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도쿄-홋카이도-도호쿠-하코네 7편: 일본3경, 마츠시마
[시리즈] 도쿄-홋카이도-도호쿠-하코네 · 도쿄-홋카이도-도호쿠-하코네 -1편: 도쿄, 도야호 · 도쿄-홋카이도-도호쿠-하코네 -2편: 처음만난 삿포로(상) · 도쿄-홋카이도-도호쿠-하코네 -3편: 삿포로(하) · 도쿄-홋카이도-도호쿠-하코네 -4편: 하코다테(상) · 도쿄-홋카이도-도호쿠-하코네 5편 : 하코다테(하) · 도쿄-홋카이도-도호쿠-하코네 6편 : 아키타-센다이 일본3경이라는 관광지가 있다.히로시마현의 '미야지마'교토부의 '아마노하시다테'그리고 미야기현의 '마츠시마'3경중 가장 접근성이 어렵다는 말도 듣고 여긴 좀 별론데...소리 듣는 마츠시마이다한자 표기덕에 인천광역시 송도 소리도 하는데 그쪽의 이름유래가 되었다는 말도 있어서 아예 관계 없는 드립은 아닌셈이다나는 마지막남은 3경이라서 하루 배정하여 여기저기 돌아다녔음 센다이역의 아침이다오늘은 그래도 8시쯤 출발해서 잠좀 넉넉하게 잤다...센세키선 센다이역,센다이역 역사에서 좀 떨어진 지하에 위치함위치도 솔직히 초행길에 뜬금없기도 하고 지하에 위치해서 지하철 느낌이 엄청 물씬남출퇴근 시간대라서 많은 사람들이 탑승하고 있었다10~20분내로 금방내려서 빨리 쾌적해졌지만...정석이라면 마츠시마카이간역으로 가는게 맞지만, 나는 혼시오가마역에서 내렸다 여기에 좀 걸어가면 마츠시마행 배를 타고 갈수있음그래서 좀 특이하게 이동해볼까해서 알아봤는데...여기 이상하게 지도가 알려주는 것보다 체감거리가 더 먼데 시발 시간 쪼들려서 좀 뛰어갔음나를 태워줄 배 하야부사임그린석을 잡고 싶었으나 그린석이 있는 배가 아니라서...좀 아쉽긴하지만 소요시간은 10분 짧아진다고 한다 출항 주변에 두드러지는 산맥도 잘 없어서 수평선만 엄청 넓다는 생각이 든다풍경 좋냐 나쁘냐 하면 뭐 나쁘진 않지만 뭔가 감동이 떨어지는건 사실이긴함슬슬 마츠시마쪽으로 들어와서 섬들 볼때 안내듣는게 좀 재밌긴했다특이하게 생긴섬 참 많구나 싶음 안내 들으면서 사진찍다보면 마츠시마에 금방 도착한다 내리자마자 유람선 호객이 장난아니다직원들이 안내라고 서있는거 같은데 내가 느끼기엔 걍 호객같음... 나같은 찐따한테는 내가 알아서 정보 보려고 구경하는데 집중마크당하는 것만으로도 기분이 다운되는 효과가 있음 같은 일본3경인 히로시마의 이츠쿠시마(미야지마)도 굴이 유명한데 여기도 마찬가지다히로시마에서 먹었던 굴카레빵이 좋은 기억이었기에 여기서도 사먹었다익혀먹어서 노로 가챠 확률을 낮춰주는 효과도 있고 맛도 좋다 후쿠우라 가는길의 고다이도하필 다리 보수공사중이라 입장은 못했다근데 그 입구앞에서 중국인 관광객들이 뭉쳐서 가이드가 설명하며 길막고 있길래 그게 좀 짜증났다 후쿠우라지마 입장료가 필요함 200엔이던가...한바퀴 돌고 나왔다 여기 산책하기에 좋았음 나오는길에 공원은 이런 전시물들도 있더라 도는데 30~1시간이면 충분하게 한바퀴 넉넉하게 돌수있었음 나와서 밥 어디서 먹지...고민하는데그냥 메뉴나 볼까해서 들어왔는데 내 의사소통이 잘못된 모양인지 식사할거냐고 계속 묻길래 아 그냥 뭐 비싸도 먹지 하고 들어옴 규탕+아마 규스지동 세트+카키후라이+술한잔 시켜서 5천엔정도 나왔던거 같다규탕 가격 생각하면 생각보다 그렇게 가격이 엄청 높은편도 아님나는 식당 분위기 보고 막 메뉴 하나에 5천엔 할줄 알았는데 근처에 절도 하나 들러주고 찾아보니까 이름은 텐린인이네너무 을씨년스러워서 사진 한두장 찍고 바로 튀어나왔었다...