Materials Science2026
Causal Symbolic Regression for All-Solid-State Battery Materials
전고체 배터리 소재 후보 탐색에 인과적 심볼릭 회귀를 적용하여 기존 DFT 대비 탐색 공간을 97% 축소하고 이온전도도 예측 오차를 0.03 eV 이하로 낮추는 프레임워크를 제시합니다.
논문 보기연구 & 논문
AGEIUM의 기술은 학술적 근거 위에 세워집니다
AI Architecture2026
DIO Framework: Constitutional AI Cognitive Architecture
Big Five 퍼스낼리티 매트릭스와 인과 추론 게이트를 결합한 AI 인지 아키텍처를 제안합니다. DIO v5.0은 16-Layer 소버린 파이프라인으로 에이전트 일관성 95% 이상을 달성합니다.
논문 보기Causal Inference2026
BiCE-7: Bayesian Interventional Causal Estimator
반사실 추론과 베이지언 인과 그래프를 통합한 BiCE-7 추정기를 소개합니다. 개입 효과 추정 정확도 precision@5=1.0을 달성하며 기존 SOTA 대비 분산을 41% 감소시킵니다.
논문 보기Patent Automation2026
LLM-Writer + Code-Judge 분리 아키텍처를 통한 특허명세서 자동 생성 시스템
LLM 생성과 결정적 코드 검증을 분리하는 8단계 파이프라인. 46개 품질 게이트와 선행기술 거리 알고리즘으로 환각 유출률 0% 달성. 32,636줄 Rust, KIPO 출원 통과.
논문 보기핵심 기술
DIO를 구성하는 6대 알고리즘 프레임워크
BiCE
베이지언 개입 인과 추정기
ARCP
수반 역인과 전파
DRF
다중 에이전트 동적 관계 프레임워크
PSIF
페르소나-소버린 주입 프레임워크
Pearl do-calculus
개입 분포 계산 프레임워크
HBM5
쌍곡 기하 기억 시스템
268+
Rust 크레이트
416K+
코드 라인
9.1K+
테스트 케이스
9
기술 레이어
함께 연구하세요
AGEIUM의 연구팀과 함께 AI 인지 아키텍처의 프론티어를 탐험하세요.
문의하기