[스쿨iTV] 관찰과 실험이 과학을 지배하던 시대에서, 계산과 시뮬레이션이 진리를 증명하는 시대로 과학 패러다임이 이동하고 있다. 이러한 전환의 한가운데에서 한국발 계산과학 이론 OPS(One Parameter Solution)와 AI-버킹엄머신이 글로벌 AI 프로젝트의 근본적 한계를 보완할 대안으로 주목받고 있다.


◆데이터 AI의 정점, 그러나 ‘계산 문법’은 없다

딥마인드의 알파폴드2는 단백질 구조 예측으로 생명과학의 지형을 바꿨고, 제프 베조스가 후원한 프로메테우스 프로젝트는 지구 전체를 디지털 트윈으로 구현하는 초거대 시뮬레이션을 목표로 한다. 일론 머스크 역시 xAI, 테슬라 FSD, 휴머노이드 로봇 Optimus를 통해 ‘물리 세계를 이해하는 AI(Physical AI)’ 생태계를 구축 중이다.

그러나 이들 프로젝트는 공통된 한계를 안고 있다. 방대한 데이터를 다루지만, 물리적 인과관계를 일관되게 설명하는 통합된 계산 언어, 즉 지배 방정식 체계가 부재하다는 점이다. 이로 인해 AI의 예측은 ‘이유 있는 계산’이 아닌 ‘상관관계 기반 추정’에 머무를 위험이 있다.


◆한국의 해답, ‘점의 반란과 OPS 이론

양동봉 원장과 심재우 대표 공저 ‘점의 반란은 이 문제에 대한 근본적 해답을 제시한다. OPS 이론은 “점은 크기가 없다”는 유클리드 공리를 깨고, 점에 계산 가능한 크기·질량·시간을 부여한다. 이를 통해 블랙홀 특이점과 같은 무한 발산 문제를 제거하고, 모든 물리량이 하나의 매개변수(P)에서 파생되는 계산 가능한 우주 모델를 구축했다.

이는 상대성이론, 양자역학, 열역학 등 분절된 물리 언어를 하나의 수학적 질서로 통합하려는 시도로, 과학계의 ‘로제타 스톤’에 비유된다.


◆AI-버킹엄머신, 법칙을 생성하는 물리 AI

OPS를 실행하는 핵심 엔진이 바로 AI-버킹엄머신이다. 9억 개 이상의 물리 공식을 학습한 이 시스템은 단순 예측을 넘어, 실험 없이도 방정식을 검증하고 새로운 물리 법칙을 생성하는 자기 학습형 계산 물리 엔진다.

이를 통해 알파폴드2는 정적 구조 예측을 넘어 단백질의 동적 거동과 에너지 상태까지 계산할 수 있으며, 프로메테우스와 머스크 월드 모델은 서로 다른 물리 시스템을 물리적으로 일관된 계산 문법 위에서 통합할 수 있게 된다.


◆‘문법을 만드는 나라’로의 도약

OPS의 자가 검증 구조와 31자리 정밀도 계산은 데이터 AI의 고질적 문제인 ‘블랙박스’를 해소하고, AI 예측에 수학적 신뢰성을 부여한다. 이는 실험 장비와 자본 중심이던 과학 권력이 계산 정밀도와 이론 구조로 이동하고 있음을 의미한다.

‘점의 반란이 제시하는 K-사이언스는 더 이상 기술 추격이 아닌, 과학의 문법을 제시하는 지적 발신지로서 한국을 선언한다. 계산을 통해 누구나 우주의 법칙을 검증할 수 있는 시대, 과학의 민주화가 시작되고 있다는 메시지다.