메타의 AI 연구 조직인 FAIR(Fundamental AI Research)는 '고도화된 머신 인텔리전스(AMI, Advanced Machine Intelligence)' 실현을 위한 여정을 이어가며, 최신 연구 성과물들을 공개했다. 이번 발표는 분자 예측, 언어 처리, 그리고 신경과학 분야에 걸친 획기적인 모델, 데이터셋, 알고리즘 등을 포함하며, 개방된 생태계 조성을 통해 학계와 산업계 전반의 혁신을 가속화하는 데 초점을 맞추고 있다.

원자 수준의 설계를 혁신하다: OMol25와 UMA

분자 및 소재 연구에서 가장 어려운 과제 중 하나는 원자 단위의 움직임과 상호작용을 예측하고 이를 통해 신소재나 신약을 개발하는 것이다. 기존 방식은 시간과 비용이 과도하게 들어 수십 년이 걸리는 경우도 허다했다.

이를 해결하고자 메타는 Open Molecules 2025(OMol25)라는 새로운 밀도범함수 이론(DFT) 기반 데이터셋을 공개했다. 이는 생체분자, 금속 착물, 전해질 등 복잡한 화학 구조에 대한 고정밀 시뮬레이션을 포함하며, 이전까지는 기술적 한계로 다루기 어려웠던 10배 규모의 대형 원자 구조도 분석할 수 있다. 무려 60억 코어 시간 이상의 컴퓨팅 리소스를 사용해 완성된 이 데이터셋은, 분자 설계의 정확도를 비약적으로 향상시킬 것으로 기대된다.

영상보기: https://ai.meta.com/blog/meta-fair-science-new-open-source-releases/

이와 함께 공개된 UMA(Universal Model for Atoms)는 메타가 지난 5년간 축적한 300억 개 이상의 원자 시뮬레이션 데이터를 기반으로 학습된 범용 원자 상호작용 예측 모델이다. UMA는 분자뿐만 아니라 다양한 소재 간의 상호작용도 높은 정확도로 예측할 수 있어, 소재 과학 및 화학 산업의 다양한 파생 연구에 폭넓게 활용될 수 있다.

Adjoint Sampling: 보상 기반 생성모델의 새로운 패러다임

데이터 없이도 학습할 수 있는 생성모델의 시대가 오고 있다. 메타는 새로운 생성 알고리즘인 'Adjoint Sampling'을 공개했다. 이 모델은 기존처럼 대규모 학습 데이터를 사용하는 대신, 하나의 보상 신호만을 기반으로 샘플을 반복적으로 개선해가는 방식이다.

출처: Meta AI

이는 특히 에너지 기반 모델이나 화학 시뮬레이션 등 학습 데이터 확보가 어려운 분야에서 유용하다. UMA와 결합될 경우, 데이터 없이도 정교한 분자 구조 생성을 가능케 하며, 생성모델의 확장성과 실용성을 획기적으로 높일 수 있다. 메타는 해당 알고리즘과 관련 벤치마크도 함께 공개하며, 학계 및 산업계의 후속 연구를 적극 독려하고 있다.

인간 두뇌의 언어 학습 메커니즘, AI가 밝히다

언어는 인간만이 가진 고유 능력으로 여겨져 왔지만, 최근 대형 언어모델(LLM)의 성장은 이러한 인식에 균열을 일으키고 있다. 이번에 메타는 프랑스의 로스차일드 재단 병원과 공동으로 진행한 뇌-언어 연구 결과를 발표했다. 이는 언어 표현이 인간 두뇌에서 어떻게 형성되는지를 실시간 뇌파 기록을 통해 정밀하게 분석한 첫 대규모 연구다.

영상보기: https://ai.meta.com/blog/meta-fair-science-new-open-source-releases/

연구는 간질 치료 중이던 40여 명의 환자에게 7,000개 이상의 뇌 피질 전극을 부착하고, 오디오북을 청취하게 하는 방식으로 진행됐다. 이 과정을 통해, 생후 24개월 유아부터 시작되는 언어 신경 패턴이 어떻게 발달하는지를 시간대별로 분석할 수 있었다.

놀라운 점은, 이 언어 신경 발달 경로가 AI 언어모델의 내부 활성화 패턴과 매우 유사하다는 점이다. 실제로 wav2vec 2.0이나 Llama 3.1 같은 모델의 학습 과정을 보면, 인간의 언어 처리 과정과 점점 더 닮아가는 양상을 보인다.

이러한 결과는 AI가 인간의 뇌를 모방할 뿐만 아니라, 이제는 오히려 인간 지능의 이해를 돕는 도구로 활용될 수 있음을 보여준다. 향후 언어 발달 지연이나 뇌 질환을 진단하고 지원하는 새로운 임상 도구로 확장될 가능성도 열려 있다.

위그로스가 주목하는 이유

이번 메타의 연구 발표는 단순한 기술 혁신을 넘어, 과학과 산업을 연결하는 '개방형 AI 생태계' 조성의 의미를 갖는다. 고정밀 시뮬레이션 데이터, 범용 분자 모델, 그리고 신경언어과학의 접점까지. 이는 바이오테크, 에너지, 소재 과학, 교육 등 다양한 산업 영역에서 새로운 응용을 가능하게 한다.

위그로스는 이러한 변화의 흐름 속에서, 국내 기업들이 기술 트렌드를 보다 빠르게 캐치하고 비즈니스에 적용할 수 있도록 돕는 인사이트를 제공하고자 합니다. AI와 과학기술이 만나는 접점에서, 여러분의 다음 비즈니스 전략이 더 날카롭고 구체적으로 설계될 수 있도록 함께 고민하겠습니다. 감사합니다.