AI-World-Story

  우리 친구들은 혹시 친구들끼리만 아는 비밀 암호를 만들어본 적이 있는가? 그런데 만약 우리 팀원 중 누군가가 나쁜 마음을 먹고 그 비밀 암호를 다른 반 친구들에게 몰래 가르쳐준다면 어떻게 될까? 정말 화가 나고 속상할 것이다. 인터넷 세상에서도 이런 일이 자주 일어난다. 여러 명이 함께 정보를 공유하는 ‘블록체인’ 세상에서, 누군가 몰래 암호 키를 빼돌려 나쁜 사람들에게 팔아넘기는 것이다. 하지만 이제 그런 걱정은 끝이다! 최근 중국 저장과학기술대학교 연구진이 아무리 교묘하게 숨어든 배신자라도 끝까지 찾아내고, 여러 명이 짜고 공격해도 끄떡없는 새로운 암호 기술을 개발해 전 세계의 주목을 받고 있다. 블록체인 세상의 ‘스파이’를 잡아라! 왜 이 연구가 그토록 중요한가 요즘 뉴스에서 ‘블록체인’이라는 말을 많이 들어봤을 것이다. 블록체인은 정보를 여러 곳에 나누어 저장해서 아무도 마음대로 고칠 수 없게 만드는 아주 똑똑한 기술이다. 하지만 사람이 많아지면 늘 문제가 생긴다. 정식 사용자 중 누군가가 자신의 암호 키를 몰래 복사해서 가짜 해독기를 만들거나, 여러 명의 사용자가 짜고(이를 ‘공모’라고 한다) 암호를 깨뜨리려고 시도하기 때문이다. 지금까지는 이런 ‘배신자(Traitor)’가 누구인지 정확히 알아내기가 무척 어려웠다. 마치 범인이 현장에 지문을 남기지 않은 것처럼 말이다. 이번 연구는 바로 이런 ‘내부의 적’을 완벽하게 차단하고, 설령 정보가 새 나갔더라도 누가 범인인지를 ‘물전사’처럼 흔적을 추적해 찾아내는 기술을 다루고 있다. 수학으로 만든 ‘비밀 조각’과 배신자의 ‘지문’... 그 놀라운 마법의 원리 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 아주 재미있는 수학적 방법들을 조합했다. 핵심은 크게 세 가지다. 첫째는 ‘샤미르의 비밀 공유(Shamir's Secret Sharing)’다. 이건 마치 보물지도를 여러 조각으로 찢어 나누어 갖는 것과 비슷하다. 혼자서는 보물을 찾을 수 없지만, 약속된 수만큼의 사람들이 모여 조각을 합치...

인공지능(AI)이 우리 삶의 모든 곳에 스며든 세상이다. 하지만 화려한 AI 뒤에는 엄청난 에너지를 먹어치우는 데이터 센터와 복잡한 계산 과정이 숨어 있다는 사실을 알고 있는가? 인류는 이제 더 똑똑하면서도 전기는 아주 조금만 쓰는, 이른바 ‘가성비 끝판왕’ 인공지능을 찾아 나섰다. 그 중심에 바로 인간의 뇌 구조를 흉내 낸 ‘뉴로모픽 지능’과 이를 구현할 핵심 기술인 ‘리저버 컴퓨팅(Reservoir Computing, RC)’이 있다. 오늘 우리는 이 흥미진진한 연구의 세계로 들어가 보려 한다. 복잡한 학습은 가라! 단순함 속에 감춰진 놀라운 효율성 기존의 인공지능은 수만 개의 연결 고리를 일일이 수정하며 배우는 ‘고된 공부’를 해야 했다. 하지만 리저버 컴퓨팅은 다르다. 마치 물이 가득 찬 저수지(Reservoir)에 돌을 던지면 물결이 퍼져나가듯, 입력된 정보를 저수지 안에서 복잡하게 섞어버린 뒤 맨 마지막 결과물만 살짝 조정해 정답을 찾아낸다. 내부의 복잡한 움직임은 그대로 두니 계산 속도는 빛의 속도만큼 빠르고, 에너지는 획기적으로 줄어든다. 이 연구는 이 방식의 두 주인공인 ‘에코 상태 네트워크(ESN)’와 ‘액체 상태 머신(LSM)’이 얼마나 잘 작동하는지 낱낱이 파헤쳤다. 카오스의 파도를 넘어라! 두 천재 모델의 숨 막히는 대결 연구팀은 두 모델에게 아주 어려운 숙제를 내주었다. 바로 ‘매키-글라스(Mackey-Glass)’라 불리는, 미래를 예측하기 힘든 요동치는 파동 데이터를 맞히는 일이었다. 실험 결과는 어땠을까? 먼저 ESN은 작은 규모에서도 정답을 척척 맞히는 놀라운 정확도를 보여주었다. 하지만 덩치를 키우자 문제가 생겼다. 너무 공부를 많이 한 나머지, 새로운 데이터에는 적응하지 못하는 ‘과적합(Overfitting)’ 현상이 나타난 것이다! 반면 LSM은 처음엔 조금 느린 듯 보였지만, 덩치가 커질수록 실력이 쑥쑥 늘어났다. 특히 정보를 ‘0’과 ‘1’의 전기 신호(스파이크)로 처리하는 덕분에 아주 거친 계산 환경에서도 끄...

