노트북으로 물리 시뮬레이션 실험을 하는 세상이 왔다?
이제 가벼운 노트북으로도 높은 수준의 물리 실험이 가능하다!
최근 전산 물리 분야에서는 genesis ai라는 ai 시뮬레이션 툴이 주목을 받고 있다. Genesis ai는 ai 기술을 기반으로 여러 물리 시뮬레이션 제작을 지원하고, 이와 동시에 시뮬레이션 내부에서 로봇이나 드론 학습도 지원한다. 이에 더해서, 생성형 ai를 활용하여 일반적인 텍스트를 기반으로 물리 시뮬레이션 영상 등을 제작하는 일도 가능하다. 더 놀라운 점은 높은 가격대의 gpu나 무거운 데스크탑이 아닌 맥북 같은 가벼운 노트북에서도 이런 작업이 가능하다는 점이다.
노트북에서도 돌아간다는 이점 덕분에 제대로 된 개발 환경을 구축하기 힘든 학생들도 간단하게 집에서 물리 시뮬레이션을 제작하고 실험이나 연구를 할 수 있게 되었다. 특히, 물리 시뮬레이션을 기반으로 하는 연구나 로봇 학습 등의 영역은 전문적인 연구소나 대학원 수준이 아니면 접근하기 어려웠는데 genesis ai와 함께 수행한다면 가능하다.
간단하게 genesis ai가 무엇인지와 어떻게 이를 사용할 수 있는지, 그리고 중학생과 고등학생 수준에서도 genesis ai가 사용이 가능한지 등에 대해서 이야기하고자 한다.
Genesis ai는 엔비디아와 미국 대학 등이 협력하여 만든 물리 시뮬레이션 ai이다. 여러가지 물리 시뮬레이션 제작을 지원하고 해당 시뮬레이션 환경 내에서 로봇이나 드론 등 다양한 객체의 학습도 지원한다. 시뮬레이션 내에서 진행하는 학습은 실제 환경에서 진행하는 학습보다 훨씬 빠르게 수행이 가능하다. 이 덕분에 시간이나 공간적인 제약을 넘어서서 로봇의 움직임 등에 대한 학습이 가능하게 되었다.
이에 더해서 genesis ai는 영상 생성에 있어서도 강한 이점을 보인다. 실제 물리 환경을 기반으로 시뮬레이션이 제작되기 때문에 보다 현실적인 영상을 제작할 수 있고, genesis ai는 생성형 ai를 기반으로 텍스트를 영상으로 바꾸는 기능도 지원하기에 더 간편하게 영상 제작이 가능하다. (다만, 문제점은 이런 고도의 기능은 리눅스 os가 설치된 엔비디아 gpu가 아니면 제대로 수행하기가 힘들어서 노트북 수준에서는 활용하기 어렵다. 추후에 업데이트를 통해서 지원될 것으로 보인다.)
현재 genesis ai는 github를 통해서 오픈소스로 공개가 되어있다. 이 덕분에 무료로 다운받아서 실행이 가능하다. 구체적인 실행 방법은 공식 사이트에서도 설명이 되어있고, 유튜브에 자료를 찾아보면 도움이 될만한 자료가 많기에 해당 자료들을 참고하면 손쉽게 컴퓨터에 설치가 가능하다.
다만, 문제점은 리눅스 os 환경을 기반으로 하는 엔비디아 gpu가 설치된 데스크탑이 아닌 다른 환경에서는 코드를 일부 수정해야 코드가 제대로 돌아간다. 특히, 맥북을 활용해서 시뮬레이션을 구현할 계획이라면 코드 내부에서 gpu에 작업을 할당하지 말고, cpu에 할당하는 등의 작업을 수행해야 한다. 관련된 내용은 코드 안에서 mac os를 위한 코드를 살펴보면 파악할 수 있다. 또한, 관련된 내용이 유튜브에 존재하기에 찾아가면서 코드를 실행하기를 권장한다. (영어로 된 자료가 많기에 영어로 검색해서 찾기를 권장한다.)
그렇다면, 이를 중고등학교나 대학교 수준에서 활용할 수 있을까? 개인적인 생각이지만 중고등학교와 대학교 수준에서 모두 활용이 가능하다고 본다. 다만, 중고등학생이 활용할 만한 기능과 대학생이 활용할 만한 기능은 서로 다르다고 생각한다. 단순한 물리 시뮬레이션의 경우는 중고등학생이 접근하기 쉽고 활용하기 좋다고 보며, 로봇 학습 등의 수준까지 올라가는 것은 크게 추천하지는 않는다. 사전 지식이 너무 필요해지고, 시간이나 자원의 투자도 많이 해야 하기 때문에 물리 시뮬레이션 수준에서 실험을 수행하는 편이 좋다고 생각한다.