즈이간지에 들렀다높은 나무가 위압감 느껴지게 한다 정원 생각보다 이쁘다 본당안에도 들어갔는데 내부에는 볼게 매우 많았지만 사진촬영자체가 금지되어있어서 사진은 따로 없음800엔인데 마츠시마에 올일이 있다면 한번쯤 들어가보길 권한다시 유람선을 타러왔다아침에 탔던 루트하고는 다른 곳을 가는 유람선이 있어서 표를 하나 사뒀었음 출항~ 구름이 엄청 멋졌었다 근데 높은 산이 눈에 안띄다보니 섬보다는 날씨가 먹어줘야하는구나 생각이 자꾸 들더라 ㅋㅋㅋ 그래도 날씨좋고 바다한가운데를 가르니 춥긴해도 기분 좋았음 유람선을 타고 칸란테이에 들러서 차 한잔했다맛있긴한데 양이 너무 적어 ㅡㅡ 사실상 풍경보고 여유롭게 쉬다가란건데 혼자서 와서 마냥 여유롭게 있기도 뭐하고계속 앉아있으니 바람땜에 그냥 추움ㅋㅋㅋ 호다닥 길 나섰음 그 다음으로 향한곳은 오지마오지 말라는 뜻이 아니고 雄島라서 오지마임이름이 어케 수컷섬ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ섬 한바퀴 돌고, 마츠시마 마지막 일정인 사이교모도시노마츠공원을 향하고 있음역에서도 1.5km정도 걸어야되는데이따가 내려올때 보니까 구글지도가 좀 루트를 이상하게 소개해서 좀 멀리 돌아서 갔더라 구글 이 십새끼 마츠시마 관련으로 들른곳중에 가장 괜찮았음이렇게 높게 올라오니 시야가 탁 트여서 하루 풍경중 가장 좋았고 \전망포인트는 몇곳있는데공원위, 아래의 카페, 관음상있는곳 관음상 있는 곳을 가장 추천한다 거기가 뷰 가장 좋았음 공원은 은근 나무가 많이 가려서 답답한편. 이제 내려가자 돌아가는 길은 마츠시마카이간역은근 배차가 나빠진 편이라 시간 잘 계산해서 오면 좋음 마츠시마 평가는...뭐 3경중에 가장 아쉬웠다나쁘다고는 못하겠는데 3경으로 지명된 곳 하나보다는 주변의 관광지를 합쳐야 다른곳에 그나마 비빌만한 퍼포먼스가 되는거 같음미야지마만 해도 토리이의 위압감이나 미센에서 내려다보는 세토우치의 절경이라는 임팩트가 확실한데마츠시마는 거기에 비해서는 굉장히 모자르다는게 중론이라고 생각함그래도 여기저기 걸어다니기 좋아한다면 괜찮은 곳임 https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=nokanto&no=515202&search_pos=-513002&s_type=search_subject_memo&s_keyword=%EC%BB%B4%ED%94%8C&page=1덧붙여서 3경 방문 기념으로 갤에서 념글도 갔으니 암튼 좋은? 곳임 센다이에서 열차를 타기전에 전망대에 들렀다 무료 전망대치고는 굉장히 뷰가 좋다 이런 도시에 오면 어딘가 올라가서 도시의 전경을 내려다 보는게 재미임 슬슬 열차시간이 되가가길래 짐맡겨둔 호텔로 돌아가는 길 점심에 규탕이 너무 맛있어서 떠나기전에 한끼 더 하러왔음호텔 아래가 마침 규탕집이라 편했음ㅋㅋㅋ 신칸센 타고 일단 후쿠시마로 가자 후쿠시마역으악 제 팔이 4개가 되었어요 후쿠시마하면 후타바도 한번은 가보고 싶고아이즈와카마쓰도 가보고 싶긴함근데 전자는 센다이 왔을때 갔어야 했던거 같은데 가긴 하려나 모르겠고후자는 JR보다는 도부타고 가는게 훨씬 낫지 않나 싶긴해 후쿠시마가 짚신으로 유명했나...그리고 2가지 신칸센 편성이 다녀서 그 종이모형도 만들어져 있음 E8계 츠바사영업한지 이제 1년되어가는 신삥차량임내심 타고싶었던 차량이라서 너무 좋았다 이날의 종착역 요네자와역여기서 자고, 내일은 정말 긴잔온센 구경을 간다예약을 못했으니 숙박은 아니지만 매우 기대했던 곳이기도 함
