🔬 기초 연구 법정 기관 운영 중 설립 1991

A*STAR

주관 부처
무역산업부(MTI)
규모 / KPI
20개 이상의 연구 기관, 5000명 이상의 직원, 연간 R&D 지출 SGD 4.6억 이상
공식 웹사이트
a-star.edu.sg
정보 업데이트
2026-05-02

A*STAR(과학, 기술 및 연구청)은 1991년에 설립된 싱가포르의 국가 과학 연구 기관이며, 무역산업부(MTI) 산하에 있습니다. 대학처럼 교육과 연구를 모두 해야 하는 것과는 달리, **순수하게 응용 지향적인 연구를 수행**하며, 싱가포르 AI 기초 연구 및 산업 상용화의 「국가급 R&D 부서」입니다. AI 분야에서 A*STAR의 I2R(통신 연구원)과 CFAR(첨단 AI 연구 센터)는 두 개의 핵심 노드입니다.

📖 개요

A*STAR은 20개 이상의 연구 기관으로 구성된 싱가포르 최대의 공공 연구 기관입니다(I2R, IHPC, SIMTech, IMRE, IBN, CFAR 등). 정보통신, 생의학, 화학 재료, 제조, 지속 가능한 에너지 등의 분야를 다룹니다.

AI와 직접 관련된 핵심 단위는:

  • I2R(통신 연구원):싱가포르 최대의 ICT 연구원이며, AI / 컴퓨터 비전 / NLP / 머신러닝의 전통적 중심지입니다.
  • CFAR(첨단 AI 연구 센터):2022년 설립된 「첨단 AI 센터」로, LLM, 생성형 AI, AI for Science를 전문으로 합니다.
  • IHPC(고성능컴퓨팅 연구원):슈퍼컴퓨팅 + AI for Science의 교차 연구입니다.

A*STAR의 역할 정위는 매우 명확합니다:기업이 하고 싶지 않은 것, 대학이 깊이 있게 할 수 없는 중간 계층 연구를 수행합니다. 그의 연구 성과는 ETPL(기술 활용 유한공사)을 통해 기술 변환을 하고, 현지 기업에 라이선스를 부여하여 상용화합니다.

🤖 AI와의 관계

A*STAR은 싱가포르 AI 생태계에서 「기반시설 계층」이라고 할 수 있습니다——많은 것들을 **A*STAR이 했지만 당신은 그것이 A*STAR인지 모릅니다**.

구체적인 기여:

  • CFAR과 AISG가 함께 SEA-LION을 육성:CFAR은 LLM 학습 경험과 컴퓨팅 자원을 제공하고, AISG는 엔지니어링과 상용화를 담당합니다.
  • I2R은 싱가포르 NLP / CV 연구의 선구자:초기의 SGNLP(이후 AISG가 유지관리함), 싱가포르 영어 방언 인식 등이 모두 I2R에서 비롯되었습니다.
  • AI for Science:A*STAR은 재료, 생물, 화학 분야에서 AI를 사용하여 발견을 하고 있으며, 싱가포르에서 완전한 AI4S 폐루프를 갖춘 드문 기관입니다.
  • 국가 컴퓨팅 센터(NSCC)의 운영 기관:SEA-LION, 현지 과학 연구 프로젝트의 컴퓨팅 자원은 모두 A*STAR의 조정에 의존합니다.

🇸🇬 싱가포르와의 관계

A*STAR은 싱가포르 AI 전략에서 가장 과소평가되기 쉽지만 가장 없어서는 안 될 역할입니다.

「일곱 개의 전도 레버」에서:

  • 레버 1(기초 연구):A*STAR은 국가 연구 투입의 주요 담당 기관이며, CFAR은 전 세계 최전선과 직접 벤치마크합니다.
  • 레버 3(산업 응용):I2R / SIMTech을 통해 AI 기술을 현지 제조업, 의료, 금융으로 이전합니다.
  • 레버 5(정부 자체 사용):정부 부처의 많은 AI 프로젝트(의료 영상, 스마트 국가 플랫폼)가 A*STAR의 기술 스택을 사용합니다.

의견:**A*STAR의 진정한 가치는 논문 산출에 있지 않고, 「국가 기술 변환기」의 역할에 있습니다**——대학의 순수 연구, 기업의 구체적인 요구, 국가의 전략적 목표를 함께 결합시킵니다. 이것은 싱가포르에서 「기초 연구에서 제품 상용화」 전체 체인을 할 수 있는 드문 기관입니다.

