FragDockRL 개발 이야기 2.

리비전을 매우 힘들게 진행하고 있습니다. 핵심 알고리즘은 크게 바뀐건 아니지만, 여기저기 많이 뜯어 고치고 리팩토링까지 해버렸습니다. 하다보니 성능도 좀 향상된 것 같고... 너무 피곤해서 잠시 일을 쉬고 글이나 쓰려고 합니다. 제가 AI를 보면서 느낀것은, AI는 사람이 잘하는 일을 잘한다는 것이었습니다. AI의 알고리즘은, 인간의 생물학적인 구조와 인간의 학문들... 인지 심리학 등의 요소를 많이 포함하고 있습니다. 대부분의 과학이 그렇지만, 좋은 AI 알고리즘을 개발하는 방법은 있는것에서 배우는 것입니다. 자연에서.. 혹은 인간의 학문에서... 수억년의 과정 동안 생명체는 최적화가 되기 마련입니다. 인간의 학문도 수천년간 많은 시행착오를 거치며 발전해왔습니다. 그래서 제가 추구하는 연구 A..

시간은 강물을 타고 흐른다.

시간은 눈에 보이지 않습니다. 그래서 시간의 흐름이라는게 좀 막연하게 느껴졌습니다. 저 먼 시간에 두고온 과거를 생각해냈습니다. 그건 분명 즐겁고 소중한 시간이었습니다. 하지만 돌아갈 수 없습니다. 그때 문득 시간의 모습이 보였습니다. 은하수를 따라흐르는 강물 같은 느낌이었습니다. 그리고 그 강물과 함께 저는 흘러가고 강가에서 기억의 한 순간 한 순간을 보았습니다.문득 시간을 이렇게도 볼 수 있구나 라는 생각이 들어서 이 짧은 글을 남깁니다.

이야기 2026.03.11 0

경험으로부터 배우는 것

인공지능은 인간의 다양한 학문들 -인간의 세상에 대한 이해와 지식들- 이 활용되어 구현되고 있습니다. 신경망 구조나, 트랜지스터 같은 논리 연산을 위한 구조들이 딥러닝 모델에도 활용되고 있고, 학습 방법론도 인간의 학습과 비슷한 방법이 적용됩니다. 인간의 뇌는 다양한 기능을 담당하는 영역이 나뉘어 있는데, 현재 개발되는 AI들도 그렇게 다양한 기능들을 모듈화 하고 연결하는 방식들에 가깝습니다. 지능을 구현하는 가장 현실적인 길은 이미 존재하는 지능을 보고 그것과 유사하게 만드는 것이니까 그렇겠죠. 범용 인공지능은 하나의 일관된 거대 구조가 아니라, 다양한 모듈의 합에 의해 구현되는 것이 현실적이라고 생각합니다. 범용 지능을 가진 인간이 그러하다면, 인공지능 또한 그렇게 만드는 것이 현실적일 것입니다. ..

Machine Learning 2025.11.25 2

소재 개발에 AI를 활용하면 효율적일까?

인공지능 신약개발 사업이 한창 떠오르던 시기도 이미 6년 정도 지난 것 같습니다. 신약개발은 오래 걸리는 일입니다. 그중에서 다른 부분들도 시간이 오래 걸리지만, 약물 설계 과정도 수년 정도의 시간을 소모합니다. 그래서 AI로 분자를 설계해서 시간을 단축하겠다는 시도들이 많이 있었습니다. 하지만 정작 실제로 신약개발 프로젝트를 시작해 보면, 생각과는 전혀 다른 이유 때문에 시간이 소모되고, 그것은 AI로 해결되지 않는다는 것을 알게 됩니다. 설계한 분자를 합성하는 것은 어려운 일이고 비용도 비싸고 시간이 많이 걸립니다. 그런데 그런 문제보다도, 그 프로젝트 내에는 빠르게 그 과정을 진행할 계획이 잘 갖추어져있지 않습니다. AI나 컴퓨터로 분자를 설계하는 과정은 대체로 빠르면 1일로도 가능합니다. 메서드..

태풍을 수확할 수 없을까...

뇌절을 할 거면 확실하게 하라고 해서 허튼소리를 해보겠습니다. 우리는 자연에서부터 에너지를 뽑아서 사용하고 있습니다. 분자에 저장된 화학 에너지나, 태양광 에너지나, 물 등의 위치 에너지나, 핵 에너지나 다양한 에너지원들이 있습니다. 밀도가 높은 (?) 에너지 원이 대체로 효율이나 출력이 높습니다. 그런데 세상에는 에너지의 밀도는 낮지만 총량은 매우 큰 에너지들도 있습니다. 물은 기화될 때 에너지를 흡수하고, 그것이 다시 액체로 변할 때 에너지를 방출합니다.태풍의 주된 에너지원은 이렇게 저장된 잠열입니다. 넓은 바다위의 대기의 수증기들에 저장된 에너지는 단위 부피당으로는 별로 높지 않을 것입니다만... 그런데 어느순간 그것이 태풍이라는 매우 밀집된 강력한 에너지로 변환됩니다. 만약 이런 현상을..