작성자 : ㅇㅇ고정닉
구글 "AI 에이전트 공동 과학자" 입갤 ㅋㅋ
저희는 과학자들이 획기적인 가설과 연구 제안서를 생성하고, 과학 및 생의학적 발견의 속도를 가속화하도록 돕기 위해 Gemini 2.0을 기반으로 구축된 다중 에이전트 AI 시스템인 AI 공동 과학자를 소개합니다.https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/ Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientistresearch.google- 구글, 연구 가속화 위한 AI '공동연구원' 도구 개발구글, 연구 가속화 위한 AI '공동연구원' 도구 개발 [핵심요약] - AI 기반 연구 보조 도구 '공동연구원' 개발 - 과학 연구 속도 향상 목표 - 실험 설계와 데이터 분석 지원 - 연구 프로세스 자동화 기능 제공 - 파이낸셜타임스(FT) 최초 보도 - 연구자들의 생산성 향상 기대 [한줄요약] 구글이 과학 연구 가속화를 위한 AI 기반 '공동연구원' 도구를 개발하며 연구 프로세스 혁신 추진 제미니 [핵심 요약] * 구글, 연구 속도 향상 위한 AI '공동 과학자' 도구 개발 (FT 보도) - dc official App- 구글에서 AI 과학자들이랑 공동으로 인류난제 연구중이라고 밝힘AI 공동 과학자(AI co-scientist)를 통한 과학적 혁신 가속화 제미니 2.0(Gemini 2.0)을 기반으로 한 멀티 에이전트 AI 시스템인 AI 공동 과학자(AI co-scientist)를 소개한다. 이는 과학자들이 새로운 가설과 연구 제안을 도출하고, 과학 및 의생명 분야에서 발견의 속도를 높이도록 지원하는 가상의 연구 협업 도구다. 과학의 발전을 위해 연구자들은 창의성과 통찰력, 그리고 풍부한 문헌 정보를 결합해 새로운 연구 방향을 설정하고 이를 탐색해 나간다. 하지만 여러 분야에서 쏟아지는 방대한 연구 결과물과 낯선 학문 간의 융합을 시도해야 한다는 점은 여전히 큰 도전이다. 그럼에도 불구하고, 미생물학·유전학·분자생물학 등 다양한 분야를 결합해 크리스퍼(CRISPR) 연구로 2020년 노벨 화학상을 수상한 에마뉘엘 샤르팡티에(Emmanuelle Charpentier)와 제니퍼 다우드나(Jennifer Doudna)의 사례에서 보듯, 학제 간 연구가 가져오는 혁신적 성과는 매우 중요하다. 최근 AI가 복잡한 주제를 융합·분석하고 장기적 계획 및 추론을 수행할 수 있게 되면서, 이러한 한계를 보완하기 위한 AI 도구가 주목받고 있다. 이를 바탕으로 개발된 AI 공동 과학자는, 단순한 문헌 검토와 요약을 넘어 새로운 지식을 발굴하고, 기존 연구 결과를 토대로 증명 가능한 독창적 가설과 연구 제안을 세울 수 있도록 돕는다. 이는 연구자가 설정한 특정 연구 목표에 맞춰 가설을 구성하고 제안하도록 설계된 협업형 멀티 에이전트 시스템으로서, 과학적 탐구의 근간인 ‘과학적 방법’의 추론 과정을 모사한다. 과학자를 돕고 발견을 가속화하는 AI 공동 과학자 AI 공동 과학자는 자연어로 제시된 연구 목표를 입력받아 참신한 연구 가설, 상세한 연구 개요, 실험 프로토콜을 생성해 낸다. 