구글의 새로운 AI 도구, 과학적 발견 가속화
- •구글의 ERA(Empirical Research Assistance)가 역학, 우주론, 기후 연구 등 실질적인 과학 분야에 도입됨
- •복잡한 실증적 소프트웨어 생성을 도와 신경 회로 매핑 및 이산화탄소 추적과 같은 난제를 해결
- •AI 기반 모델링이 공중보건 기관의 독감 및 코로나19 예측 도구와 대등하거나 더 뛰어난 성능을 입증
인공지능과 자연과학의 융합 분야에서 주목할 만한 진전이 나타났다. 구글 연구진은 '경험적 연구 지원(ERA)'이라 불리는 특수 시스템을 배포하기 시작했다. 생성형 AI를 단순히 챗봇이나 이미지 생성기로만 보던 시각에서 벗어나, 대규모 언어 모델을 활용해 계산 모델링과 실험 가설 검증이라는 고난도 작업을 수행하는 'AI 보조 과학'의 시대로 진입한 것이다.
ERA는 단순한 논문 요약을 넘어 과학자들이 방대한 데이터를 처리하고 의미 있는 물리 법칙을 도출하는 데 필요한 소프트웨어 도구를 직접 구축한다. 공중보건 분야에서 이 도구는 독감이나 호흡기 세포융합 바이러스(RSV)로 인한 입원율을 예측하는 등 복잡한 역학 예측 능력을 입증했다. 이는 기존 주요 공중보건 기관이 운영하는 예측 시스템과 대등하거나 더 뛰어난 수준이다.
이러한 고도화된 계산 모델링의 대중화는 특정 연구 센터에 국한되었던 기술을 글로벌 보건 영역 전반으로 확산시킨다. ERA는 공중보건을 넘어 우주론과 환경 과학 분야의 근본적인 미스터리를 해결하는 데에도 기여하고 있다. 연구자들은 ERA를 활용해 우주 끈(Cosmic Strings)에서 방출되는 에너지 복사에 대한 정확한 수학적 해를 구하는 데 성공했다.
동시에 ERA는 위성에서 수집된 원시 고도 데이터를 정밀한 이산화탄소 모니터링 지도로 변환하는 데도 활용되고 있다. 이를 통해 연구자들은 이전보다 훨씬 빈번하고 세밀하게 탄소 배출량을 추적할 수 있게 되었다. 무엇보다 가장 눈에 띄는 적용 사례는 신경과학 분야이다.
이 시스템은 제브라피쉬의 신경 회로(Neural Circuits) 구조 정보를 바탕으로 생물학적으로 타당한 행동 제어 메커니즘을 제시했다. 해석 가능하고 기계적으로 정확한 해결책을 찾아낸다는 점은 AI가 실험실의 단순 도구를 넘어 과학적 발견을 앞당기는 핵심 협력자로 자리 잡을 것임을 시사한다.