  컴퓨터가 문장을 읽을 때 단어와 글자로 쪼개어 이해하듯, 이제 복잡한 약물 분자도 아주 쉽고 체계적으로 쪼개서 분석할 수 있는 길이 열렸다. 최근 텍사스 A&M 대학교 연구팀이 발표한 새로운 분자 구조 분석 프레임워크인 'HiFrAMes(하이프레임즈)'가 그 주인공이다. 이 기술은 마치 레고 블록을 분해하듯 복잡한 화학 구조를 의미 있는 조각으로 나누어, 인공지능(AI)이 신약을 더 빠르고 정확하게 설계할 수 있도록 돕는다. 인공지능이 화학의 '언어'를 더 깊이 이해해야 하는 이유 최근 구글 딥마인드의 알파폴드3(AlphaFold3) 같은 혁신적인 AI 모델이 등장하면서 단백질 구조를 예측하고 신약을 개발하는 속도가 엄청나게 빨라지고 있다. 하지만 아무리 똑똑한 AI라도 분자 구조를 제대로 이해하지 못하면 무용지물이다. 기존에는 분자를 단순한 문자열(SMILES)이나 지문 형태의 데이터로 변환해 AI에게 가르쳤다. 하지만 이런 방식은 분자가 가진 복잡한 입체적 연결 구조와 계층적인 특징을 충분히 보여주지 못한다는 한계가 있었다. 문장을 단어 단위로 쪼개지 않고 그냥 글자들의 나열로만 본다면 그 깊은 의미를 알기 어려운 것과 마찬가지다. 레고 블록처럼 분자를 분해하는 4단계 마법의 파이프라인 연구팀은 분자 그래프를 계층적으로 쪼개고 추상화하는 4단계의 체계적인 과정을 개발했다. 이 과정은 크게 '나뭇잎 사슬(Leaf Chain)' 추출, '고리 그물(Ring Mesh)' 축소, '고리 열거(Ring Enumeration)', 그리고 '연결기(Linker)' 탐지로 나뉜다. 먼저, 분자의 핵심 줄기에서 삐져나온 잔가지들을 먼저 쳐낸다. 이를 '나뭇잎 사슬'이라 부르는데, 주로 약물의 성질을 미세하게 조정하는 역할을 한다. 그다음 남은 핵심 고리 구조들을 단순화하고, 그 안에 숨겨진 모든 고리들을 하나하나 찾아낸다. 마지막으로 이 고리들을 이어주는...

