"트랜스포머 한계 극복"...물리 법칙 이해하는 신개념 '피지컬 AI' 공개

신개념 AI 모델 '피지컬 AI', 물리 법칙을 이해하다

최근 신생 AI 스타트업인 액셀러레이티드 언더스탠딩이 발표한 '피지컬 AI' 모델이 주목받고 있다. 이 모델은 기존 인공지능의 한계인 언어 중심의 접근에서 벗어나 물리 법칙을 이해하고 시뮬레이션하는 혁신적인 방식으로 설계되었다. 아마존 창립자 제프 베이조스가 이끄는 대형 AI 프로젝트의 제안을 거부한 이들은 이제 새로운 방향으로 AI의 가능성을 확장하고 있다.

기존 AI의 한계와 새로운 접근

현재 대부분의 인공지능 시스템은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하고 있으며, 이는 언어와 기호 데이터를 시계열로 학습하여 다음 단어를 예측하는 방식이다. 하지만 이러한 접근은 물리적 현상을 다루는 데 한계를 지닌다. 특히, 물리 법칙에 기반한 고차원적 아이디어를 검증하기 위해서는 비싼 실험과 많은 시행착오가 필요하다. 액셀러레이티드 언더스탠딩의 피지컬 AI는 이러한 문제를 해결하기 위해, 물리 데이터와 법칙을 직접 학습하며, 시간에 따른 시공간 변화를 예측하고 시뮬레이션할 수 있는 능력을 갖추었다.

이번 발표에서 공동 창립자인 아니마 아난드쿠마르와 베네딕트 제닉은 "기존의 언어 모델과는 달리, 우리의 시스템은 물리학을 위한 인공지능이다"라고 강조했다. 이들은 4D 시공간 궤적 예측 모델을 통해 물리 시스템의 상태를 입력받고, 이를 기반으로 시공간 변화를 예측하는 방식으로 설계하였다.

혁신적인 기술적 접근

피지컬 AI의 가장 큰 특징은 기존의 월드 모델과는 명백한 차별성을 가진다는 점이다. 대다수의 월드 모델은 2차원 비디오 데이터를 기반으로 하여 시각적 표현에 의존하거나 시간 축을 생략하는 방식으로 작동한다. 반면, 액셀러레이티드 언더스탠딩의 모델은 3차원의 공간과 1차원의 시간을 결합하여 4차원 시공간 궤적을 생성한다. 이를 통해 정밀한 물리적 세부 사항을 확보하고, 엔지니어링 및 과학 연구에 필요한 정확도를 제공한다.

또한, 이 모델은 아난드쿠마르 창립자가 엔비디아에서 개발한 '신경 연산자' 아키텍처를 활용하여 해상도에 구애받지 않는 방식으로 작동한다. 이는 복잡한 설계 스케치부터 고해상도의 최적화까지 연속적으로 실행할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 특히, 최대 5조 개의 4D 컨텍스트를 한 번에 처리할 수 있는 강력한 처리 능력은 이 모델의 경쟁력을 더욱 높이고 있다.

미래의 연구개발 패러다임을 열다

피지컬 AI는 단순히 물리 법칙을 이해하는 것을 넘어, 연구개발(R&D) 과정 자체를 혁신할 것으로 기대되고 있다. 이 모델은 실험 데이터에 의존하지 않고도 물리 법칙을 스스로 검증하고 최적화를 수행하는 구조를 가지고 있다. 연구진이 설정한 제약 조건과 목표에 따라 AI가 자동으로 최적화를 진행할 수 있기 때문에, 실험실 결과를 기다릴 필요 없이 연구개발이 진행될 수 있다.

액셀러레이티드 언더스탠딩은 반도체 칩 설계 최적화, 첨단 로보틱스, 기후 예측, 에너지 지질 분석 등 고도의 물리적 검증이 필요한 B2B 시장을 우선적으로 공략할 계획이다. 아난드쿠마르는 "물리 법칙을 중심에 두고 자연 중심의 지능으로 전환하는 것이 R&D 패러다임을 변화시킬 것"이라며, 이 모델이 가져올 엔지니어링 혁신의 가능성에 대한 기대감을 드러냈다.

이러한 변화는 단순한 기술적 발전을 넘어, 연구개발의 전반을 혁신할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 앞으로 피지컬 AI가 어떻게 발전하고, 다양한 분야에 적용될지 귀추가 주목된다.