AI가 물리학 혁신과 우주 종말 예측 전망

AI가 이끄는 입자 물리학 혁신

유럽입자물리연구소(CERN)의 차기 소장 마크 톰슨(Mark Thomson) 교수는 인공지능(AI)이 기본 물리학에서 중요한 역할을 하며 우주의 미래를 밝히는 데 기여할 것이라고 밝혔다. 그는 현재 머신러닝이 입자 물리학 분야에서 큰 발전을 이끌고 있으며, 이는 단백질 구조를 예측해 노벨상을 수상한 구글 딥마인드(DeepMind)의 성과와 견줄 만하다고 평가했다.

대형 강입자 충돌기(LHC)와 AI의 협력

대형 강입자 충돌기(LHC)에서는 빅뱅 직후 입자가 질량을 얻은 원리를 연구하고, 우주가 붕괴할 가능성이 있는지를 분석하기 위해 희귀한 사건을 탐지하는 첨단 기술이 사용되고 있다. 톰슨 교수는 이러한 연구가 점진적인 개선이 아닌, 획기적인 돌파구를 제공한다고 강조했다.

오는 2030년, LHC는 주요 업그레이드를 거쳐 빔 강도를 대폭 증가시킬 예정이다. 이를 통해 과학자들은 힉스 보손(Higgs boson)을 그 어느 때보다 정밀하게 관찰할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히, 힉스 보손의 ‘자기 결합(self-coupling)’을 측정하는 것이 중요하며, 이를 통해 입자들이 어떻게 질량을 획득했는지를 설명할 단서를 찾을 수 있다.

힉스 보손 분석과 우주의 안정성

톰슨 교수는 향후 두 개의 힉스 보손이 동시에 생성되는 현상을 관찰할 가능성이 크다고 전망했다. 이 연구는 힉스장의 안정성을 평가하는 중요한 단서가 되며, 향후 우주에 급격한 변화가 일어날 가능성을 예측하는 데 큰 도움이 될 것이다.

AI는 이미 LHC 운영에 필수적인 요소로 자리 잡았으며, 데이터 수집과 해석 과정을 획기적으로 개선하고 있다. LHC의 충돌 실험에서는 초당 약 4천만 개의 입자 충돌이 발생하는데, AI 기술은 이 방대한 데이터 속에서 가치 있는 정보를 선별하는 데 핵심적인 역할을 한다. 현재의 데이터 분석 능력은 초기 예상치를 훌쩍 뛰어넘고 있으며, 이는 AI 발전 덕분이라는 평가다.

AI를 활용한 어두운 물질 탐색 가능성

아직까지 정체를 알기 어려운 암흑물질(dark matter) 탐색에서도 AI가 중요한 역할을 할 것으로 전망된다. 특히 생성형 AI(generative AI)는 기존 패턴을 찾는 방식에서 벗어나, 데이터 속에서 예상치 못한 신호를 발견하는 데 도움을 줄 수 있다. 이러한 AI 기반 접근 방식이 암흑물질 연구에 새로운 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

의견

AI 기술의 발전이 입자 물리학 연구에 혁신을 가져오고 있다는 점이 인상적이다. 특히 힉스 보손의 자기 결합 연구가 우주론적 의미를 가지며, 향후 AI를 활용한 예측 능력이 더욱 정교해질 가능성이 크다는 점이 흥미롭다. 또한, 암흑물질 탐색에서 AI가 기존의 연구 방식과 차별화된 접근법을 제시할 수 있다는 점도 주목할 만하다. AI와 물리학의 융합이 앞으로 어떤 성과를 낼지 기대된다.