AI가 복잡한 방정식 해결로 약물·재료 개발 가속

인공지능(AI)이 과학 및 공학 분야에서 오랜 시간 동안 해결이 어려웠던 복잡한 방정식을 빠르게 풀 수 있게 되면서 약물 개발과 소재 설계의 발전 속도가 크게 빨라지고 있다. 텍사스 A&M 대학교 컴퓨터공학과의 쉬웨이 지 교수는 AI를 과학과 공학에 적용하는 분야인 AI4Science의 선구자로, AI를 활용해 과학 문제를 해결하는 방식을 연구하고 있다. 그는 최근 AI4Science의 활용과 이점을 설명하는 500페이지 분량의 논문을 발표했다. 이 논문은 15개 대학에서 60명 이상의 저자가 참여했으며, AI가 과학적 문제를 해결하는 데 어떤 역할을 하는지에 대해 상세히 다루고 있다. 이 논문은 AI가 복잡한 미분 방정식을 해결할 수 있다는 점을 강조한다. 이 방정식들은 양자, 원자, 연속체 시스템을 이해하는 데 필수적이며, 예를 들어 쇼크리딩어 방정식은 분자 구조와 물리적 성질을 예측하는 데 사용된다. 전통적인 방법으로는 작은 규모의 시스템에서만 해석이 가능했으나, 입자 수가 증가함에 따라 방정식의 복잡도가 기하급수적으로 증가해 실제 유용한 크기의 시스템은 해결이 불가능했다. AI를 도입함으로써 대규모 시스템을 훨씬 빠르게 분석할 수 있게 되었다. 지 교수는 "자연과학의 목표는 다양한 시간과 물리적 규모에서 세계를 이해하는 것이며, 이 시스템들은 미분 방정식으로 설명된다"며, "AI는 이러한 방정식을 해결함으로써 과학 이해와 공학 시스템 개발을 가속화하고 있다"고 설명했다. 그는 텍사스 A&M의 AI를 활용한 과학 및 공학 연구(Research in Artificial Intelligence for Science and Engineering, RAISE)를 이끌고 있으며, 85명 이상의 교수진이 참여하는 이 연구는 AI 기반 과학 연구의 협력적 접근을 촉진하고 있다. AI4Science는 과학과 공학의 기초 원리를 공유하는 특성 덕분에 다양한 분야에 적용 가능하다. 약물 발견, 소재 설계, 배터리 소재 및 촉매 설계 등에서 AI의 활용은 효율성과 정확도를 크게 높이고 있다. 지 교수는 AI가 과학의 기본 원리에 대한 이해를 높이고, 새로운 기술 개발을 촉진할 수 있다고 강조하며, 이 분야의 연구는 향후 과학 발전에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 평가 및 배경 정보: AI4Science는 과학 연구의 전통적인 방법론을 혁신적으로 대체할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 전문가들은 AI가 복잡한 방정식을 빠르게 풀어내는 능력이 약물 개발 및 첨단 소재 설계의 속도를 크게 높일 수 있다고 평가한다. 지 교수는 AI를 과학 연구에 접목하는 데 깊은 관심을 가지고 있으며, RAISE 이니셔티브은 이 분야의 협력 연구를 주도하고 있다. 텍사스 A&M 대학교는 AI 기반 과학 연구의 선도적인 기관으로 자리매김하고 있다.