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[IT뉴스]'새로운 AI 구조설계 도전' 차세대 AI+S&T 기반기술 개발 착수

온카뱅크관리자

2026-08-24 14:07:25

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="7WiXvkUZod">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="12553b109743c94340ea4446863b35208b98bb88786b961635a3acd122555b5a" dmcf-pid="zYnZTEu5ce" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="뉴시스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/24/fnnewsi/20260824140139113imgu.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="u6YMf0gRjJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/24/fnnewsi/20260824140139113imgu.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            뉴시스
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          </figure>
          <div contents-hash="6f6600d5a3551613f5a713954aacbed690eeeed1febf8e55510674b39fc5c34e" dmcf-pid="qGL5yD71oR" dmcf-ptype="general">
           <br>[파이낸셜뉴스] 인공지능(AI)이 데이터뿐만 아니라 물리·수학적 원리까지 활용해 과학 현상을 더 정확하고 신뢰성 있게 해석·예측할 수 있는 기반기술을 확보한다. AI를 단순한 연구 보조도구를 넘어 과학적 발견과 연구혁신을 가속하는 핵심기술로 발전킨다는 목표다. 
          </div>
          <p contents-hash="4f72cd14835c6a2900ef180ed2e1387ead9064131195d9da60c8858ba930b73d" dmcf-pid="BHo1WwztkM" dmcf-ptype="general">과학기술정보통신부는 24일 '차세대 인공지능(AI)+과학기술(S&amp;T) 기반기술 개발사업' 착수보고회를 개최하고, 신규 선정된 4개 과제의 본격적인 연구 개발에 착수한다고 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="3ef9d7086102a112850b08af406173bae3729237fde8522e91dc22bd496064ec" dmcf-pid="bXgtYrqFox" dmcf-ptype="general">최근 AI가 과학연구와 산업 현장에 빠르게 활용되고 있지만, 현재의 AI는 대부분 방대한 데이터를 학습해 결과를 예측하는 방식으로 작동한다. 이 때문에 물리 법칙이나 수학적 원리가 중요한 과학·공학 분야에서는 AI가 왜 그런 결과를 내놓았는지 설명하기 어렵고, 학습되지 않은 새로운 조건에서는 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. </p>
          <p contents-hash="77301a6b2e02cfa43801f66d89cbc4591b02a7896ba2af5fb80de9c28a13c08a" dmcf-pid="KW3geKwaNQ" dmcf-ptype="general">과기정통부는 기존 AI 모델의 한계를 뛰어넘는 새로운 AI 구조 설계에도 도전한다는 계획이다. 연구과제는 △물리·수학 기반 AI 해석·예측 모델 분야, △차세대 AI 구조 연구 분야로 나뉘며, 총 4개 과제(분야당 2개)를 선정했다. 이번 사업은 2026년부터 2031년까지 총 200억원을 투입한다. 올해는 20억원이 투입된다. 선정된 과제에 대해서는 그래픽처리장치(GPU) 등 컴퓨팅 인프라를 지원하고, 사업을 통해 확보된 연구 데이터와 개발된 AI 모델은 공개 플랫폼을 통해 개방한다. </p>
          <p contents-hash="5ed639735f15429ea01b55b8e509e3dca21229e026a56ac2654a01dbd9eaf0e5" dmcf-pid="9Y0ad9rNcP" dmcf-ptype="general">구체적으로 물리·수학 기반 AI 해석·예측 모델 분야에서는 조건이 달라져도 안정적으로 작동하는 AI 모델을 개발하는 2개 과제가 추진된다. 한국과학기술원 하우석 교수팀은 조건과 환경이 달라져도 데이터에 내재된 인과 구조와 지배방정식을 추론하는 수학·물리 기반 인과 AI 모델을 개발한다. </p>
          <p contents-hash="5978a81b50973375ba71250d06c4c352202213b421673aedb6ad126dbdafb36c" dmcf-pid="2GpNJ2mjg6" dmcf-ptype="general">대구경북과학기술원 유재석 교수팀은 다양한 현상에서 어떤 물리 법칙이 지배적으로 작용하는지 가시화해 AI가 스스로 판단하고 해석 전략을 선택하는 AI 역학자(AI Mechanician)를 개발한다. 위 연구를 통해 조건이 달라져도 AI가 물리 법칙에 맞는 일관된 결과를 얻을 수 있어, 조건이 바뀔 때마다 처음부터 다시 검증할 필요 없이 설계·해석·검증에 드는 비용과 시간을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. </p>
          <p contents-hash="39741ad11f8fa616f182c7b0266170c150cbc304f628befd4524bfe91837e552" dmcf-pid="VHUjiVsAA8" dmcf-ptype="general">이어 차세대 AI 구조 연구 분야에서는 AI 모델의 학습·구조 원리를 새롭게 규명하고 설계하는 2개 과제가 추진된다. 서울대학교 오민환 교수팀은 현재 AI 모델이 문맥이 길어질수록 연산량이 급격히 늘어나는 구조적 한계를 수학적으로 규명하고, 이를 극복해 긴 문맥에도 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 AI 구조와 학습법을 개발한다. </p>
          <p contents-hash="d3f51f9ee116ed1505b3af573ef7e1817a42ca606ef0620a2600d5c4dc74836d" dmcf-pid="fXuAnfOcj4" dmcf-ptype="general">한국과학기술원 윤철희 교수팀은 생성형 AI 모델이 학습하며 성능을 높여가는 원리를 수학적으로 규명하고 구조 설계부터 학습, 신뢰성 검증까지 전 과정에 적용할 차세대 AI 개발 방법론을 마련한다. 이를 통해 방대한 데이터와 연산 자원에 대한 의존도를 낮추면서도 안정적으로 작동하는 AI 모델을 설계할 수 있게 되어 국내 AI 기술의 자립도와 경쟁력을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. </p>
          <p contents-hash="6ad94039594bdac0dd7411e85f73870d803402b0030134d390b6877dc761c233" dmcf-pid="4Z7cL4Ikcf" dmcf-ptype="general">과기정통부 윤경숙 기초원천연구정책관은"물리와 수학 법칙에 기반한 AI 모델을 확보하면 과학 연구의 엄밀성과 정확성이 높아져 연구 현장은 물론 반도체·배터리 등 산업 분야에도 실질적인 도움이 될 것"이라며, "아울러 새로운 AI 모델 구조 확보를 통해 AI 기술 자체의 발전에도 기여할 수 있을 것"이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="95b48e5d7bd9e0866f8ca1b849162baa5c22c2924fed969c86f85d07261ac275" dmcf-pid="85zko8CENV" dmcf-ptype="general">jiany@fnnews.com 연지안 기자</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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