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인공지능시대(73): 인공지능과 물리학의 만남
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2022년 08월 02일 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
전(前) 국가녹색성장위원회 위원 | ⓒ (주)문경사랑 | |
인공지능으로 스핀현상 해석
이론물리학에 있어 어려운 문제들을 인공지능(AI)이 과학자들처럼 풀 수 있는지, 풀 수 있다면 얼마나 빨리 답을 내놓을 수 있는지 그 능력을 측정하기 위해 난해한 문제를 제시한 후 이론물리학자들과 치열하게 경쟁하고 있는 중이다. 지금까지의 연구 결과를 보면 머신러닝이 이론물리학자들을 훨씬 앞서고 있다.
그 사례로, AI의 기계학습 기능인 머신러닝이 자석의 스핀(Spin, 자전운동) 현상을 분석하는데 이론물리학자들이 6년 걸린 일을 수 주일 만에 해결하였다. 최근 “사이언스 데일리”에 따르면 이 실험은 일본 오키나와 과학기술대학원(OIST), 독일 뮌헨대, 프랑스 국립과학연구센터(CNRS)에서 동시에 진행되었다.
인공지능이 이론물리학에 도전
모든 자석을 구성하고 있는 원자들은 자기장을 형성하는 자기(Magnetic) 모멘트와 결합돼 있다. 자기 모멘트는 전자의 스핀에 의해 발생하는데 물질이 갖고 있는 자기적 성질의 바탕이 된다. 전통적으로 물리학자들은 이 자전 운동이 한 방향으로 나아가고 있다는 판단 즉, 고체 속의 원자처럼 한 방향으로 배열돼 강력한 자기장을 형성하고 있다는 것이다.
OIST의 양자물리학자인 닉 섀넌(Nic Shannon) 교수는 4면체의 격자구조를 지닌 자연상태의 광물 파이로클로르(Pyrochlore)와 같은 물질의 경우 주변 상황에 따라 고체, 액체, 기체로 변화하는 것처럼 자기 모멘트의 자전운동이 방향을 바꾸면서 색다른 소프트 자성상(Magnetic Phases)을 나타내고 있다는 사실 확인에 도전하고 있다.
이론물리학 난제와 인공지능
OIST 연구진은 이런 현상을 ‘스핀 리퀴드(Spin Liquids)’라 명명했다. 그리고 이 현상을 분석한 결과 그 안에서 수많은 스핀이 일어나고 있으며, 그 사이에서 끊임없이 경쟁과 충돌이 일어나고 있다는 사실을 알아냈다.
OIST 과학자들은 자연상태의 광물인 파이로클로르 주변에 다양한 온도 변화를 가하면서 자기 모멘트를 유발하는 스핀 현상이 어떻게 변화하고 있는지 관찰했다. 그리고 그 변화가 어떻게 나타나고 있는지 상태도(Phase Diagram)를 작성하고 있었다.
연구가 성공을 거두면서 이들 이론물리학자들은 머신러닝의 위력에 대해 새롭게 실감하고 있는 중이다. 섀넌 교수는 “지금은 최초의 성공이지만 앞으로 스핀 현상뿐만 아니라 또 다른 이론물리학 과제들을 더 빨리 풀 수 있다는 기대감에 들떠 있다”고 말했다.
이론물리학의 새로운 지평
구글의 자회사 딥마인드가 마치 인간의 아기처럼 물체들의 운동 법칙 즉, 물리학을 스스로 배울 수 있는 AI를 개발하고 있으며, 물체들의 움직임을 보면서 그 패턴과 규칙을 이해해내고 만약 그 규칙이 깨지면 놀라움을 표현하기까지 한다. 발달심리학자들은 아이들의 지능 발달 수준을 측정하기 위해 공이 갑자기 사라지는 영상에서 아이들은 대체로 놀라움을 표시하는데, 발달심리학자들은 아기가 특정 방향을 얼마나 오래 응시하는지를 측정해 점수를 매긴다.
딥마인드 연구자들은 AI를 이용해 테스트용 소프트웨어를 만들었으며, 상자나 공과 같이 단순한 물체들이 움직이는 장면이 담긴 애니메이션 비디오를 이용해 대량의 데이터를 수집하고 패턴을 찾아 학습하는 소프트웨어(신경망 네트워크)인 “플라토(PLATO: Physics Learning through Auto-encoding and Tracking Objects)” 즉, “자동 인코딩 및 물체 추적을 통한 물리적 학습”을 통해서 비디오에 등장하는 물체들의 개별 이미지 및 원본 사진을 제공받아 위치․속도와 같은 물체들의 물리적 특성에 대해 내부적 표현을 개발하도록 설계기술이 진행되고 있다.
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