한국자원연구소, 제25회 자원활용.소재 워크숍 개최
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이번 워크숍에서는 국내 광업 활성화 방안(장순호 팀장,산자부 정책개발실)과 에너지·자원의 효율적 이용을 위한 자원기술개발사업의 추진 방향(남규형 처장, 에너지관리공단) 등 자원산업 정책 및 기술개발 방향이 논의된다.
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정부가 2027년까지 1엑사플롭스(EF·초당 100경 번 부동소수점 연산) 속도의 ‘국가 AI컴퓨팅센터’를 구축한다. 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU) H100을 1만5000장 사용하는 수준이다. 지난 4일 유상임 과학기술정보통신부 장관이 2025년 과기정통부 핵심 과제를 발표하며 언급한 GPU 규모와 같다.과기정통부는 7일 서울 명동 은행회관에서 국가 AI컴퓨팅센터 사업설명회를 열어 세부 계획을 발표했다. 국가 AI컴퓨팅센터는 슈퍼컴퓨터와 데이터센터가 융합된 시설로, 첨단 반도체가 집적된 AI 인프라다.센터의 규모는 1EF급이다. 광주광역시에 있는 AI데이터센터(88.5PF)의 11배 규모다. 올해 서비스를 조기 개시하고 2027년 개소하는 게 목표다.신경망처리장치(NPU)와 프로세스인메모리(PIM) 등 국산 AI 반도체의 초기 수요 창출에도 나선다. 서비스 시작 초기에는 GPU 등을 우선 구축하고 점진적으로 국산 NPU 등 AI 반도체 비중을 확대할 계획이다. 2030년까지 국산 반도체 비중을 50%로 늘리기로 했다. 활발한 서비스 접근을 위해 이용 요금은 저렴하게 할 계획이다.정부가 직접 AI컴퓨팅센터를 만드는 이유는 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원이 해외 빅테크에 비해 턱없이 부족하기 때문이다. 오픈AI, 메타, 마이크로소프트 등 미국 빅테크가 고성능 GPU를 대거 확보하면서 국내 기업은 AI 학습에 필요한 컴퓨팅 자원이 부족해 개발에 어려움을 겪고 있다. 이날 설명회에는 예상보다 두 배가 넘는 500명 이상이 몰렸다. 네이버 카카오 SK텔레콤 등 국내 주요 테크기업 실무진이 행사에 참여했다.사업 공모는 국내외 클라우드, 통신, AI 기업 컨소시엄을 대상으로 지난달 23일부터 시작됐다. 해외 기업도 사업 참여 기회가 열린
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범밀도함수(DFT)는 분자 내부에 전자가 움직이는 모양과 에너지를 양자역학으로 계산하는 기법이다. 확률적으로만 위치와 운동량을 알 수 있는 무수한 전자와 원자핵이 어떻게 결합해야만 최적의 분자를 만들어낼 수 있는지 예측한다. 월터 콘 미국 캘리포니아대 이론물리연구소장이 DFT를 개발해 1998년 노벨화학상을 받았다.머신러닝 원자 상호작용 포텐셜(MLIP)은 DFT와 인공지능(AI)을 결합해 신약 후보물질을 찾는 신기술이다. 신소재를 설계하거나 화학 반응 결과를 예측할 때도 MLIP 수요가 높아졌다. 다만 반응물이 생성되는 찰나의 순간 전후인 ‘전이상태’에 대한 데이터가 많지 않으면 효과가 떨어지는 단점이 있다.서울대는 이주용 약학대학 교수 연구팀이 전이상태의 에너지와 힘을 정확히 예측할 수 있는 새로운 MLIP 모델을 개발했다고 7일 밝혔다. 양자역학 계산 정확도를 유지하면서 빠른 시간 내 다른 상태로 바뀌는 분자의 에너지와 힘을 파악할 수 있는 AI 모델이라는 설명이다.연구팀은 성장 문자열 방법(GSM)과 탄성 밴드 찌르기(NEB)라는 양자역학 도구를 썼다. 그러면서 기존 MLIP에서 다루지 못하던 화학 반응 경로를 탐색했다. GSM과 NEB는 어떤 반응물을 생성할 때 필요한 에너지를 최소화하는 방법을 찾는 수많은 ‘최소 에너지 경로 계산법’ 중 하나다.연구팀 관계자는 “GSM과 NEB를 통해 다양한 반응 경로를 포함하는 데이터셋을 생성하고 이를 통해 더 포괄적인 MLIP 모델을 구축할 기반을 마련했다”고 설명했다. 연구팀은 이 과정에서 소스코드를 공개해 집단지성을 모았다. 그 결과 계산 효율성이 약 110배 높아졌다고 설명했다.연구팀 관계자는 “대규모 화학반응 경로
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"교수 대신 '챗GPT' 믿었다가…" 대학생 '멘붕' 온 사연
#1. 대학생 박모씨(24)는 최근 생성형 인공지능(AI)인 챗GPT의 이용 빈도를 크게 줄였다. 그동안 수업과 연관된 궁금증을 해소하는 데 도움을 받아왔지만, 허위 정보를 사실인 것처럼 답변하는 사례가 종종 발생하고 있어서다. 박씨의 전공인 경제학 개념을 잘못 설명하거나 존재하지 않는 연구 논문을 마치 있는 것처럼 인용하는 식이다. 박씨는 사실 확인을 위해서라도 신뢰할 수 있는 논문을 직접 찾거나 교수에게 질문하는 식으로 방법을 바꿨다.#2. 온라인 구인·구직 플랫폼 링크트인을 즐겨 사용하던 직장인 김모씨(40)는 최근 이 사이트의 구독을 끊었다. 인맥을 쌓을 용도로 사용해 왔지만, 최근 AI가 생성한 무의미한 게시글이 피드에 범람했기 때문이다. 해당 게시물들을 여러 차례 신고도 해봤지만, 김씨의 피드에는 더 많은 ‘AI 게시물’이 쏟아졌다.현실에 없는 정보를 AI가 사실처럼 지어내거나 한쪽으로 치우친 답변을 내놓는 등 생성 AI의 부작용이 날로 커지고 있다. AI의 대량 생산과 자동화시대 속 품질 관리보다 양적 경쟁이 우선시되면서 나타나는 현상이다. 최근 ‘딥시크발(發) 개인정보 유출’ 공포까지 빠르게 확산하는 가운데 적절한 규제와 데이터 정제 등 기술적 대책 마련이 시급하다는 지적이 나온다. ◇‘데이터 편향’부터 ‘환각’까지7일 보안업계에 따르면 정부 부처와 금융권을 비롯해 주요 기업이 최근 출시된 중국 생성 AI 딥시크 R1의 접속을 잇달아 차단하고 있다. 외교부, 국방부, 산업통상자원부가 지난 5일 접속을 차단한 데 이어 통일부, 농림축산식품부, 보건복지부, 환경부 등도 차단 행렬에 동참했다. 데이터 수집을 ‘옵트아웃’(선
