CERN에서 인공지능은 미래의 발견을 이끌어갈 것입니다.

[이매진]

CERN에서 인공지능은 미래의 발견을 이끌어갈 것입니다.

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CERN에서 인공지능은 미래의 발견을 이끌어갈 것입니다.

 CERN에서 진행되는 '신의 입자' 탐색은 어떤 모습일까요? 위 이미지는 컴퓨터 그래픽(CGI)으로 제작되었습니다. 저작권(C) 2026 Shutterstock Editorial. 허가 없이 사용 금지.

CERN의 대형 강입자 가속기(LHC)는 매초 4천만 건의 입자 충돌을 발생시키는데, 이는 지구상의 어떤 컴퓨터도 저장하거나 분석할 수 있는 양보다 훨씬 많은 데이터입니다. 따라서 CERN 과학자들은 인공지능(AI)을 활용하여 어떤 충돌에서 차세대 획기적인 발견이 이루어질 가능성이 높은지 실시간으로 판단하고 있습니다. 이는 AI가 입자 물리학 연구를 혁신할 수 있는 여러 방법 중 하나입니다.

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이 콘텐츠는 다음 날짜에 게시되었습니다.2026년 7월 13일 - 오전 9시

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에밀리아노 페레신

CERN이 2040년대에 LHC를 대체할 훨씬 더 비싼 새로운 입자 가속기를 계획함에 따라, 물리학자들은 인공지능이 단순히 사후 계산에만 그치지 않고 기계 자체를 설계하고, 재료를 선택하고, 심지어 어떤 질문을 던지도록 설계해야 하는지까지 결정할 것이라고 말합니다.

2012년 CERN 입자물리학 연구소의 과학자들이 힉스 보손을 발견했을 때, 이는 우주에 대한 우리의 이해에 혁명을 일으켰습니다. 이 발견은 40년 간의 탐색 끝에 이루어졌습니다. CERN의 물리학자인 마우리치오 피에리니는 이러한 발견이 머신러닝 알고리즘 없이는 불가능했을 것이라고 말합니다. 그는 머신러닝 알고리즘을 "오늘날 우리가 인공지능이라고 부르는 것의 증조할아버지 격"이라고 설명합니다. 

오늘날, 이러한 알고리즘의 후예들은 입자 물리학의 모든 분야에 걸쳐 영향력을 확대하고 있습니다. "우리는 인공지능을 점점 더 많이 사용할 것입니다."라고 전 CERN 소장 파비올라 지아노티는 스위스인포와의 인터뷰에서 밝혔습니다. 다른 분야의 과학자들과 마찬가지로 물리학자들도 실험 전 준비 단계와 실험 후 데이터 분석 단계에서 인공지능을 활용하고 있습니다. 하지만 CERN에서는 이 기술을 미개척 분야로까지 확장하고 있습니다. 피에리니는 "우리의 차별점은 실제 데이터 수집 과정의 일부로 실험 중간에도 알고리즘을 적용한다는 점입니다."라고 말합니다.

CERN의 미래: 시리즈

제네바에 위치한 CERN이 물리적 장비의 대대적인 업그레이드를 진행하는 가운데, 새로운 AI 기반 도구들이 등장했습니다. 올해, 더 높은 충돌률을 가진 대형 충돌기(LHC)로 업그레이드하는 작업이 시작될 예정이며, 이는 분석할 데이터가 훨씬 더 많아진다는 것을 의미합니다. 다음으로, CERN은 2040년대에 LHC를 대체할 미래형 원형 충돌기(FCC)의 설계를 완료하고 승인을 받아야 합니다. 이 기사를 위해 인터뷰한 CERN 물리학자들은 AI가 연구 및 분석뿐만 아니라 새로운 충돌기 설계, 비용 절감, 그리고 입자 물리학 분야에 뛰어난 인재들을 다시 끌어들이는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 데 동의했습니다.

 캘리포니아 공과대학의 입자 물리학자이자 CERN 협력 연구원인 마리아 스피로풀루는 "인공지능 덕분에 모든 것이 다르게 이루어질 것입니다. 더 좋고, 더 빠르고, 더 기술적으로 발전된 방식으로 말이죠. 인공지능은 우리가 입자 물리학의 미해결 질문들을 탐구하는 데 도움을 줄 것입니다."라고 말합니다.

