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미국의 스타트업 ‘액시엄 매스’가 수학자들이 어려운 문제를 풀 때 도움을 주는 AI 도구 ‘엑스플로러’를 무료로 공개했습니다. 이 도구는 원래 슈퍼컴퓨터에서만 돌릴 수 있었던 ‘패턴부스트’라는 프로그램을 일반 컴퓨터에서도 쓸 수 있도록 가볍게 만든 것입니다. 수학에서 오랫동안 풀리지 않던 난제의 숨겨진 규칙이나 패턴을 AI가 찾아주는 방식으로, 이전에 그래프 이론의 유명한 난제를 푸는 데 실제로 활용된 적이 있습니다. 다만 전문가들은 이런 도구가 만능은 아니며, 수학자의 직관과 전통적인 연구 방식도 여전히 중요하다고 조언하고 있습니다.
왜 중요한가요?
수학의 새로운 발견은 인터넷 보안, 인공지능 발전, 물류 네트워크 최적화 등 우리 생활 곳곳에 영향을 미치기 때문에, AI가 수학 난제 해결을 가속화하면 기술 전반의 발전 속도가 빨라질 수 있습니다.
주요 용어 설명
패턴부스트 (PatternBoost)
수학 문제의 예시 하나를 넣으면 비슷한 사례를 계속 만들어 내고, 그중 의미 있는 결과를 다시 학습해 숨겨진 규칙을 찾아가는 AI 도구입니다. 마치 퍼즐 조각 하나를 단서로 비슷한 조각을 계속 모아 전체 그림을 완성해 나가는 것과 비슷합니다.
투란 4-사이클 문제 (Turán four-cycles problem)
여러 점을 선으로 최대한 많이 연결하되, 네 개의 점이 동그란 고리 모양으로 이어지지 않도록 하는 수학 문제입니다. 소셜미디어에서 친구 관계망이나 물류 배송 경로 같은 복잡한 네트워크를 분석하는 그래프 이론 분야의 대표적 난제입니다.
대형언어모델 (Large Language Model, LLM)
ChatGPT처럼 방대한 텍스트 데이터를 학습해서 사람의 말을 이해하고 생성할 수 있는 AI입니다. 마치 수많은 책을 읽은 뒤 질문에 답하는 것처럼 작동하지만, 기존 지식을 재조합하는 데 강하고 완전히 새로운 아이디어를 만들어내는 데는 한계가 있다는 지적도 있습니다.
알파이볼브 (AlphaEvolve)
구글 딥마인드가 만든 AI 도구로, 수학 문제에 대한 해법을 제시한 뒤 좋은 결과만 골라 다시 개선하는 과정을 반복합니다. 진화론에서 우수한 유전자가 살아남는 자연선택처럼, 가장 유망한 답을 계속 발전시켜 나가는 방식입니다.
그래프 이론 (Graph Theory)
점(노드)과 선(엣지)으로 이루어진 연결 구조를 연구하는 수학 분야입니다. 예를 들어 지하철 노선도에서 역은 점이고 노선은 선인데, 이런 네트워크의 성질을 수학적으로 분석하는 학문으로 SNS 친구 관계나 인터넷 구조 분석에도 활용됩니다.
⚡ Claude AI가 독자를 위해 자동 생성한 요약입니다. 원문을 함께 읽어보세요.
캘리포니아 팔로알토에 기반을 둔 스타트업 액시엄 매스(Axiom Math)가 수학자들을 위한 새로운 인공지능(AI) 도구 ‘엑스플로러(Axplorer)’를 공개했다. 오랜 기간 풀리지 않은 문제의 실마리가 될 수 있는 수학적 패턴을 찾아내도록 설계된 도구로, 무료로 사용할 수 있다.
엑스플로러는 현재 액시엄 매스에서 연구 과학자로 일하고 있는 프랑수아 샤르통(François Charton)이 2024년 메타 재직 당시 공동 개발한 ‘패턴부스트(PatternBoost)’를 재구성한 것이다. 기존 패턴부스트가 슈퍼컴퓨터 환경에서 구동됐던 것과 달리 엑스플로러는 맥 프로에서도 실행할 수 있도록 경량화됐다.
액시엄 매스는 패턴부스트가 보여준 성과를 더 많은 연구자들이 활용할 수 있도록 하는 데 초점을 맞추고 있다. 패턴부스트는 그래프 이론의 대표적 난제로 꼽히는 ‘투란 4-사이클 문제(Turán four-cycles problem)’ 해결에 활용된 바 있다. 엑스플로러는 이러한 수준의 분석을 개인용 컴퓨터에서도 수행할 수 있도록 만든 도구다.
이 같은 시도는 최근 수학 연구 환경의 변화와도 맞물려 있다. 지난해 미국 국방고등연구계획국(DARPA)은 수학자들이 AI 도구를 개발하고 활용하도록 장려하기 위해 ‘엑스프매스(expMath, Exponentiating Mathematics)’ 프로그램을 출범시켰다. 액시엄 매스 역시 이러한 흐름에 발맞춰 연구를 이어가고 있다.
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