한양대학교 물리학과 정문석 교수 공동 연구팀은 복잡한 물리학 문제의 해법을 인공지능을 통해 밝혔다. 인공지능이 보조적인 역할을 넘어 과학 문제 해결에 직접적 도움이 된 사례라 주목할 만하다.

연구팀은 2차원 단일층 소재인 텅스텐 다이셀레나이드 (WSe2)에서 라만 산란 (Raman scattering)과 광발광(Photoluminescence) 사이의 연관성을 인공지능을 이용해 찾아내는 데 성공했다.

이 연구에서는 컨볼루션 신경망(CNN)이라는 인공지능 모델을 활용하여 복잡한 물리학적 연관성을 정확하게 예측하고 설명이 가능한 인공지능 (eXplainable artificial intelligence, XAI)을 통해 연관성의 근원을 분석했다.

놀랍게도 인공지능은 연구팀의 복잡한 물리학 질문에 과학적으로 타당한 답변을 제공했다. 이는 인공지능이 정보제공이라는 단순 능력을 넘어 과학적 문제를 해결하는 능력을 보여준 것이다.

인공지능은 다양한 과학 데이터를 학습해 과학적 이론의 이해와 문제 해결 능력을 높이는 데 초점을 맞췄고, 이제 물리학에 대한 복잡한 질문에 대한 답을 제공하는 데 성공했다.

특히 눈길을 끄는 점은 인공지능이 제공한 답변이 양자역학을 기반으로 한 시뮬레이션을 통해 검증됐다는 것이다. 이는 인공지능과 과학이 어떻게 서로를 보완하고 발전시킬 수 있는지를 보여주는 중요한 사례다.

정문석 교수는 "이번 연구의 성공은 인공지능이 과학분야에서 더욱 활발히 활용될 수 있는 가능성을 제시한다“며 ”인공지능과 과학의 만남은 이제 막 시작된 것“이라고 밝혔다.

이번 연구(논문명 : Explainable Artificial Intelligence Approach to Identify the Origin of Phonon-Assisted Emission in WSe2 Monolayer)는 한국표준과학연구원 (KRISS)의 유재각 연구원(제1저자)과 이승미 박사, 한국과학기술원 (KAIST)의 조영우 연구원(공동 제1저자)과 주재걸 교수와 공동연구로 진행됐고, 인공지능 응용 분야 세계적 학술지 「Advanced Intelligent Systems」의 7월호에 게재됐다.


*에듀진 기사 URL: http://www.edujin.co.kr/news/articleView.html?idxno=43341
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