힉스 보손을 위한 AI

CERN에서 머신러닝이 처음 사용된 것은 1987년으로, 당시 과학자들은 양성자 싱크로트론이라는 기계의 결함을 찾아내는 시스템을 개발했습니다.

이후 CERN 과학자들은 또 다른 인공지능 선구자를 활용하여 LHC를 사용했습니다. LHC에서는 입자들이 최대 13조 전자볼트(TeV)의 에너지로 충돌하며 매초 4천만 번의 충돌이 발생합니다. 각 충돌은 LHC 충돌 영역을 둘러싼 거대한 검출기들에 의해 포착되는 흔적을 남깁니다. 데이터 흐름이 너무 방대하고 빨라서 "지구상의 어떤 컴퓨팅 인프라도 이를 처리할 수 없다"고 피에리니는 말합니다. "데이터를 필터링해야 하고, 무엇이 중요하고 무엇이 중요하지 않은지 판단하는 알고리즘이 필요합니다."

CERN이 힉스 보손을 찾을 때도 정확히 그런 일이 일어났습니다. '신의 입자'라고 불리는 힉스 보손은 다른 입자에 질량을 부여하지만, 입자 충돌 과정에서 거의 생성되지 않고 아주 짧은 순간만 존재합니다. 하지만 과학자들은 무엇을 찾아야 하는지 알고 있었습니다. 피터 힉스는 1960년대에 기존의 입자 물리학 지식을 바탕으로 힉스 보손의 존재를 예측했고, 실제로 보손을 찾는 것은 데이터를 걸러내어 증거를 찾는 일이었습니다.

이를 위해 연구진은 LHC 하드웨어에 머신러닝 알고리즘을 탑재하고 피터 힉스의 계산과 일치하는 흔적을 찾도록 프로그래밍했습니다. 알고리즘은 수많은 데이터 중에서 힉스 보손이 생성되었을 가능성이 가장 높은 경우를 선별했습니다. 결과적으로, 이 알고리즘은 초당 1,000개의 신호를 걸러낼 수 있었고, 이를 통해 '신의 입자' 힉스 보손을 최초로 명확하게 관측할 수 있었습니다. 피에리니는 "바로 이런 이유로 인공지능이 힉스 보손 발견에 기여했다고 말할 수 있습니다."라고 말합니다.

과학 연구는 결코 저렴하지 않으며, CERN은 자금 조달을 둘러싼 갈등에 익숙합니다.

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그러한 성공에도 불구하고 피에리니는 기술 성능에 만족하지 않았습니다. 그의 꿈은 필터를 구성하는 칩에 더 빠르고 강력한 알고리즘을 탑재하여 활용도를 극대화하는 것이었습니다. 하지만 LHC 검출기 하드웨어의 한계 때문에 "ChatGPT 같은 알고리즘을 탑재할 수 없다"는 것이 관건이었습니다. 피에리니는 대신 신경망을 활용하기로 했습니다. 신경망은 작은 하드웨어에 탑재할 수 있으면서도 복잡한 기능을 빠르게 수행할 수 있는 강력한 연산 모델입니다. 덕분에 CERN 과학자들은 나노초 단위로 알고리즘을 작동시킬 수 있었습니다. 피에리니는 "이러한 결과는 우리에게 완전히 새로운 길을 열어주었다"고 말했습니다.

이제 과학자들은 동일한 하드웨어에서 신경망을 사용하여 여러 알고리즘을 실행하고 모든 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 피에리니는 이러한 기술 발전을 활용하여 기존 이론에서 예측하는 패턴에서 벗어나는 충돌을 찾는 데 관심을 갖고 있습니다. 이상 탐지라고 불리는 이 접근 방식은 은행에서 부정 신용카드 거래를 식별하는 데 사용하는 방식과 유사합니다. LHC 데이터에 적용하면 과학자들이 아직 찾아야 할지 몰랐던 새로운 이상 현상을 발견할 수 있습니다. 피에리니는 "이것은 예상치 못한 것을 발견하는 방법입니다."라고 말합니다.

