KAIST, 복잡한 물리문제 푸는 AI 세계 대회서 1위…139팀 경쟁

ICML 2026 수상자 사진. 왼쪽부터 나병후 KAIST KI로보틱스연구소 연구원, 곽지석 데이터사이언스대학원 박사과정생, 조수현 산업및시스템공학과 박사과정생, 김태우 석사과정생. KAIST 제공

KAIST 연구팀이 복잡한 물리현상을 추론해 문제를 해결하는 인공지능(AI) 기술을 입증해 국제 대회에서 우승을 차지했다.

KAIST는 문일철 AX학과 교수팀이 '국제머신러닝학회(ICML) 2026'에서 5월 1일부터 6월 16일까지 열린 '시각적으로 정의된 물리 문제 풀기' 국제 챌린지에서 우승했다고 23일 밝혔다. ICML 공식 워크숍인 AI 기반 수학·과학 추론 워크숍이 개최한 대회다. 연구팀은 지난 11일 서울에서 열린 ICML 공식 시상식에서 1등상을 받았다.

이번 챌린지 과제는 AI가 그림과 텍스트로 제시된 물리 문제를 이해한 뒤 물리 법칙을 적용해 정답과 풀이 과정을 생성하는 것이다. AI가 서로 다른 형태의 정보를 동시에 이해하고 뉴턴 역학 등 물리 법칙을 적용해 논리적으로 문제를 푸는 추론 능력을 평가한다. 스위스 취리히연방공대, 중국 상하이 이노베이션 연구소 등 전세계 139팀이 경쟁했다.

곽지석 데이터사이언스대학원 박사과정생 등 총 5명의 KAIST 응용인공지능연구실(AAILab) 연구진이 참가했다. 연구팀은 범용 AI 모델(파운데이션 모델)을 다수의 독립적인 에이전틱 AI로 구성한 뒤 서로 토론하고 답을 검증하도록 하는 구조 '시피스프로(SeePhysPro)'를 구현했다. 개별 AI의 오류를 줄이고 추론 신뢰성을 높여 모든 참가팀 중 최고 성능을 달성했다.

AI가 시험 문제를 푸는 수준을 넘어 실제 물리 환경을 이해하고 설계·운용을 최적화하는 능력을 입증한 결과다. 항공기, 로봇, 자율주행, 우주 시스템 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.

문 교수는 "AI 파운데이션 모델을 에이전트로 변환시키며 다양한 에이전트가 토론과 검증을 통해 올바른 답을 찾아내는 과정을 보고 하나의 AI 파운데이션 모델이 미래를 독점할 수 없다는 점을 깨달았다"고 밝혔다.

이어 "이번 대회는 물리 문제를 푸는 시험과 같았지만 사실 미국 보잉사 등에서 시험하고 있는 AI 기반 항공기 설계 및 운용과 같이 물리적 상황의 최적 설계 및 운용에 쓰이는 인공지능을 만드는 것이 본질"이라고 설명했다.

배충식 KAIST 총장은 "이번 성과는 AI가 단순히 정보를 생성하는 수준을 넘어 실제 물리 세계를 이해하고 산업과 사회의 난제를 해결하는 기술로 발전하고 있음을 보여준 쾌거"라고 말했다.

[이병구 기자 2bottle9@donga.com]