AI는 물질법칙 형성 속도를 높일 수 있다

May 22, 2024

수백 년 동안 과학자와 엔지니어는 중요한 물질 법칙을 성문화하기 위해 분석 공식에 의존해 왔습니다. 예를 들어 Hooke의 법칙은 재료의 탄성 특성을 정의하고 Ohm의 법칙은 전기 회로의 전압, 전류 및 저항 간의 관계를 계산합니다.

그러나 오늘날 물질법은 훨씬 더 복잡합니다. 다음은 Binghamton 대학 부교수 Pu Zhang의 연구에서 나온 한 가지 예입니다. 소프트 전자공학의 중요한 구성 요소인 소프트 전도성 물질의 전기 전도도는 일반적으로 12차원 공간에서 텐서 함수 형태로 매핑됩니다.

이러한 패턴을 인식하고 이를 사용하기 쉬운 수학 공식으로 나누는 데는 가장 숙련된 과학자와 엔지니어라도 수년, 때로는 수십 년의 실험과 도출이 필요할 수 있습니다.

Thomas J. Watson 공과대학 및 응용과학 대학의 기계 공학과 교수인 Zhang은 인공 지능을 사용하여 물질 법칙 발견 프로세스의 속도를 높이고 싶어하며 최근 국립과학재단(National Science Foundation)에서 294,992달러의 보조금을 그의 연구에 지원하게 될 것입니다.

지난 가을 ChatGPT 출시 덕분에 AI 시스템의 가능성과 함정이 모두 문화적 주류로 옮겨졌습니다. 하지만 AI는 새로운 것이 아닙니다. 연구원들은 1950년대부터 기술을 개선하고 개선해 왔습니다.

지난 몇 년 동안 Zhang은 액체 금속 재료의 전도성을 연구해 왔습니다. 2022년에 그는 깨지지 않고 구부리거나 늘어날 수 있는 소프트 전자 장치의 액체 금속 네트워크에 대한 아이디어를 탐구하기 위해 NSF CAREER Award를 수상했습니다.

그는 매사추세츠주 우스터 폴리테크닉 연구소(Worcester Polytechnic Institute)의 린 쳉(Lin Cheng) 조교수와 협력하여 분석 재료 법칙을 생성하는 새로운 AI 기술을 개발할 예정입니다.

Zhang은 “변형 중에 재료의 물리적 특성이 어떻게 변하는지에 대한 원시 데이터가 있다면 재료 법칙의 구체적인 수학적 공식을 찾는 것이 목표입니다.”라고 말했습니다. “새로운 법률 하나를 개발하는 데 수년이 걸렸습니다. 이제 이러한 AI 알고리즘을 사용하면 하루 만에 많은 것을 발견할 수 있습니다. 이는 전 분야에 혁명을 일으킬 것입니다.”

새로운 경로를 찾기 위해 Zhang과 Cheng은 ChatGPT처럼 단어 대신 방정식을 해석하고 생성하는 상징적 AI를 모색할 것입니다.

Zhang은 “사람들은 주로 K에서 12 수준까지의 간단한 수학 방정식을 해석하기 위해 ChatGPT에 추가할 수 있는 플러그인을 개발했습니다.”라고 말했습니다. "대학 연구를 위해 우리에게 필요한 것은 대학원 수준의 매우 고급 수학입니다. 이는 여전히 ChatGPT, 심지어 추가 기능으로도 할 수 없는 일입니다."

연구원들은 또한 AI가 종종 작동하는 불투명한 방식으로 인해 결과를 조정하고 해석하기 어렵게 만드는 방식에 대해 더 많은 정보를 제공하기를 희망합니다.

Zhang은 "지난 몇 년 동안 주류 접근 방식은 AI와 데이터 기반 모델링이었습니다."라고 말했습니다. “그들은 블랙박스와 같은 거대한 신경망을 훈련시킵니다. 데이터를 입력하면 출력 데이터를 얻는 것이 전부입니다. 블랙박스 안에서 무슨 일이 벌어지고 있는지는 아무도 모릅니다. 직접 사용할 수 있는 수학 공식이 아니라 코드를 다운로드하기 때문에 사용하기가 매우 어렵습니다.”

AI 알고리즘의 또 다른 반복되는 문제: 때로는 완전히 잘못된 그럴듯한 반응을 제공합니다. 컴퓨터 프로그래머가 "환각"이라고 부르는 현상입니다. 예를 들어, 저자가 쓴 적이 없는 책을 잘못 요약하거나 실제로 발생하지 않은 법적 판례를 인용할 수 있습니다.

모든 공식은 실험을 통해 확인해야 하지만 Zhang은 "환각" 및 기타 문제가 되는 결과를 피할 수 있기를 바랍니다.

“우리의 상징적 AI 기술의 한 가지 장점은 확고한 수학적 기반을 갖추고 있어 모든 물리적 제약과 물질 법칙을 자동으로 추가할 수 있다는 것입니다.”라고 그는 말했습니다. "적어도 그다지 틀린 것은 아닐 것이고, 알고리즘이 올바른 기능을 찾는 데 도움이 될 것입니다."

Zhang과 Cheng은 비영리 OpenAI가 ChatGPT를 출시하기 전에 NSF에 제안서를 제출했지만 이제는 연구원, 학생 및 기술 업계에서 뜨거운 주제가 되었습니다. 재료 과학 문제를 해결하기 위해 소프트웨어를 개발하고 있지만 원시 데이터에서 분석 공식을 찾는 다양한 노력에 원칙이 적용될 수 있습니다.