KAIST '물리 세계 이해하는 AI'로 국제 챌린지 우승

(대전=뉴스1) 김종서 기자 = 그림과 글을 함께 이해해 물리 법칙을 적용하고 스스로 추론하는 인공지능(AI)이 항공기와 로봇 등 실제 물리 세계를 설계하는 시대가 한 걸음 가까워졌다.

국내 연구팀이 세계 최고 권위의 AI·기계학습 학회인 국제머신러닝학회(ICML) 국제 챌린지에서 세계 정상에 오르며 이 같은 기술력을 입증했다.

한국과학기술원(KAIST)은 AX학과 문일철 교수 연구팀이 ICML 2026의 공식 워크숍 'AI 기반 수학·과학 추론 워크숍'이 개최한 '시각적으로 정의된 물리 문제 풀기' 국제 챌린지에서 우승했다고 23일 밝혔다.

이번 대회는 그림과 텍스트로 제시된 물리 문제를 이해한 뒤 물리 법칙을 적용해 정답뿐 아니라 풀이 과정까지 생성하는 AI의 추론 능력을 평가하는 국제 챌린지다. 세계 139개 참가팀이 경쟁을 벌였다.

참가 AI는 멀티모달 정보를 통합하고 뉴턴 역학 등 물리 법칙을 적용해 논리적으로 문제를 해결해야 한다. 단순 계산 능력이 아니라 복잡한 물리 현상을 이해하고 추론하는 능력을 평가하는 것이 특징이다.

이는 AI가 시험 문제를 푸는 수준을 넘어 실제 물리 환경을 이해하고 설계·운용을 최적화할 수 있는 가능성을 보여주는 성과다. 향후 항공기와 로봇, 자율주행, 우주 시스템 등 다양한 분야에서 실제 물리 환경을 고려한 설계와 의사결정을 수행하는 차세대 AI 기술로 활용될 것으로 기대된다.

이번 연구에는 산업및시스템공학과 곽지석 박사과정 학생을 비롯한 총 5명의 KAIST 응용인공지능연구실(AAILab) 연구진이 참가했다.

연구팀은 여러 AI 파운데이션 모델을 각각 독립적인 에이전틱 AI로 구성한 뒤, 서로 답을 검증하고 토론하는 멀티에이전트 AI 구조를 개발했다.

이를 통해 개별 AI의 오류를 줄이고 추론의 신뢰성을 높여 세계 최고 성능을 달성했다. 복잡한 물리 현상에 대한 AI 추론과 에이전틱 AI 모델의 새로운 가능성을 제시했다.

문 교수는 "하나의 AI 파운데이션 모델이 미래를 독점할 수 없다는 점을 깨달았다"며 "이번 대회는 물리 문제를 푸는 시험문제와 같지만, 물리적 상황의 최적 설계 및 운용에 쓰이는 인공지능을 만드는 기술이 본질"이라고 말했다.

향후 연구팀은 손글씨 도식 등 까다로운 시각 자료로 추출 모듈의 적용 범위를 넓히고, 문제의 난이도와 위험도에 따라 연산 자원을 동적으로 배분하는 적응적 제어 기법을 발전시킬 계획이다.

이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP)의 사람중심 인공지능 핵심원천기술개발사업과 ITRC 국방군집체계연구센터의 지원을 받아 수행됐다.

jongseo12@news1.kr