이를 위해 과학적 방법 자체에서 영감을 얻은 생성(Generation), 반성(Reflection), 순위 매기기(Ranking), 진화(Evolution), 근접성(Proximity), 메타 리뷰(Meta-review) 등 특화된 에이전트들의 협업을 통해, 자동화된 피드백을 반복적으로 적용하고 가설을 평가·개선한다. 이 과정을 거치면서 시스템은 점점 더 완성도와 참신성이 높은 결과물을 만들어 내도록 고도화된다. 연구자는 이 시스템과 협업하는 여러 방식을 활용할 수 있다. 예컨대 직접 제공한 아이디어를 더욱 확장하도록 맡기거나, 시스템이 제안한 가설에 자연어로 피드백을 주면서 개선을 유도할 수도 있다. 또한 웹 검색과 특화된 AI 모델 등 다양한 도구도 활용해, 생성되는 가설의 근거와 품질을 높인다. AI가 AI 스스로를 발전시키는 스타트를 끊었음 이후 지수법칙으로 그래프를 그리며 발전 - 구글 공동 과학자 에이전트들이 다리오가 말한 데이터센터 속 천재들임 저 각 에이전트들이 부여받은 역할대로재귀 개선의 기본적 절차로 행동해서유용한 결과를 내놨음 이제 저런 에이전트듵이 수백만개로 늘어나 다리오가 말한 데이터 속의 천재들이 될것이고 이게 agi asi로 불릴거임 - 구글 재귀개선 레딧 댓글 지리네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ“난 과학자인데 이건 재귀개선을 향한 확실한 길이라고 생각해“ “연구진이 논문에 재귀개선이라고 이미 써놨구나...“- Google 공동 과학자 에이전트 논문 정리1. Gemini 2.0 기반 멀티 에이전트 시스템-과학적 가설을 생성, 검증하여 새로운 지식을 발견하는 것을 목표로 함-인간 연구자가 제시한 목표에 맞춰 가설을 생성, 토론, 개선하는 방식으로 작동2. 어떤 에이전트가 있을까?-생성 에이전트 (Generation Agent): 기존 문헌 검토 및 가설 생성-반성 에이전트 (Reflection Agent): 가설의 논리적 일관성과 기존 연구와의 연관성 검토-순위 평가 에이전트 (Ranking Agent): 가설을 토너먼트 방식으로 비교하고 점수 매김-근접성 에이전트 (Proximity Agent): 유사한 가설들을 분류하고 정리-진화 에이전트 (Evolution Agent): 기존 가설을 개선하고 새로운 관점을 도입-메타 리뷰 에이전트 (Meta-review Agent): 전체적인 연구 진행 과정 분석 및 피드백 제공-과학자는 자연어를 통해 AI와 상호작용하며 연구 목표를 설정하고 AI가 생성한 가설을 검토하고 개선할 수 있다.-에이전트들은 웹검색 및 특화된 AI 시스템을 비롯한 몇 가지 도구(tool)를 사용할 수 있다.3. 실제 연구 응용 사례-이번 논문에서는 주로 생물의학 분야에 실제 연구에 활용될 수 있는지를 검증함--급성 골수성 백혈병(AML) 치료를 위한 약물 재활용:기존에 허가된 약물 중 새로운 치료 효과가 있을 가능성이 있는 후보 약물을 제안실험 결과, AI가 제안한 약물이 실제로 종양 억제 효과를 보였음--간 섬유화 치료를 위한 새로운 표적 발견:AI가 에피제네틱 타겟을 새롭게 제안실험 결과, AI가 제안한 타겟이 간 세포 재생을 촉진하고 섬유화를 억제함이 확인됨--항생제 내성과 관련된 세균 진화 메커니즘 설명:연구진이 실험을 통해 발견한 새로운 유전자 전달 메커니즘을 AI가 독립적으로 동일한 결론 도출기존 연구 결과와 일치하며 AI의 예측 정확성이 검증됨4. AI 공동 과학자의 성과 평가-Elo 점수 기반 자동 평가 시스템을 통해 AI가 생성한 가설의 품질을 측정-연구 목표를 203개로 나누어 AI의 성과를 측정한 결과, 시간이 지남에 따라 점진적으로 가설의 품질이 향상됨을 확인-인간 전문가와 비교한 실험에서 AI가 보다 창의적이고 실용적인 가설을 제안할 수 있음이 입증됨5. 