데이터사이언스 및 인공지능 연구실은 인공지능, 딥러닝, 기계학습 등 첨단 데이터 기반 기술을 바탕으로 다양한 학제 간 융합 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 바이오·헬스케어, 화학, 재료, 에너지, 의료영상, 자연어 처리 등 폭넓은 분야의 대규모 데이터를 분석하고, 실제 사회적·산업적 문제 해결에 기여하는 혁신적인 알고리즘과 시스템을 개발하고 있습니다. 특히, 유전체, 단백질, 대사체 등 오믹스 데이터와 의료 영상, 생체 신호 등 복합 바이오 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 딥러닝 기반 분석 기법을 연구합니다. 이를 통해 암, 치매, 심혈관 질환 등 다양한 질병의 진단, 예후 예측, 신약 후보 발굴, 유전자 변이 탐지 등 정밀의료 실현에 기여하고 있습니다. 또한, 대규모 언어모델, 멀티모달 트랜스포머, 확산 모델 등 최신 인공지능 기술을 활용하여 텍스트, 이미지, 음성, 시계열 등 다양한 데이터 유형을 통합적으로 분석하고, 생성 및 편집, 예측, 설명 등 다양한 인공지능 응용을 실현하고 있습니다. 본 연구실은 데이터의 노이즈, 결측, 불균형 등 현실적인 문제를 해결하기 위한 데이터 전처리, 특성 추출, 모델 일반화 및 적응 기법 개발에도 주력하고 있습니다. 또한, 인공지능의 신뢰성, 투명성, 공정성, 프라이버시 보호 등 사회적 요구에 부응하는 기술 개발을 통해, 실제 산업 및 공공 분야에 적용 가능한 신뢰성 높은 AI 시스템 구축을 목표로 하고 있습니다. 최근에는 생성형 AI, 그래프 신경망, 강화학습 등 첨단 기법을 다양한 도메인에 접목하여, 기존의 한계를 극복하고 새로운 지식과 과학적 발견을 이끌어내고 있습니다. 멀티모달 데이터 융합, 대규모 지식그래프, 인과추론, 설명 가능한 AI 등 미래 지향적 연구를 통해, 데이터 기반 과학 및 산업 혁신을 선도하고 있습니다. 이와 같은 연구 성과는 국내외 주요 학술지 및 학회에서 활발히 발표되고 있으며, 다수의 특허 및 산학협력, 국가연구과제 수행을 통해 사회적·산업적 파급효과를 창출하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 데이터사이언스와 인공지능 분야의 세계적 연구거점으로서, 혁신적 기술 개발과 인재 양성에 앞장설 것입니다.