  다중값 유전자 알고리즘의 비밀: r-cGA는 어떻게  OneMax 와  LeadingOnes 를 더 빠르게 정복했나? “유전 알고리즘은 이진수만 다룬다?” 그렇지 않다. 이제는 0과 1을 넘어, 0·1·2·3… 여러 값을 동시에 다루는 시대다. 그리고 그 중심에 바로  multi-valued EDA , 그중에서도  r-cGA 가 있다. 2026년, 국제 저널  Artificial Intelligence 에 실린 한 편의 논문이 이 분야의 판을 흔들었다. 덴마크 공과대학의  Sumit Adak 과  Carsten Witt  연구팀은 다중값 확률모형 기반 진화 알고리즘의  수학적 실행 시간(runtime) 을 처음으로 정밀하게 분석했다. 그 결과는 단순한 이론을 넘어, AI 최적화의 미래를 가늠하게 한다. 왜 여러 값을 다루는 알고리즘이 중요한가? 현실의 문제는 0 아니면 1로만 나뉘지 않는다. 스마트 공장 스케줄링, 자율주행 의사결정, 신경망 구조 탐색… 이런 문제들은 각 변수에 여러 선택지가 존재한다. 기존의  binary EDA 는 한 칸에 0 또는 1만 넣을 수 있었다. 하지만 실제 세상은 더 복잡하다. 한 칸에 0·1·2·3·…·(r-1)까지 들어갈 수 있다면? 탐색 공간은 폭발적으로 커진다. 여기서 등장한 것이 바로  r-valued compact genetic algorithm , 줄여서  r-cGA 다. 이 알고리즘은 단순히 후보 해를 섞는 대신,  확률 분포를 학습한다 . 좋은 해가 나오면 그 방향으로 확률을 조금 올리고, 나쁜 방향은 조금 낮춘다. 마치 똑똑해지는 주사위처럼 말이다. 그런데 문제는 이것이었다. 이 알고리즘이 얼마나 빨리 최적해에 도달하는지, 아무도 정확히 몰랐다. 연구팀이 던진 질문: r-cGA는 얼마나 빠른가? 연구진은 두 가지 대표 문제를 분석했다. r-LeadingOnes r-One...

  인공지능의 배신, 어떻게 막을까? 성능보다 더 중요한 '예측 가능성'의 모든 것 우리는 지금 인공지능(AI)과 함께 살아가는 시대를 살고 있다. 자율주행 자동차가 도로를 달리고, 챗봇이 내 숙제를 도와주며, AI가 병을 진단하기도 한다. 그런데 여기서 아주 중요한 질문이 하나 있다. "이 AI가 언제, 어디서 실수할지 우리는 미리 알 수 있을까?" 지금까지의 AI 연구는 주로 '성능'에만 집착했다. 얼마나 더 정확한지, 얼마나 더 똑똑한지를 겨뤘다. 하지만 아무리 성능이 좋아도, 언제 사고를 낼지 모르는 자율주행 차에 내 아이를 태울 수 있을까? 최근 발표된 한 논문은 우리가 이제 성능이 아닌 '예측 가능한 AI(Predictable AI)'에 집중해야 한다고 강력하게 경고하고 있다. 완벽하지 않아도 괜찮다, 다만 '언제 틀릴지' 알려다오 이 연구의 핵심은 아주 단순하면서도 파격적이다. AI가 100% 완벽할 필요는 없다는 것이다. 대신, 그 AI가 어떤 상황에서 성공하고 어떤 상황에서 실패할지를 우리가 정확하게 예측할 수만 있다면, 그 AI는 충분히 안전하고 가치 있게 쓰일 수 있다는 논리다. 예를 들어보자. 안개가 자욱하고 길이 구불구불한 산길을 달리는 자율주행 로봇이 있다고 치자. 이 로봇의 전체 성공률은 60%밖에 안 될 수도 있다. 하지만 우리가 "이 로봇은 안개가 낀 날에는 90% 확률로 사고를 내지만, 맑은 날에는 100% 안전하다"는 것을 미리 안다면 어떨까? 우리는 맑은 날에만 로봇을 쓰면 된다. 이것이 바로 '예측 가능성'의 힘이다. 반대로 평균 성공률이 99%인 AI라도, 언제 그 1%의 치명적인 실수를 할지 모른다면 우리는 불안해서 그 시스템을 믿고 쓸 수 없다. AI의 속마음을 꿰뚫어 보는 법: '예측 가능성'의 공식 연구진은 AI가 얼마나 예측 가능한지를 측정하기 위해 새로운 틀을 제시했다. 여...