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싱글벙글 2026 필즈상 예상 후보들
배당 순위 4인방 https://manifold.markets/nathanwei/who-will-win-the-2026-fields-medals필즈상 배당 순위는 거의 정배대로 가고 있음. 엠바고라도 도는건지 지난번 2022년에도 다 맞춘 것으로 유명1. 왕 홍 (중국) -기하측도론 / 베이징대-에콜 폴리테크니크-MIT-가장 압도적인 유력 후보. 작년말 수학계의 악명높은 난제였던 카케야 추측을 3차원에서 증명했는데 카케야 추측 3차원 증명은 그 수학 천재라는 테렌스 타오도 풀지 못했던 것으로 유명. 이 공로로 권위있는 수학상인 살렘 상과 오스트로프스키 상을 받았고 여러 언론에서 2026 필즈상 후보 1순위로 꼽는 중. 만약 필즈상을 탄다면 해외 이중 국적이나 중국계가 아닌 본토 국적으로는 최초의 중국인이 됨2. 제이콥 치머맨 (캐나다) -정수론 / 토론토대2021년에 앙드레 오르츠 추측을 증명. 2015년 라마누잔상 수상. 2023년 오스트로프스키 수상IMO 초청자 강연도 했는데 IMO 강연 출신중 필즈상 수상자가 많아 일종의 통과의식처럼 여겨진다고 함. 왕 홍과 더불어 가장 유력한 필즈상 후보3. 잭 손 (영국)-정수론 / 케임브리지대-하버드대대수 정수론을 다양한 분야로 확장한 공로로 22년 브레이크스루 뉴 호라이즌상 수상제임스 뉴튼과 공동 연구로 모든 정칙 모듈러 형식에 대한 상호성과 대칭적 거듭제곱 함수성을 확립함4. 샘 라스킨 (미국)- 대수론 / 예일대오랫동안 난제였던 기하학적 랭글랜즈 추측을 최종적으로 증명. 정수론-조화 해석학-대수 기하학 사이에 깊은 연결고리를 만들어 수학의 통일장 이론을 만들었다는 평가도 받음.25년 브레이크스루 뉴 호라이즌상 수상그외 후보들줄리안 사하스라부데 (캐나다) - 조합론 / 사이먼 프레이저대-멤피스대-케임브리지대2023년 미해결 문제였던 에르되시의 등차수열 추측 증명.이 공로로 2023년 살렘상. 2024년 화이트헤드상 수상덩 위 (미국) -해석학. 수리물리학 / 프린스턴대-시카고대비선형 슈뢰딩거 방정식으로부터 파동 운동 방정식을 도출. 경질구의 동역학으로부터 볼츠만 방정식을 도출하는 연구를 수행하면서 힐베르트의 6번째 문제와 관련된 큰 진전으로 평가받음톰 허치크로프트 (영국) - 확률론 / 케임브리지대-브리티쉬 컬럼비아대-칼텍퍼콜레이션 이론과 슈람의 국소성 추측 증명으로 유명. 2025년 화이트헤드상 수상가오 이보 (중국) -조합론 / 베이징대슈베르트 계산법 및 콕세터 군. 이중 혼합 부피 외에 대수 기하학 난제들을 조합론으로 해결하는 여러 연구 성과
작성자 : ㅁㅁ고정닉
테슬라가 라이다를 탑재하지 않는 이유
- 라이다는 해상도, 주사율이 떨어짐
- 라이다는 신호 간섭, 다중경로 문제에 취약함
- 위와 같은 이유로 스푸핑, Jamming에 취약함
- 비, 눈, 안개에서 성능이 급감함
- 라이다는 신호등이나 표지판을 읽을 수 없고 차선도 감지하지 못함
- 인체 눈 안전 때문에 출력제한이 있음 (근데 그것도 부족해서 은근슬쩍 제한을 푸는건지 차량의 라이다 센서때문에 카메라 센서가 손상되는 사례들도 발견되고 있음.)
웨이모같은 라이다가 탑재된 자율주행/주행보조 차량도 모조리 카메라가 메인임
카메라는 색상정보도 있고 해상도가 훨씬 높고 주사율도 높기 때문
주행하다보면 결국 라이다에 의존하지 못하고 카메라만으로 주행해야 하는 상황이 생김
결국엔 카메라로 오는 고해상도, 고주사율 정보를 인간 운전자 수준으로 인식하고 처리하는 AI가 필요
즉 카메라 만으로도 인간 수준의 주행 능력을 갖추는게 우선
그런 상황에서 라이다는 근본적인 해결책을 회피하려는 하드웨어적인 임시방편일 뿐임대부분 차량 회사에서는 수조원을 들여 GPU 슈퍼클러스터를 만들고 AI 연구자들을 고용해서 수년에 걸쳐 AI를 훈련시켜야 하는 이유를 이해하질 못하고 그런 대담한 일을 벌이도록 결정권자를 설득할수가 없음
일론 머스크나 마크 주커버그같이 오너가 기술에 대한 이해가 있는 경우가 아니면 그런 대담한 결정을 내리는건 불가능
그러니 라이다라는 쉽고 간단해 보이는 임시방편에 손을 대는것
그렇지만 결코 근본적 해결이 될 수 없음
결국엔 카메라 정보를 처리 시각/인지 능력이 인간 운전자 수준에 도달해야 함
앞서 말했듯이 라이다가 힘을 못 쓰는 상황이 생기기에
심지어 카메라와 라이다로 인식한 결과가 다를 수 있음
이때 어느 센서에서 온 결과를 믿어야 하는가? 라는 문제가 생김.
라이다에선 전방에 물체가 감지되는데 카메라는 감지되지 않을 수 있음
라이다 말을 믿고 시속 100km 달리다가 급브레이크를 밟았는데 반사체에 인한 간섭이었다? 대형사고로 이어지는것.
일반적으로 센서가 다양할수록 좋다고 생각하기 쉽지만 센서퓨전 문제는 생각보다 까다롭다고 연구자들은 말하고 있음
그래서 현실에선 센서가 융합되었다기보다 백업 개념으로 더 쓰임
실제로 현대에도 HDA 기술을 공급하는 전세계 ADAS 시장 90%를 차지하는 모빌아이에서도 척추(Backbone)은 카메라이고 라이다/레이더는 보조라고 꾸준히 말하고 있음. 얘들은 레이더/라이다도 사용하는 솔루션을 팔면서도 그렇게 얘기하는거
모빌아이 CEO인 암논 샤슈아는 "카메라만으로 인간보다 뛰어난 운전 실력을 갖추는 것이 먼저이며, 라이다는 그 위에 얹는 중복 안전장치일 뿐"이라고 지속적으로 강조함
물론 라이다가 저렴해지면 테슬라에도 백업으로 라이다가 탑재될 날이 올 수 있음
하지만 자율주행 기업들의 가장 크고 어려운 숙제는 카메라만으로 인간 수준의 주행능력을 달성하는 일임
많은 기업들이 AI라는 가장 큰 숙제를 해결하기보다 단기간에 해결할수 있고 쉽게 의지할 수 있는 요행을 찾는데 급급했음 (초정밀지도, 차량간 통신, 차량대 도로 통신, 레이더, 라이다 등등)
테슬라는 요행에 기대지 않고 모든 자원을 가장 큰 숙제를 해결하는데 투자함으로 이 숙제를 해결하는데 가장 근접한 기업이 됨
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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