[센머니=현요셉 기자] AI 기술이 과학과 예술의 경계를 허물며 혁신의 새로운 가능성을 제시하고 있다. MIT의 는 그래프 기반의 AI 모델을 개발하여 생물 조직과 베토벤의 '교향곡 9번'과 같이 겉보기에는 관련 없는 대상을 비교하는 새로운 방법을 제안했다. 이 AI 모델은 복잡성과 질서의 패턴을 공유하는 과학과 예술 간의 숨은 연관성을 찾아내며, 과학적 발견을 가속화할 수 있는 가능성을 열어준다.
뷜러 교수는 'Machine Learning: Science and Technology'에 최근 발표한 연구를 통해 생성적 지식 추출, 그래프 기반 표현, 다중 모드 지능형 그래프 추론을 통합한 고급 AI 방법을 소개했다. 이는 카테고리 이론에 영감을 받은 방법을 활용하여 과학적 상징 관계를 이해하도록 AI 모델을 교육하는 중앙 메커니즘으로 그래프를 사용한다. 카테고리 이론은 추상 구조와 그들 간의 관계를 다루는 수학의 한 분야로, 객체와 그 상호작용에 중점을 두어 다양한 시스템을 이해하고 통합하는 틀을 제공한다. 이를 통해 AI 모델은 복잡한 과학적 개념과 행동을 체계적으로 추론할 수 있게 된다.
이 새로운 방법을 통해 뷜러 교수는 생물학적 자료에 관한 1,000개의 논문을 분석하여 그래프 형태의 지식 지도로 변환했다. 이 그래프는 정보의 연결을 드러내고, 다양한 개념을 연결하는 관련 아이디어와 핵심 포인트를 발견했다.
생물학적 자료와 베토벤의 '교향곡 9번' 사이의 예상치 못한 유사점을 찾아낸 AI 모델은 두 대상이 복잡성의 패턴을 따르고 있다고 제안했다. 또 다른 실험에서는 바실리 칸딘스키의 그림 'Composition VII'에서 추상적 패턴을 발견하여 새로운 생물학적 소재를 추천했다. AI가 제안한 이 새로운 소재는 혁신적 개념의 집합으로, 혼돈과 질서의 균형, 조정 가능한 특성, 기공, 기계적 강도, 그리고 복잡한 화학적 기능성을 포함하고 있다.
이 AI 모델을 통해 과학자들은 음악, 예술, 기술로부터 통찰을 얻어 데이터를 분석하고 숨겨진 패턴을 식별함으로써 혁신의 가능성을 열 수 있다. 뷜러 교수는 이 연구가 생물 영감을 받은 소재 및 역학 분야에 기여할 뿐 아니라, AI와 지식 그래프가 과학적, 철학적 탐구의 도구가 될 가능성을 제시한다고 밝혔다.
니콜라스 코토브 미시간대학교 화학과 명예 교수는 뷜러 교수의 연구가 생물 영감 소재에 대한 다양한 주제와 학문 간의 연결성을 나타내는 지식 그래프로 변환했다고 평가했다. 이 그래프들은 복잡한 연결성을 탐색하여 중앙 주제, 새로운 관계, 잠재적인 연구 방향을 식별하는 정보 지도로 활용될 수 있다.
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