논문의 그림 1. 왼쪽 초록색 상자는 실험 저장소로, 실험 1부터 실험 N까지가 들어 있고 각 실험은 물체, 기하 정보, 실험 변수, 시공간 좌표, 데이터 생성기로 정의된다. 가운데 분홍색 상자는 자율 발견 작업 흐름으로, 실험 하나와 개념 몇 개를 고르는 선택, 물리 법칙 탐색(일반 법칙의 확장과 특수 법칙의 직접 탐색), 단순화와 분류, 개념과 일반 법칙의 추출이라는 네 단계가 위에서 아래로 이어진다. 오른쪽 파란색 상자는 이론 저장소로, 기호, 개념(동역학 개념, 고유 개념, 보편 상수), 법칙(특수 법칙, 일반 법칙)의 세 계층으로 구성된다. 아래 범례는 각 단계에 쓰인 기법을 추천 엔진, 기호 회귀, 미분대수와 변수 통제, 개연적 추론으로 색깔별로 표시한다.

AI-Newton: A Concept-Driven Physical Law Discovery System without Prior Physical Knowledge

베이징대 물리학부 연구진이 AI-Newton을 만들었다. 물리 지식을 전혀 주지 않은 상태에서 고전역학 실험 46종의 잡음 섞인 데이터만으로 일반 법칙을 찾는 시스템이다. 시스템은 시공간 좌표만 가지고 시작해 질량, 에너지 같은 개념을 스스로 정의했고, 뉴턴 제2법칙과 에너지 보존 법칙, 만유인력 법칙을 다시 찾아냈다.

October 1, 2026 · 13 분 · 서소영