하지만 A*STAR도 명백한 병목 현상이 있습니다:인재가 대학 / 대형 기업과 비교하여 매력이 부족합니다(중간 수준의 급여, 좁은 승진 경로), 연구 산출 효율이 계층적 관리에 의해 저하됩니다, 일부 연구 기관의 방향이 낡았습니다(이것은 1991년 설립의 역사 있는 기관입니다). NAIS 2.0 시기에 A*STAR의 AI 분야의 역할 정위가 재검토될 필요가 있습니다——계속 「응용 연구 플랫폼」을 할 것인지, 아니면 소수의 최전선(예를 들어 CFAR)에 집중할 것인지?

🗓️ 주요 마일스톤

  1. 1991
    A*STAR의 전신인 NSTB 설립

    당시에는 국가 과학 기술 위원회(National Science and Technology Board)라고 불렸습니다.

  2. 2002
    A*STAR으로 개명
  3. 2002
    I2R 설립

    싱가포르 최대의 ICT 연구원이 되었습니다.

  4. 2022-09
    CFAR 첨단 AI 연구 센터 설립

    LLM, 생성형 AI, AI for Science에 특화.

  5. 2023
    CFAR SEA-LION 학습에 참여

👥 주요 인물

🔗 관련 리소스

출처

같은 범주 🔬 기초 연구

NUS
싱가포르국립대학교, AI 연구 순위 아시아 선두. 2024.3 NUS AI Institute 설립, 기초 AI, 응용 AI 및 사회 영향 연구 통합
NTU
난양이공대학교, AI 및 데이터과학 연구의 중심지
SMU
싱가포르관리대학, 비즈니스와 사회응용 AI
SUTD
싱가포르과기설계대학, AI와 디자인 교차혁신
AI Singapore와 미국 NSF 연구자들의 연구 협력 프로젝트
해당 프로젝트는 난양공과대학교 Zhang Jie 교수가 주도하며 미국 매사추세츠공과대학교(MIT)와 협력하고 있으며, 신뢰할 수 있고 해석 가능한 인공지능-인간 상호작용 최적화 시스템 개발에 힘쓰고 있습니다. 연구 중점은 자연언어를 조합 최적화 문제의 견고한 인터페이스로 확립하는 것으로, AI 시스템이 인간 언어로부터 최적화 문제를 수립하고, 강력한 AI 보조 최적화를 수행하며, 해석 가능한 피드백을 제공할 수 있도록 합니다. 해당 프로젝트는 물류, 제조, 금융 등 산업에 효율적인 의사결정 지원 도구를 제공하는 것을 목표로 하며, 동시에 신뢰할 수 있는 AI의 기초 연구를 추진합니다.
PINNACLE: PINN 자적응 배치점 및 실험점 선택 방법
PINNACLE은 물리 정보 신경망(PINN)의 훈련 효율을 개선하기 위한 자적응 점 선택 방법입니다. 해당 방법은 경험적 신경 접선 커널 이론을 기반으로 하며, 모든 유형의 훈련점 선택을 자동으로 결합 최적화할 수 있으며, 실험점과 배치점을 포함합니다. 정방향 문제, 역문제 및 전이 학습 등 다양한 작업에서 기존 기준 방법을 현저히 능가합니다.
BadEdit: 모델 편집을 통한 대형 언어 모델의 백도어 주입
AI Singapore 연구팀은 BadEdit 프레임워크를 제시했으며, 이는 모델 매개변수를 직접 수정하여 사전 훈련된 대형 언어 모델에 효율적인 백도어 공격을 수행하는 혁신적인 백도어 주입 방법입니다. 해당 방법은 15개의 데이터 샘플과 120초만으로 백도어를 성공적으로 주입할 수 있으며, 공격 성공률은 100%에 가깝고 정제된 데이터에 대한 최소한의 부작용을 유지합니다. BadEdit은 기존 가중치 중독 방법과 비교하여 데이터 요구가 적고 효율이 높다는 장점이 있으며, 텍스트 분류, 사실 확인 및 대화 감정 생성을 포함한 다양한 작업 영역에 적용 가능합니다.
기호 회귀를 통한 의사결정 나무의 더 큰 범주 분할 발견
본 연구는 기호 회귀 강화 의사결정 나무(SREDT)를 소개합니다. 기호 회귀를 통해 비선형, 다변량 의사결정 나무 분할 규칙을 발견합니다. 전통적인 의사결정 나무와 비교했을 때, SREDT는 더 나은 예측 성능, 더 작고 컴팩트한 나무 구조, 더 빠른 추론 속도, 그리고 잡음에 대한 견고성을 갖추고 있습니다. 이 방법은 유전 프로그래밍을 통해 폐쇄형 해석 표현식을 탐색하며, 분류 작업에서 표준 의사결정 나무를 현저히 능가합니다.

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