결론 및 향후 과제-AI 공동 과학자는 연구 과정에서 협업적인 도구(co-scientist)로 작용하며 연구자의 창의성을 보완하는 역할을 함-본 논문에서는 생물의학 분야에서의 적용 가능성을 검토했으나, 향후 물리학, 화학, 재료과학 등 다양한 학문 분야에 적용 가능-윤리적 문제 및 AI의 안전성을 강화할 필요성이 있으며, 이를 위한 추가적인 연구가 필요함각주. 에이전트 예시1. 생성 에이전트 (Generation Agent)예시: "ALS의 진행을 촉진하는 주요 인자를 새로운 관점에서 제시하는 가설을 개발한다. 이를 위해 iPSC 세포를 사용한 in-vitro 실험을 고려할 수 있다."2. 반성 에이전트 (Reflection Agent)예시: "제안된 ALS 가설이 기존 연구와 일치하는지 검토하고, 새로운 실험적 검증이 필요한지를 평가한다."3. 순위 평가 에이전트 (Ranking Agent)예시: "ALS 연구에서 제시된 여러 가설을 상호 비교하여 가장 타당성이 높은 가설을 Elo 점수를 기반으로 평가한다."4. 근접성 에이전트 (Proximity Agent)예시: "ALS 관련 기존 연구와 AI가 생성한 가설의 유사성을 분석하여 중복을 줄이고 새로운 아이디어를 도출한다."5. 진화 에이전트 (Evolution Agent)예시: "ALS 가설을 개선하기 위해 기존 신경퇴행성 질환 연구에서 영감을 받아 새로운 메커니즘을 추가한다."6. 메타 리뷰 에이전트 (Meta-review Agent)예시: "ALS 연구 가설들의 공통적인 문제점을 분석하고, 반복적으로 등장하는 오류를 반영하여 향후 가설 생성에 피드백을 제공한다."*결론 전문 번역:AI 공동 과학자는 과학자들의 연구를 보조하고 과학적 발견을 가속화하는 AI 기반 시스템으로서 유망한 발전을 보여준다. 이 시스템은 다양한 과학 및 생물의학 분야에서 새로운 실험 가능한 가설을 생성할 수 있으며, 일부는 실험적 결과로 뒷받침되기도 한다. 또한, 계산 자원이 증가함에 따라 반복적으로 자기 개선이 가능하다는 점에서, 인류 건강, 의학 및 과학의 중요한 난제 해결을 가속화할 가능성을 시사한다. 이러한 혁신은 수많은 질문과 기회를 열어주며, AI 공동 과학자 시스템 자체를 경험적이고 책임감 있는 과학적 접근 방식으로 연구함으로써 그 잠재력을 안전하게 탐색할 수 있다. 이를 통해 협력적이고 인간 중심적인 AI 시스템이 인간의 창의성을 증진하고 과학적 발견을 가속화하는 방법에 대한 이해를 높일 수 있을 것이다.*Test Time Computation에 대한 중요한 강조 내용:Elo로 측정된 성능 포화의 증거는 보이지 않았으며, 이는 이 패러다임에서 테스트 시간 컴퓨팅을 더 확장하면 공동 과학자 시스템의 결과 품질이 계속 향상될 수 있음을 시사합니다. 공동 과학자 아키텍처가 모델에 구애받지 않으며 최첨단 및 추론 LLM의 추가 발전으로부터 이익을 얻을 가능성이 높다는 점을 다시 한 번 언급할 가치가 있습니다.(Elo가 자동 평가된 점수라는 점에서 얼마만큼 믿을 수 있는지는 아직 의문이 조금 남아있음)
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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