머신러닝 알고리즘이 새로운 것을 발견할 수 있다.

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작성자
finweb
작성일
2019-07-09 10:51
조회
129

Machine-learning algorithms can discover new things

머신러닝 알고리즘이 새로운 것을 발견할 수 있다.

*이 글은 cosmosmagazine에 게시된 NICK CARNE의 글을 번역했습니다.

컴퓨터가 과학적 발견을 할 만큼 똑똑할까요?

미국 에너지부의 로렌스 버클리 국립 연구소의 연구는 그 대답이 "그렇다"일 수도 있다는 것을 이야기합니다.

Anubhav Jain이 이끄는 한 연구팀에 따르면, 이 연구는 재료 과학에 대한 교육이 없는 알고리즘이 수백만 개의 논문 본문을 스캔하고 새로운 과학적 지식을 발견할 수 있다는 것을 보여줍니다.

그들은 330만 개의 출판된 자료들을 수집하여 Word2vec라는 알고리즘에 주입했는데, 이 알고리즘은 단어들 사이의 관계를 분석하여 수년 전에 새로운 열전 재료의 발견을 예측할 수 있었고, 열전 재료의 후보로서 알려지지 않은 재료를 제안할 수 있었습니다.

실험에는 알고리즘이 "과거" 작업을 수행하도록 하는 것, 즉 특정 연도까지 추상화하도록 한 다음, 그 예측이 어떻게 진행되었는지 평가하는 것이 포함되었습니다.

Jain은 "재료 과학에 대해 아무 말도 하지 않았지만, 이 알고리즘이 주기율표와 금속의 결정 구조와 같은 개념을 배웠다."고 말합니다.

"그것은 그 기술의 가능성을 암시했습니다. 하지만 아마도 우리가 알아낸 가장 흥미로운 것은, 이 알고리즘을 사용하여 사람들이 연구해야 하지만 지금까지 연구하지 않은 것들, 재료 연구의 격차를 해결할 수 있다는 것입니다."

이 연구결과는 'Nature'에 실렸습니다.

연구팀은 1922년과 2018년 사이에 1000개 이상의 학술지에 게재된 논문에서 추상적인 내용을 수집했습니다. 알고리즘은 그 추상들에 있는 약 50만 개의 구별되는 단어들을 각각 200차원 벡터 또는 200개의 숫자의 배열로 바꾸었습니다.

"중요한 것은 각각의 숫자가 아니라 단어들이 서로 어떻게 관련되어 있는지를 보기 위해 숫자를 사용하는 것이다,"라고 Jain은 말합니다.

재료 과학 본문에 대해 훈련했을 때, 알고리즘은 단순히 추상체의 단어의 위치와 다른 단어들과의 공존에 기초한 금속의 결정 구조와 같은 과학적인 용어와 개념의 의미를 배울 수 있었습니다.

그것은 심지어 각 화학 원소의 벡터가 2차원에 투영되었을 때 주기율표에 있는 원소들 사이의 관계를 배울 수 있었습니다.

연구원들은 이 프로젝트가 과학자들이 압도적인 양의 출판된 연구들을 이해하는데 어려움을 겪었기 때문에 자극을 받았다고 말합니다.

"모든 연구 분야에는 100년의 과거 연구 문헌이 있으며, 매주 수십 개의 연구가 더 발표됩니다."라고 버클리의 Gerbrand는 말했습니다.

"연구자는 그 중 극히 일부만 접근할 수 있습니다. 우리는 기계 학습이 인간의 연구자들의 지침이 필요 없이 감독되지 않는 방식으로 이 모든 집합적 지식을 활용할 수 있는 어떤 것을 할 수 있을까 하고 생각했습니다.”

번역 - 핀인사이트 인턴연구원 함인규

원문 보러가기

https://cosmosmagazine.com/technology/machine-learning-algorithms-can-discover-new-things
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