거대 언어 모델, 난류 모델 개발의 새로운 지평을 열다

본 기사는 거대 언어 모델 DeepSeek-R1을 활용하여 난류 모델을 개발한 연구에 대해 소개합니다. LLM이 기존 전략을 재발견하고 새로운 모델을 합성하여 기존 모델을 능가하는 성능을 달성한 점에 주목하며, AI 기반 과학 연구의 새로운 패러다임을 제시합니다.

거대 언어 모델(LLM)이 난류 모델 개발의 새로운 지평을 열다

바둑, 이미지 인식, 단백질 접힘과 같은 특정 작업에서 인간 수준의 성능을 달성한 인공지능(AI)은 기계가 인간의 추론을 능가하는 AI 특이점의 가능성을 제시합니다. 최근, DeepSeek-R1이라는 거대 언어 모델(LLM)을 활용하여 난류 모델 개발에 획기적인 진전이 이루어졌습니다. 이 연구는 AI가 과학적 발견에 어떻게 기여할 수 있는지 보여주는 중요한 사례입니다.

Yang Zhongxin 등 연구진은 DeepSeek-R1을 동등한 파트너로 간주하여 폐쇄 루프 반복 작업 흐름을 구축했습니다. 이는 LLM이 역압 구배(APG), 시스템 회전, 표면 거칠기 조건 하에서 근접 벽 난류 모델을 제안, 개선, 추론하는 과정을 의미합니다. 장기 추론과 사전 및 사후 평가를 포함한 여러 라운드의 상호 작용을 통해 LLM은 기존 전략을 재발견할 뿐만 아니라 기준 벽 모델보다 성능이 뛰어난 새로운 모델을 합성했습니다.

특히, LLM은 APG 흐름에서 역사적 효과를 포착하기 위해 물질 도함수를 통합하고, 시스템 회전을 고려하여 벽 법칙을 수정하며, 표면 통계를 바탕으로 거친 벽 모델을 개발하는 것을 제안했습니다. 기존의 데이터 기반 난류 모델링(종종 인간이 설계한 블랙박스 아키텍처로 특징 지어짐)과 대조적으로, 여기서 개발된 모델은 물리적으로 해석 가능하고 명확한 추론에 기반합니다.

이는 단순히 데이터 패턴을 학습하는 것을 넘어, LLM이 물리적 원리를 이해하고, 이를 바탕으로 새로운 모델을 설계할 수 있음을 시사합니다. 이러한 접근 방식은 향후 AI 기반 과학 연구의 새로운 패러다임을 제시하며, 복잡한 과학적 문제 해결에 AI의 역할을 더욱 확대할 가능성을 보여줍니다. 물리적 직관과 AI의 강력한 연산 능력의 조합은 앞으로 더욱 혁신적인 과학적 발견을 이끌어낼 것으로 기대됩니다. 하지만, LLM이 제안하는 모델의 물리적 타당성에 대한 엄격한 검증과 해석 가능성 향상을 위한 지속적인 연구가 필요합니다. 이를 통해 AI가 과학 연구의 신뢰할 수 있는 동반자로 자리매김할 수 있을 것입니다.