KAIST, ICML 2026 국제 AI 챌린지 우승

[충청뉴스 이성현 기자] 국내 연구진이 세계 최고 권위의 AI 학회 챌린지 정상에 올랐다.

한국과학기술원(KAIST)은 AX학과 문일철 교수 연구팀이 국제머신러닝학회(ICML 2026)의 공식 워크숍인 ‘AI4Math Workshop’ 주최 ‘시각적으로 정의된 물리 문제 풀기’ 국제 챌린지에서 최종 1위를 차지했다고 23일 밝혔다.

이번 챌린지는 지난 5월 1일부터 6월 16일까지 진행됐으며, ETH 취리히, 푸단대, 상하이 이노베이션 연구소 등 세계 유수의 연구기관을 포함한 총 139개 팀이 참가해 열띤 경쟁을 펼쳤다.

연구팀은 평가 전반에서 최고 성적을 거두며 7월 11일 서울에서 열린 ICML 공식 시상식에서 1등상을 수상했다.

대회는 그림과 텍스트로 함께 주어진 물리 문제를 이해하고 물리 법칙을 적용해 정답과 풀이 과정을 논리적으로 생성하는 AI의 추론 능력을 평가했다.

단순 계산을 넘어 복잡한 물리 현상을 구조적으로 이해해야 하는 난도 높은 과제다.

연구팀은 산업및시스템공학과 곽지석 박사과정 학생 등 5명의 연구진으로 구성됐다.

이들은 GPT-5.5, Gemini 3.1, Opus 4.8 등 서로 다른 계열의 프론티어 AI 파운데이션 모델들을 독립적인 에이전트로 설정한 뒤 상호 토론과 검증을 거치는 멀티에이전트 구조를 자체 개발해 정밀도를 획기적으로 높였다.

기존 AI 모델들은 동일한 물리 문제라도 핵심 정보가 그림 속으로 들어가면 추론 능력이 급격히 떨어지거나, 답의 표현 방식이 달라 서로 합의하지 못하는 한계가 있었다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 두 가지 핵심 기술을 직교적으로 결합했다.

첫째는 '값 기준 정렬(Canonicalizer)' 기술이다. 모델들이 '2 ohms', '2Ω' 등 표기 형식이 달라 서로 다른 답으로 오판하는 현상을 막기 위해 출력값을 정규화해 SI 단위와 표준 LaTeX 형식으로 통일했다.

이를 통해 값 기준으로 일치하는 답을 내놓을 경우 정답률이 약 83%에 달한다는 점을 활용해 신뢰성을 확보했다.

둘째는 '시각 정보 명시적 추출' 기술이다. 도식 속에만 존재하는 물리적 구조, 변수, 문제 진술을 전용 모듈로 복원해 SVG 코드와 재구성된 텍스트로 전환함으로써 모델이 텍스트처럼 명확히 읽고 추론하도록 만들었다.

이번 성과는 시험 문제를 푸는 차원을 넘어, AI가 실제 물리 환경을 이해하고 산업적 난제를 해결하는 실질적 토대를 마련했다는 평가를 받는다.

향후 항공기 설계, 로봇 제어, 자율주행, 우주 시스템, 회로 및 배관 계통 검증 등 시각 자료와 수치가 긴밀히 연결된 공학 분야 전반에 널리 활용될 전망이다.

문일철 교수는 "다양한 에이전트가 토론과 검증을 통해 답을 찾아내는 과정을 보며 단일 AI 모델이 미래를 독점할 수 없다는 점을 확인했다"며 "본질은 보잉 등에서 시험하는 AI 기반 항공기 설계처럼 실제 물리적 상황의 최적 설계와 운용에 쓰이는 인공지능을 만드는 기술"이라고 설명했다.

배충식 총장은 "이번 우승은 AI가 정보 생성을 넘어 실제 물리 세계를 이해하고 산업의 난제를 해결하는 기술로 발전하고 있음을 보여준 쾌거"라며 "차세대 AI 원천기술 개발과 글로벌 인재 양성에 더욱 매진하겠다"고 했다.