[뉴스스페이스=이종화 기자] 100년간 풀리지 않았던 통계물리학의 숙제를 혁신적인 인공지능 프레임워크 ‘토르(THOR, Tensors for High-dimensional Object Representation)’가 해결했다.

미국 뉴멕시코 대학교와 로스앨러모스 국립연구소 연구진은 통계물리학 분야에서 한 세기 동안 풀리지 않았던 난제를 해결하는 혁신적인 인공지능 프레임워크를 개발했으며, 이는 기존 방법에 비해 400배 이상의 연산 속도를 달성한 것이다. 

The Independent, Sustainability Times, Livermore_Lab, GitHub, Los Alamos National Laboratory,  Reddit r/STEW_ScTecEngWorld에 따르면, ‘구성적 적분’은 물질 내 입자들이 상호작용하는 방식을 수학적으로 묘사하는 핵심 공식으로, 고체의 열역학적 특성을 예측하는 데 필수적이다.

하지만 입자 수가 많아질수록 문제의 차원이 기하급수적으로 증가하는 ‘차원의 저주’ 때문에, 기존에는 간접적 방법인 분자동역학(MD)이나 몬테카를로 시뮬레이션이 사용돼왔다. 이들은 슈퍼컴퓨터로도 수주간 걸리는 고강도 연산임에도 정확도와 계산 속도 한계가 명확했다.

로스앨러모스 선임 AI 과학자 보이안 알렉산드로브는 “극한 압력이나 상전이가 수반되는 재료 과학 분야에서는 구성적 적분의 정확한 해석이 특히 어렵다”며 “열역학적 거동을 정확히 파악하면 금속공학 등 다양한 산업 분야에 큰 도움이 된다”고 설명했다.

‘THOR’ AI, 텐서 트레인 알고리즘으로 계산시간 획기적 단축

THOR AI는 기존 문제를 작은 연결된 텐서 트레인(tensor train) 형태로 분해하는 첨단 수학 기법 ‘텐서 트레인 크로스 보간법’을 활용, 고차원 데이터를 효율적으로 처리한다. 이 알고리즘은 물질의 결정 대칭성을 파악해 복잡한 구성적 적분을 수천 시간에서 단 몇 초 만에 계산할 수 있으며, 정확도 손실 없이 속도만 획기적으로 개선했다.

이 프레임워크는 구리, 결정성 아르곤, 주석의 고체-고체 상전이 등 다양한 소재에 적용해 기존 최고의 시뮬레이션 결과를 정확히 재현했다. 특히 주석의 상전이 온도 예측에선 전통적 기법 대비 440배 빠른 5.8시간 만에 완성하며, 기존 2560시간 넘는 계산 시간을 대폭 줄였다.

재료과학·물리·화학 분야 혁신적 응용 기대

THOR AI는 머신러닝 기반의 원자 모델과도 원활하게 통합되어 재료 연구를 촉진한다. 이번 연구를 주도한 로스앨러모스 과학자 득 쯔룽은 “수세기간 사용된 구성적 적분의 근사 시뮬레이션 방식을 완전히 대체하는 일차원 원리 계산 구현에 성공했다”며 “이 기술은 빠르고 정확한 소재 발견 및 심층 이해의 길을 열 것”이라고 평가했다.

이번 성과는 로스앨러모스의 텐서 네트워크 연구가 쌓인 산물로, 2024년에는 요타바이트 규모 데이터를 극도로 압축해 세계 기록을 세운 중성자 수송 계산이 대표적이다. THOR 프로젝트는 지금 GitHub에 공개되어 전 세계 물리·재료 연구자들이 자유롭게 활용할 수 있게 됐다.

이번 ‘THOR’ AI 프레임워크는 계산 과학 분야에서 ‘불가능’을 ‘가능’으로 바꾼 기념비적 진전으로, 미래 고성능 소재 개발과 기초과학 연구 패러다임에 지대한 영향을 미칠 전망이다.