앤트맨이 다녀왔던 양자역학의 세계를 탐방할 날이 머지않았을 수도 있다. 구글 딥마인드가 양자역학의 세계를 파헤치기 위해 깊숙히 들어간다.
20일(현지시간) 인공지능 개발 업체 구글 딥마인드(Deepmind)는 트위터를 통해 딥러닝을 이용해 양자역학 수식 연산을 하며 화학물질을 합성하고 새로운 물질을 개발하는 신경망, 페르미넷(FermiNet)을 개발했다고 밝혔다.
페르미넷은 화학 결합의 기본 구성 요소인 대규모 전자 집합의 양자 상태 모델링을 위해 개발되었지만 양자역학 관련 연산이 필요한 분야에서 다방면으로 사용될 수 있다. 딥마인드는 깃허브를 통해 페르미넷 코드를 공개하며 “페르미넷이 각종 자연과학 분야를 비롯해 단백질 접기 protein folding, 유리성 섬유 역학(glassy dynamics), 격자 양자 색역학(lattice quantum chromodynamics) 등에 유용하게 쓰였으면 한다”고 밝혔다. (깃허브 코드)
모든 연산을 어떤 실험적 혹은 경험적 사실에 의존하지 않는 양자역학의 '어떤 학습 데이터 없이도(without any training data) 연산할 수 있는' 제1원리를 페르미넷을 통해 구현, 다른 머신러닝 분야의 소스로 사용 할 수 있다고 구글은 밝혔다. 즉, 양자역학을 직접 계산하지 않고 페르미넷을 쓰면 간단하다는 것.
페르미넷은 현존하는 신경망 중 가장 연산이 정확하고 분자와 원자의 에너지를 정확히 계산할 수 있는 유일한 신경망이고 같은 계산도 간단한 방식이지만 정확도는 높여 효율적인 신경망으로 평가된다.
이 소식을 접한 사람들은 댓글에 “이런 발상을 어떻게 한 걸까” “이제는 힘, 에너지 같은 개념이 필요 없을 거야” “야생동물을 길들이려 하다니…. 참신한 생각이야….”라며 딥마인드의 발표에 놀랍다는 반응을 보였다.
반면, 생명공학 연구 회사 옥세시아 오리온(Auxesia Orion)의 CEO 켄 켄가트란 박사는 (Ken Kengatharan) 딥마인드의 게시물에 답글을 통해 “딥마인드가 공개한 화학식 애니메이션에 문제가 있다”며 애니메이션의 탄소 원자 배열이 불가능하다고 꼬집기도 했다.
[AI & Tech] MIT, 퓨샷(few-shot)러닝으로 사라진 언어 해독 알고리즘 개발
