“물리 세계 이해하는 AI”…KAIST, ICML 2026 국제 AI 챌린지 우승 작성일 07-23 23 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">- AX학과 문일철 교수 연구팀</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="GPRJaMQ9ZV"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="94ec3c9d25bbe5e3b9158bad13ca6b08a5f0f254a0b65a00d0c8b0082c05756d" dmcf-pid="HQeiNRx2H2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="ICML 2026 국제 AI 챌린지에서 우승한 KAIST 연구팀. 나병후(왼쪽부터) KI로보틱스연구소 박사, 곽지석 데이터사이언스대학원 박사과정, 조수현 산업및시스템공학과 박사과정, 김태우 석사과정.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/ned/20260723105252829ivjd.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="YDFpBt5Ttf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/ned/20260723105252829ivjd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> ICML 2026 국제 AI 챌린지에서 우승한 KAIST 연구팀. 나병후(왼쪽부터) KI로보틱스연구소 박사, 곽지석 데이터사이언스대학원 박사과정, 조수현 산업및시스템공학과 박사과정, 김태우 석사과정.[KAIST 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="60ad93318c58b09a1554aaf2e445b175ac7fcecee2b973300d0942bce8bdc5da" dmcf-pid="XxdnjeMVG9" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 그림과 글을 함께 이해해 물리법칙을 적용하고 스스로 추론하는 인공지능(AI) 실용화가 한 발짝 다가왔다.</p> <p contents-hash="fdce68a3e62044d37849c7e478fcd0cbe52a9b1d46ca7411035a5b19d6fd3ef0" dmcf-pid="ZMJLAdRf1K" dmcf-ptype="general">KAIST는 AX학과 문일철 교수 연구팀이 국제머신러닝학회(ICML) 국제 챌린지에서 세계 정상을 차지했다고 22일 밝혔다.</p> <p contents-hash="e3e2a42a207172dd39a7122bf6ee8339e516f5b55f5e66a0f86b2d8846887f79" dmcf-pid="58xeoQ6bZb" dmcf-ptype="general">이번 대회는 그림과 텍스트로 제시된 물리 문제를 이해한 뒤, 물리 법칙을 적용해 정답뿐 아니라 풀이 과정까지 생성하는 AI의 추론 능력을 평가하는 국제 챌린지다.</p> <p contents-hash="5f21784e3c6e56e6963d44352b5cb97769652845068e46eac437cbb14d47c5d4" dmcf-pid="16MdgxPK5B" dmcf-ptype="general">이번 챌린지는 ETH 취리히, 푸단대, 상하이 이노베이션 연구소 등 세계 유수 연구기관을 포함한 139개 참가팀이 경쟁했다. KAIST 연구팀은 최종 평가에서 가장 높은 성적을 거두며 우승했다.</p> <p contents-hash="d3e43acc7440010ee166cec6e28fe29c39299c1ccc45ff519d6e0f1b7620e896" dmcf-pid="tPRJaMQ9Hq" dmcf-ptype="general">참가 AI는 멀티모달 정보를 통합하고, 뉴턴 역학 등 물리 법칙을 적용해 논리적으로 문제를 해결해야 한다. 단순 계산 능력이 아니라 복잡한 물리 현상을 이해하고 추론하는 능력을 평가하는 것이 특징이다.</p> <p contents-hash="8863e94840eff0584080ea556b0f901fc9f90a4c5e9bb1f13ca1e38ecccc2550" dmcf-pid="FQeiNRx2Xz" dmcf-ptype="general">이는 AI가 시험 문제를 푸는 수준을 넘어 실제 물리 환경을 이해하고 설계·운용을 최적화할 수 있는 가능성을 보여주는 성과다. 향후 항공기와 로봇, 자율주행, 우주 시스템 등 다양한 분야에서 실제 물리 환경을 고려한 설계와 의사결정을 수행하는 차세대 AI 기술로 활용될 것으로 기대된다.</p> <p contents-hash="c544cc34246abf9edcfdf0fbaa6be66d2efc27740bf6b1579bb1586137f4ce79" dmcf-pid="3xdnjeMVG7" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 산업및시스템공학과 곽지석 박사과정 학생을 비롯한 총 5명의 KAIST 응용인공지능연구실 연구진이 참가했다. 연구팀은 여러 AI 파운데이션 모델을 각각 독립적인 에이전틱 AI로 구성한 뒤, 서로 답을 검증하고 토론하는 멀티에이전트 AI 구조를 개발했다.</p> <p contents-hash="09ec25b13894ed1e9a1b4e52180d4a6d51c7b49be87fcdd53b3313551742d72d" dmcf-pid="0MJLAdRfZu" dmcf-ptype="general">이를 통해 개별 AI의 오류를 줄이고 추론의 신뢰성을 높여 세계 최고 성능을 달성했으며, 복잡한 물리 현상에 대한 AI 추론과 에이전틱 AI 모델의 새로운 가능성을 제시했다.</p> <p contents-hash="b76b4790f979fe5bf87a3dd4aec89b4552bda5499fd357c752fadebc8e9ddaab" dmcf-pid="pRiocJe4YU" dmcf-ptype="general">문일철 교수는 “이번 연구는 더 큰 단일 모델을 개발하지 않고도 기존 프론티어 모델들을 조율하고 시각 정보를 명시적으로 복원하는 것만으로 신뢰성 높은 추론을 확보할 수 있음을 입증했다”며 “향후 손글씨 도식 등 까다로운 시각 자료로 추출 모듈의 적용범위를 넓히고 문제의 난이도에 따라 연산 자원을 동적으로 배분하는 적응적 제어 기법을 발전시킬 계획”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="e5380abe5de9c10c071cb4a385653d8064aba0a11a7a6b2faeaa4e7892f33bcb" dmcf-pid="uKf6eV9UX0" dmcf-ptype="general">배충식 KAIST 총장은 “이번 성과는 AI가 단순히 정보를 생성하는 수준을 넘어 실제 물리 세계를 이해하고 산업과 사회의 난제를 해결하는 기술로 발전하고 있음을 보여준 쾌거”라면서 “KAIST는 미래 산업을 이끌 차세대 AI 원천기술 개발과 글로벌 AI 인재 양성에 더욱 매진하겠다”고 밝혔다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 AI가 기업 위기까지 찾는다…스타씨드 ‘퓰리처AI’ 기능 확대 07-23 다음 정부, AI 프로젝트 GPU 520장 추가 지원 등 6개 안건 심의·의결 07-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
