샌프란시스코에서 슬로베니아까지 전 세계 수천 명이 매일 ‘코드의 출현(Advent of Code)’이라고 불리는 코딩 퍼즐 챌린지에 참여하며 크리스마스를 기다리고 있다.

‘P 대 NP 문제(P vs NP)’의 해법이 밝혀진다면 수많은 계산 문제가 해결될 것이다. 하지만 우리는 영영 답에 이르지 못할 수도 있다.

하버드와 MIT의 물리학자들이 설립한 큐에라 컴퓨팅(QuEra Computing)이 기존의 양자컴퓨터 제작 방식과는 다른 방식을 사용해 계산 속도가 무려 256큐비트에 달하는 양자컴퓨터를 개발했다. 이 컴퓨터가 양자컴퓨팅의 새로운 가능성을 열어줄지도 모른다.

대장균을 이용해서 제작한 바이오컴퓨터가 미로 문제를 해결했다. 이번 바이오컴퓨터에는 다양한 유형의 세균이 서로 협력하며 계산을 수행하는 분산 컴퓨팅 방식이 사용됐다. 이렇게 분산 컴퓨팅을 활용한 방식이 합성생물학의 궁극적인 목표를 달성하는 데 도움을 줄지도 모른다.

코로나19 사태 속에서 조금이라도 확실한 정보를 바탕으로 감염자나 사망자 수 등을 예측하려고 했던 시도는 모두 실패했다. 정도의 차이가 있을 뿐 이 분야의 프로인 역학자도 실패를 거듭했다. 문제를 분석하고, 자신의 의견을 수정하면서 정교하게 다듬어 나가는 ‘공학적 사고’가 필요했는지도 모른다.

연구자들이 다수의 예측과 전망을 결합하여 불확실성을 낮추기 위해 각고의 노력을 하고 있다.

구유양(Youyang Gu)은 일주일 만에 머신러닝 모델을 개발하여 매일 노트북으로 프로그램을 실행(1시간 정도 소요)하였다. 그 결과, 코로나19 사망자 수가 놀라울 정도로 정확히 예측되었다.

10년 전 인공지능의 선구자 힌튼은 획기적인 돌파구로 이 분야를 탈바꿈시켰다. 지금 그는 GLOM이라는 새로운 가상시스템을 연구하고 있다.