Development of Genotype-to-Image Generative AI for Animal Visual Trait Predictio
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114175
과학기술정보통신부
한국연구재단
강원대학교
이효준
8명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,439만원
4,439만원
기초연구
대학
강원특별자치도 춘천시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
■ 최종 목표- 동물 유전체 정보로부터 시각적 형질을 예측하는 교차 모달 생성형 AI 기술 개발- 전장 유전체 수준의 정보를 잠재 공간에서 효율적으로 표현·복원하는 AI 기술 개발■ 원천 기술- 유전체-영상 교차 모달 생성형 AI 기술- AI 기반 전장 유전체 표현·복원 기술: Genomic Neural Representations (GeNeR)
본 과제는 기술의 완성도를 높이기 위해 다음의 3단계 핵심 연구를 수행한다.■ 1차년도 (전장 유전체 표현·복원 기술)- GeNeR (Genomic Neural Representations) 기술을 개발: 약 3만 두 규모의 한우 멀티모달 데이터셋을 기반으로, 암시적 신경망 표현(INR) 알고리즘을 도입하여 100GB 이상의 전장 유전체 데이터를 10MB ...
■ 유전체-표현형 시각화 예측의 글로벌 표준 제시: 숫자에 머물던 기존 예측 모델의 한계를 극복하고 유전적 잠재력을 시각적으로 렌더링하는 혁신을 통해, 글로벌 AI 기반 표현형 예측 연구의 새로운 원천기술을 제공한다.■ 차세대 생물정보학 분석 패러다임 전환: XAI 기반 유전좌위 탐색 기술은 통계적 연관분석(GWAS)의 한계를 넘어, 딥러닝의 판단 근거를 ...