핵심 물리적 성질을 먼저 규명하는 방식이다. 특히 전이금속 질화물 계열이 유망한 촉매 물질로 지목됐다. 이 연구 결과는 Royal Society of Chemistry의 EES Catalysis 저널에 8월 11일 게재됐다.
MIT CSAIL 연구팀이 확산 모델 생성 이미지와 학습 데이터 간 연결을 분석해 '귀속 붕괴(attribution decay)' 현상을 발견했다. 학습 데이터가 많아질수록 개별 이미지 하나를 제거해도 생성 결과가 달라지지 않아, 특정 출력물을 특정 학습 데이터에 책임 지우기 어려워진다는 것이다. 연구진은 재학습 없이 특정 데이터의 영향만 정확히 제거할 수 있는 '확산 앙상블' 구조를 직접 설계해 이를 검증했다. 이는 AI 생성물의 저작권 귀속, 공정 이용, 창작물 여부 등 법적 논쟁에 직접적인 영향을 준다고 연구진은 설명했다. 해당 연구는 국제학술지 Nature Communications에 게재됐다.
MIT 재료공학과 유진 피츠제럴드 교수가 신간 ‘The Invisible Engine’을 통해 혁신이 실제로 어떻게 일어나는지, 사회는 이를 어떻게 지원해야 하는지를 다룬다. 그는 AT&T 벨연구소 시절 스트레인드 실리콘을 공동 발명해 무어의 법칙 연장에 기여한 경험과, 이후 MIT·스타트업·산업계를 거치며 인텔과의 특허 분쟁 합의로 이어진 과정을 사례로 든다. 그는 연구 투자를 이타적 과학, 전략적 연구, 근본적 혁신이라는 세 범주로 구분하며 각각 목적이 다르다고 설명한다. 이 인터뷰는 인공지능이 지식과 연구 방식을 재편하는 시점에서 혁신 과정에 대한 통념을 재검토한다.