2022년에 발표된 AI 관련 논문 중 가장 많이 인용된 100건의 분석 결과를 AI 관련 조사기업인 Zeta Alpha가 공개하였습니다.
Must read: the 100 most cited AI papers in 2022
Must read: the 100 most cited AI papers in 2022
Who Is publishing the most Impactful AI research right now? With the breakneck pace of innovation in AI, it is crucial to pick up some signal as soon as possible. No one has the time to read everything, but these 100 papers are sure to bend the road as to
www.zeta-alpha.com
아래는 피인용 수 Top 100 논문의 개수를 국가별로 표시한 그래프입니다.
가장 많은 것은 3년 연속 미국으로, 2022년은 68개였습니다. 2위는 중국이고 3위는 영국입니다.
피인용논문 개수가 아닌, 논문이 인용된 횟수에 주목하여 그 비율을 국가별로 나타낸 그래프가 아래.
1위 미국, 2위 중국, 3위 영국이라는 순위는 피인용 논문 개수와 거의 같습니다만 그 차이는 매우 크고, 2022년도 미국이 거의 6할을 차지하고 있습니다.
이번에는 피인용수 Top 100의 논문 개수를 국가별이 아니라 조직별 그래프로 나타내면 이런 느낌. 가장 많은 것이 Google이며, Meta, Microsoft가 뒤따르고 있습니다. 2022년에 주목하면, 구글은 전년과 크게 변하지 않았지만, Meta나 DeepMind, 스탠퍼드 대학이 전년도 대비 크게 증가하고 있습니다. Zeta Alpha는 "근래 AI 연구는 기업이 주도권을 잡고 있으며 대학 등의 학술기관은 그다지 큰 영향을 주지 않지만, 학술기관은 기업보다 영향력이 오래 지속되는 경향이 있다"라고 덧붙였습니다.
기업(industry) · 학술기관(academia) · 산학공동(mixed) 등 조직의 종류별로 피인용논문 개수 Top 100의 내역을 나타낸 그래프를 보면 그다지 변하지 않았습니다.
다음은 2020년 ~ 2022년에 발표한 연구 성과 수를 조직별로 정리한 그래프로, 1위는 구글, 2위는 중국의 칭화대학, 3위는 마이크로소프트 였습니다.
발표한 논문 가운데, 피인용수 Top 100에 랭크 인한 비율을 조직별로 나타낸 그래프가 아래입니다.
이에 따르면, 1위는 OpenAI이고, 2위는 대규모 언어 모델의 연구를 실시하는 비영리 단체 · EleutherAI 였습니다.
위의 결과를 보고 Zeta Alpha는 "미국과 구글은 여전히 영향력이 강하고, DeepMind는 빛나는 성공을 거두었지만 OpenAI는 제품의 영향력이 강하고 연구 결과가 신속하고 광범위하게 인용되고 있기 때문에, 타의 추종을 불허하는 레벨입니다."라고 평가했습니다.
덧붙여 2022년에 가장 많이 인용된 AI 관련 논문 Top 5는 아래와 같습니다.
1위: AlphaFold Protein Structure Database: massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models | Nucleic Acids Research | Oxford Academic
https://doi.org/10.1093/nar/gkab1061
2위: folding accessible to all | Nature Methods
https://doi.org/10.1038/s41592-022-01488-1
3위: [2204.06125] Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents
https://doi.org/10.4 .2204.06125
4위: [2201.03545] A ConvNet for the 2020s
https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.03545
5위: [2204.02311] PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways
https://doi.org/10.48550/arXiv.2204.02311
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