/AI Chasm Catalyst
수치 계산에 갇혀 있던 최적화가 이제 언어와 지식까지 품으며 ‘최적화AI’라는 새로운 엔진으로 진화하고 있다. LLM과 에이전트, 텍스트 기반 옵티마이저의 결합은 공학 문제 정의 자체를 바꾸며, 학계와 산업 전반에서 혁신의 물결을 일으키고 있다.
◆ 최적화AI, 공학 문제 해결의 패러다임을 바꾸다
공학 문제의 본질은 최적화다. 정의된 함수 f(x)를 최대 또는 최소화하기 위한 해를 찾는 과정이 곧 공학적 문제 해결의 핵심이다. 그러나 지금까지 최적화는 수학적 벡터 공간에서 스칼라 평가지표를 기반으로 한 계산 중심 접근이 주류였다. 최근에는 대규모 언어모델(LLM)과 에이전트 기술이 등장하면서 이 정의가 새롭게 확장되고 있다.
◆ 자동화의 범위, 언어와 지식까지 확장
과거의 최적화는 알고리즘이 직접 계산 가능한 프로세스에 국한됐지만, LLM과 에이전트는 f(x)의 표현력을 비약적으로 넓혔다. 최근 공개된 ‘TextGrad’와 같은 텍스트 기반 옵티마이저는 문장, 보고서, 설계안과 같은 비정형 데이터를 최적화 대상으로 삼을 수 있게 했다. 여기에 LLM 기반 평가 지표가 결합하면서, 언어적 품질·논리적 타당성·사용자 맥락 반영 여부까지 정량화 가능한 영역이 되었다.
◆ 학계에서의 도입
MIT와 스탠퍼드 연구진은 복잡한 과학적 실험 설계 과정을 LLM 기반 최적화로 모델링하는 시도를 진행 중이다. 예컨대 신소재 탐색에서 수백만 개의 조합을 일일이 시뮬레이션하지 않고, LLM이 생성한 후보군을 평가 지표로 최적화해 탐색 공간을 줄이고 있다. 서울대 연구팀은 “이제 최적화는 수학적 방정식만이 아니라 텍스트와 데이터, 지식 체계까지 다룰 수 있는 총체적 프레임워크로 진화했다”고 분석한다.
◆ 산업 현장의 활용
산업계에서도 최적화AI의 효과는 뚜렷하다. 반도체 설계에서는 설계 파라미터 조정을 LLM이 자동화해 설계 주기를 단축하고 있다. 제약업계는 신약 후보 탐색을 위해 텍스트 기반 최적화와 분자 구조 시뮬레이션을 결합해 후보군 발굴 속도를 높이고 있다. 자율주행 기업은 LLM 기반 시나리오 생성과 평가를 최적화 알고리즘과 연결해, 실제 도로주행 시험을 최소화하면서도 안전성을 확보하는 방식을 도입하고 있다.
◆ 전문가 진단과 전망
카이스트 기계공학부 교수는 “최적화AI는 기존의 ‘수치 계산 엔진’에서 ‘지식 통합 엔진’으로 변모했다”며 “앞으로는 정책 설계, 금융 리스크 관리, 기후 시뮬레이션 등 복잡계 문제에도 폭넓게 적용될 것”이라고 내다봤다. 업계 전문가들도 “최적화AI는 단순한 효율성 제고를 넘어, 공학 문제 정의 자체를 새롭게 쓰게 만드는 기술”이라고 평가한다.
◆ 결론
공학 문제의 대부분은 최적화로 환원 가능하다는 오래된 진리는 변하지 않았지만, 최적화의 방식과 범위는 크게 달라졌다. 이제 최적화AI는 언어와 데이터, 지식까지 포함하는 전방위적 문제 해결의 중심 도구로 자리 잡고 있으며, 학계와 산업계 모두 이를 새로운 시대의 핵심 기술로 주목하고 있다.