에킨 도우스 주북

에킨 도우스 주북(영어: Ekin Doğuş Çubuk)은 인공지능 연구자이자 기업인이다. 구글 딥마인드와 구글 브레인에서 오토오그먼트, 랜드오그먼트 등 데이터 증강과 재료 과학 응용 연구를 수행했으며, 2023년에는 재료 발견을 위한 대규모 딥러닝 확장(GNoME) 연구의 교신 저자로 참여하였다. 2025년 리암 페더스와 함께 Periodic Labs를 공동 설립하여 실험 로봇과 AI를 결합한 과학 자동화 플랫폼을 구축하고 있다.

 생애와 교육 
주북은 스워스모어 칼리지에서 공학 학사와 물리학 학사를 마쳤다. 이후 하버드 대학교에서 물리학 석사(2013)와 응용물리학 박사(2016)를 취득했고, 에프시미오스 카시라스(Efthimios Kaxiras) 그룹에서 원자 수준의 구조 복잡성과 전지 소재를 연구하였다. 2016~2017년에는 스탠퍼드 대학교 재료과학과에서 박사후연구원으로 활동하였다.

 경력 
 구글 브레인 및 구글 딥마인드 
2017년에 구글 브레인에 합류하여 선임 연구원으로 재직했고, 이후 조직 개편을 거쳐 구글 딥마인드에서 고체물리·재료과학에 딥러닝을 적용하는 연구를 이끌었다. 2023년에는 네이처에 게재된 재료 발견 스케일링 연구의 교신 저자로서, 그래프 신경망 기반의 대규모 물질 탐색(GNoME) 프로젝트의 방향을 수립하고 확장 실험을 주도하였다.법률 자문 공지에 따르면 구글 브레인과 딥마인드에서 재료·화학 팀 리드를 맡았다.

 Periodic Labs 
2025년 9월 리암 페더스와 함께 샌프란시스코에서 Periodic Labs를 공동 설립하였다. 창업과 동시에 3억 달러의 시드 투자를 유치했으며, 문헌·시뮬레이션·실험 데이터를 통합해 로봇 실험과 AI 모델을 결합한 닫힌 루프 연구 체계를 구축하고 있다. 회사는 물리 실험으로부터의 실세계 데이터를 핵심 신호로 사용해 과학적 가설 생성과 검증 속도를 높이는 것을 목표로 한다.

 연구와 업적 
 데이터 증강 — 오토오그먼트와 랜드오그먼트를 통해 이미지 분류·검출 등 비전 과제의 성능과 견고성을 향상하는 자동화 증강 기법을 제안하였다. (상세 서지: 아래 ‘‘참고 문헌’’ 참조)
 재료 과학 응용 — 그래프 신경망을 대규모로 확장하여 무기 결정의 안정성 예측과 신규 후보 물질 탐색 효율을 높였으며, 해당 연구는 GNoME 프로젝트의 일부로 네이처에 게재되었다(교신 저자).

 각주 

 참고 문헌 
 Çubuk, Ekin D., Barret Zoph, Dandelion Mané, Vijay Vasudevan, and Quoc V. Le. 2019. “AutoAugment: Learning Augmentation Strategies From Data.” In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2019).
 Çubuk, Ekin D., Barret Zoph, Jonathon Shlens, and Quoc V. Le. 2020. “RandAugment: Practical Automated Data Augmentation with a Reduced Search Space.” In Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020).

 외부 링크 
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분류:살아있는 사람
분류:구글 사람
분류:구글 딥마인드
분류:하버드 대학교 동문