반대로 대학생 수준이라면 로봇 학습의 영역을 기반으로 사용해보기를 권장한다. 단순한 물리 시뮬레이션의 경우도 물론 놀라운 수준의 성능을 보여주지만 이를 기반으로 대학생 수준에서 의미있는 연구나 실험을 수행하기는 어렵다고 생각한다. 하지만, 로봇 학습이라면 이야기가 달라진다. 로봇 학습은 사전 지식을 많이 요구하지만 그만큼 포텐셜도 크다고 볼 수 있다. 또한, 맥북만으로도 로봇이나 드론 학습이 가능하기에 큰 자원을 요하지도 않다. 물론, 이를 제대로 적용하기 위해서는 실제로 로봇을 운용하는 연구실에 들어가서 연구하는 것이 좋지만, 개인의 수준에서도 충분히 유의미한 프로젝트는 진행하는 일은 가능하다고 생각한다.
다만, 맥북과 같은 노트북 수준에서 연구나 실험을 진행하는 일은 분명한 한계점을 가진다. 시뮬레이션 기능과 학습 기능 모두 노트북에서도 돌아가지만 그 규모나 횟수가 늘어나게 되면 노트북은 분명한 한계를 가진다. 그렇기에 개인이 가지고 있는 노트북으로 간단하게 실험을 진행하고, 가능성을 확인하면 리눅스 os를 설치한 데스크탑에서 이를 이어서 수행하기를 권장한다. 물론, 이 단계까지 가면 개인의 영역에서만 연구나 실험을 수행하지 말고 연구실에 들어가서 연구를 이어가는 편이 좋다고 생각한다. 대학생이라면 자대 대학원 연구실에 합류해서 수행하면 되고, 영과고 학생이라면 연계된 대학교 연구실에서 이를 수행할 수 있다.
Ai의 등장 덕분에 과거보다 더 적은 자원과 시간, 노력만으로도 유의미한 실험과 연구가 가능한 세상이 왔다. 하지만, ai를 활용한 연구라는 이름이 주는 부담감의 영향인지 이를 제대로 시도하는 사람은 적다. Ai를 활용한 연구는 이름만 보면 굉장히 어렵게 느껴지지만 다른 공학 분야 연구보다 접근이 쉬운 편이다. 기초적인 코딩 지식만을 가지고도 충분히 접근이 가능한 영역이다.
특히, genesis ai의 경우에는 필자도 하루만에 맥북에 설치하여 시뮬레이션과 로봇 학습을 돌릴 수 있었다. 필자의 연구 분야와는 거리가 있고, 단순 호기심 때문에 설치 후 실행한 케이스라서 제대로 활용하지는 않았지만, 관련 분야에 관심이 많은 학생이라면 충분히 활용 가능성이 있다고 본다. 이미 전산 물리 분야에서는 이를 활용하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 그럼에도 국내에는 잘 알려지지 않아서 칼럼 주제로 들고 왔다.
연구나 실험이 주는 이름값에 눌리지 말고, 가벼운 마음으로 접근해보기를 추천한다. 물론 논문을 읽고 이해하고 이를 실험에 적용하는 과정은 어렵지만, 하다보면 분명 적응이 되고, 많은 것을 배울 수 있다. 더 나아가서 논문이나 국제 대회 입상까지 가능하다면 이를 기반으로 대학 특기자 입학도 노려볼 수 있다. 물론, 입시는 잘 알아보고 개인의 상황에 맞게 접근해야 하지만, 내신 공부나 논술 공부보다는 연구, 대회에 더 적합한 학생이라면 한번쯤 고민해볼 법한 길이라고 생각한다.
특기자만이 아니더라도, 중학생과 같이 아직 대학 입시와는 거리가 있거나 대학생 같이 이제 입시 고민이 끝난 학생이라면 자신만의 주제를 잡아서 연구를 해보는 경험은 후에 많은 도움이 된다고 본다. 중학생이라면 후에 자소서나 면접에서 이를 기반으로 자신의 장점을 어필할 수 있고, 대학생이라면 대학원 진학이나 유학, 취업 등의 단계에서 활용할 수 있기에 한번씩은 고민해볼 만한 길이다.
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