이탈리아 과학자는 입자 물리학자들이 오랫동안 수십 년 전에 개발된 이론을 확인하거나 반증하는 데만 집중해 왔다는 점을 시사합니다. 피에리니의 접근 방식은 인공지능의 도움을 받아 입자 물리학이 자연을 관찰하고 새로운 이론을 개발하고 새로운 이해를 구축하기 위한 질문을 던지는 과학적 방법의 본질로 돌아가는 데 도움이 될 수 있습니다.

피에리니는 "AI는 가로등 아래를 찾는 것과 같은 정밀한 탐색을 확실히 개선할 수 있지만, 저는 제 뒤를 감시하는 AI 알고리즘에 더 관심이 있습니다."라고 말합니다. '트리거 AI'라는 별칭이 붙은 이 새로운 기술은 LHC에서 테스트를 거쳤으며, 업데이트된 장비와 향후 다른 입자 가속기에 적용될 예정입니다.

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피에리니에 따르면, 인공지능 알고리즘이 발전함에 따라 과학자들은 실험 후 데이터를 더욱 정밀하게 분석하는 데 이를 활용할 수 있으며, 때로는 현재 가능한 수준보다 수백 배 더 높은 정확도를 달성하고 그 과정에서 수백만 스위스 프랑을 절약할 수 있습니다.

이러한 발전은 수백만 개의 유사한 흔적 속에서 희귀하고 복잡한 사건의 단서를 찾는 데 중추적인 역할을 할 수 있습니다. 두 개의 힉스 보손이 동시에 생성되는 것은 극히 드문 사건의 한 예입니다. 피에리니는 이중 힉스 보손이 힉스 장이 입자에 질량을 부여하는 방식에 대한 통찰력을 제공할 것이며, 이는 "고에너지 물리학에서 큰 미지의 영역"이라고 덧붙였습니다. 효율적인 데이터 분석은 현재 충돌기보다 5~6배 더 많은 데이터를 생성할 예정인 업그레이드된 LHC, 이른바 고광도 LHC에서 더욱 중요해질 것입니다.

인공지능은 LHC를 대체할 예정인 FCC와 같은 새로운 입자 가속기 건설에도 중요한 역할을 할 것입니다. 캘리포니아 공과대학 소속이자 CERN 협력 연구원인 스피로풀루는 "인공지능은 검출기 설계부터 실험 운영, 모니터링 시스템 구축에 이르기까지 모든 분야에서 핵심적인 역할을 할 것"이라고 말합니다.

예를 들어, AI는 입자 가속기의 기능에 필수적인 초전도 자석에 사용되는 새롭고 저렴한 재료를 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 도구는 검출기 설계에도 영향을 미칠 수 있습니다. 현재 입자 물리학자들은 차세대 검출기 설계를 위해 경험에 의존하고 있지만, 미래에는 "과학자들이 AI에게 물리 현상과 요구되는 작업에 최적화된 검출기 설계를 완전히 맡기게 될 것"이라고 피에리니는 말합니다.

하지만 데이터를 얻기 위해서는 여전히 입자 가속기가 필요할 것이라고 피에리니는 말합니다. "인공지능만으로는 FCC 자체의 도움 없이 FCC가 하는 것과 같은 실험을 할 수 없기 때문입니다."

>> "역대 가장 특별한 장비"라고요? FCC에 대한 저희 영상을 시청하세요:

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축소되는 분야

피에리니는 인공지능이 입자 물리학 연구에서 지루하고 반복적인 작업을 더 많이 처리하게 된다면, 새로운 인재들에게 이 분야가 더욱 흥미롭고 매력적으로 보일 것이라고 예상합니다. 또한, 이러한 신기술은 최첨단 인공지능 응용 프로그램을 활용하는 매력적인 신규 일자리를 창출할 수도 있습니다. 하지만 만약 이 분야가 계속해서 축소된다면, 인공지능은 열정적인 입자 물리학자들이 새롭고 도전적인 실험에 착수하는 데 도움을 줄 것입니다. 피에리니는 "모든 연구자는 인공지능 에이전트(또는 도구)의 도움을 받게 될 것"이라며, "인공지능은 어떤 식으로든 이 분야를 유지시켜 줄 것"이라고 설명합니다.

베로니카 드 보어/ds 편집