AI, 삼체문제 기존 솔버 대비 1억 배 빠르게 해결… 에딘버러대 딥러닝 혁신

300년 난제 '삼체문제', 신경망으로 돌파

3세기 이상 수학자·물리학자 골치 아프게 한 삼체문제: 서로 중력만 작용하는 세 물체 운동 계산 문제.

구체적으로 세 점질량 초기 위치·속도 주어지고 뉴턴 운동법칙·만유인력법칙 따라 후속 운동 풀면 일반 해 없음.

이게 삼체문제. 이체문제와 달리 극소수 단순 시나리오(동일 행성 동일 궤도 운동 등) 제외 일반 닫힌 형태 해 없음.

강력한 컴퓨터 발명으로 물리학자들 이 점질량 위치 반복 평가 가능해졌지만 엄청난 계산자원 필요. 그래도 해 모호함.

이 문제 효율적 해결 위해 에딘버러대(스코틀랜드) 연구진 인공지능(AI) 모델 활용. 놀랍게도 고정 계산비용으로 정확한 해 예측, 기존 솔버 대비 최대 1억 배 빠름.

신경망 훈련·검증

연구팀 삼체문제 데이터베이스 신경망 훈련. 이 DB는 새로운 솔버 '브루투스(Brutus)'로 계산된 해 포함.

단순히 위해 동일 질량 세 물체, 초기 속도 0인 단순 문제로 시작. 임의 시작점 선택, 브루투스라 명명된 새로운 방법으로 삼체운동 풀기. 이 과정 1만 번 반복.

9,900개 샘플로 신경망 훈련, 100개 검증. 테스트 위해 5,000개 완전히 새 시나리오 실행해 브루투스 계산 결과와 비교.

참고: arXiv:1910.07291

네트워크 실제 세 물체 미래 운동 계산 안 하고, 대신 훈련 단계 습득 지식 사용해 미래 운동 정확히 예측. 구체적으로 이웃 궤적 간 발산 에뮬레이트해 브루투스 시뮬레이션과 근접 일치.

3D 삼체문제 시뮬레이션

이 연구서 심층 인공신경망 예측 해 고정 시간구간 내 달성, 에너지 보존 조건 0.00001 오차로 충족.

이런 네트워크 삼체문제 브루투스 계산 불가능해질 때 사용 가능. 브루투스 무거운 계산 수행하다 통제 벗어나면 네트워크 개입해 상황 수용 가능해질 때까지 담당하는 하이브리드 시스템 일부 될 수 있음.

예: 신경망으로 구상성단·은하핵 내 천체 운동 정확 시뮬레이션, 계산자원 적게 사용.

4·5체 문제 등 더 복잡한 문제로 신경망 훈련해 계산부담 크게 줄이는 것도 가능.