AI가 설계한 빛의 결정: 위상 광결정의 새로운 지평을 열다

MIT 연구진이 AI를 활용하여 위상 광결정을 설계하는 새로운 방법을 개발했습니다. Kolmogorov-Arnold Network(KAN)와 Symbolic Regression을 통해 99%의 정확도로 광결정의 대칭성을 예측하고, 실험적으로 구현 가능한 2000개 이상의 새로운 광결정을 설계하는 데 성공했습니다. 이 연구는 AI가 복잡한 물리 시스템 설계에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여주는 중요한 사례입니다.

빛의 움직임을 제어하는 위상 광결정(Topological Photonic Crystals) 은 외부의 간섭에도 안정적인 특성을 지녀 차세대 광학 소자 개발에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. 하지만, 복잡한 구조 설계 때문에 원하는 특성을 갖는 광결정을 만드는 데 어려움을 겪어왔습니다.

최근, MIT 연구진(Ali Ghorashi, Sachin Vaidya 외)은 인공지능(AI) 을 활용하여 이 문제에 대한 해결책을 제시했습니다. 그들은 Kolmogorov-Arnold Network (KAN) 이라는 AI 모델을 이용해 2차원 광결정의 대칭성을 예측하고, Symbolic Regression을 통해 그 결과를 설명하는 수식을 도출하는 데 성공했습니다. 이는 단순히 예측만 하는 것이 아니라, AI가 설계 과정 자체를 이해하고 제어할 수 있도록 하는 획기적인 연구입니다.

연구진이 개발한 AI 모델은 훈련 데이터셋을 기반으로 광결정의 대칭성을 무려 **99%**의 정확도로 예측했습니다. 더 놀라운 것은, AI 모델의 예측 결과를 설명하는 8개의 수학적 공식을 도출하여, AI의 '블랙박스' 문제를 해결하고 모델의 신뢰성을 높였습니다. 이 공식들을 이용하여, 연구진은 2,000개 이상의 새로운 광결정을 설계했고, 그중 92% 이상이 실험적으로 구현 가능한 고대비 구조였습니다.

이 연구는 AI가 복잡한 물리 시스템의 설계에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여주는 중요한 사례입니다. AI를 통해 설계된 광결정은 향후 광학 통신, 양자 컴퓨팅, 센서 등 다양한 분야에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 하지만, AI 모델의 한계점과 실제 응용을 위한 추가적인 연구가 필요하다는 점 또한 유념해야 할 것입니다. 이러한 혁신적인 기술의 발전을 통해 우리는 더욱 강력하고 효율적인 광학 기술의 시대를 맞이하게 될 것입니다.

주요 연구진: Ali Ghorashi, Sachin Vaidya, Ziming Liu, Charlotte Loh, Thomas Christensen, Max Tegmark, Marin Soljačić (MIT)

핵심 기술: Kolmogorov-Arnold Networks (KAN), Symbolic Regression

주요 성과: 99%의 대칭성 예측 정확도, 92% 이상의 실험적 구현 가능성, AI 모델의 해석 가능성 확보