이 글은 AI 학습자가 이수해야 할 과목들(영어, 수학, 데이터 과학, 머신러닝 등) 중에서 물리에 관한 것입니다. 수학을 공부하려면 영어가 선행되어 하듯, 물리는 수학이 선행되어야 합니다.
AI와 물리학이 무관할 수 있지만, 대부분의 엔지니어링 분야들이 물리학 배경 지식을 요구할 뿐 아니라, AI와 여타 지식이 결합될 때 발생하는 시너지 효과가 AI의 주된 효용이기도 합니다. 간단한 예를 들어보겠습니다.
앨런 머스크가 하이퍼루프를 제안할 때쯤 한국에서도 유사한 기술과 아이디어가 제시된 적이 있습니다. 특허청 사이트에서 ‘초전도체 자기부상 이동수단’을 검색하면 여러 건의 공개된 특허 출원을 볼 수 있습니다.
http://www.kipris.or.kr
하이퍼루프는 일종의 새총인데, 쏘아올린 비행체는 공기 저항과 중력에 의해 포물선을 그리며 낙하합니다.
만약, 우주 공간에서 새총을 쏘면, 중력도 공기 저항도 없으므로, 직선을 그리며 끝없이 날아갈 것입니다. 하이퍼루프는 지구 위에 인위적으로 우주 환경을 조성하고 새총으로 앵그리버드를 쏘듯 열차를 쏩니다. 공기 저항은 기압이 대기압의 1/1000 이하인 터널로 상당부분 제거하고, 중력에 의한 마찰력은 열차 밑에 얇은 공기층을 형성하는 방법으로 제거합니다. 새총의 고무줄처럼, 자기부상열차의 전자석으로 열차를 힘껏 당겨서 터널 속으로 날리면, 마치 우주 공간에서 쏜 앵그리버드처럼 하이퍼루프의 열차도 목적지까지 쭈욱 날아갑니다.
한국의 모 단체가 제시한 초고속 열차 메커니즘(이하, 한국 방식)은 하이퍼루프와는 접근 방식이 조금 다른데, 오히려 레일건의 원리와 유사합니다. 전기와 자기는 같은 극끼리 밀고, 다른 극끼리 당기는 현상 외에도 로렌츠 힘도 보입니다. 로렌츠 힘을 이용한 기술 중 하나가 레일건인데, 역시 첨단기술은 언제나 전쟁 산업이 선두됩니다. 레일건의 원리는 아래 영상을 참고하거나, 로렌츠힘으로 검색하면 많은 설명과 영상을 찾아볼 수 있습니다.
한국 방식을 간단히 표현하면, 레일건의 평행한 두 레일에 대응하는 장치가 정방형 터널입니다. 터널의 좌우상하 네 모서리에 화살표 방향의 전류가 흐른다고 가정합시다.
정방형의 긴 터널A 속에 긴 터널과 모양은 같지만 크기와 길이가 짧은 또 다른 터널B가 들어가는 형태를 상상해 보십시오. 터널A와 터널B 간에 작용하는 로렌츠힘에 의해 터널B는 터널A 안에서 전진 또는 후진하게 됩니다. 터널B가 바로 열차입니다. 주목할 점은 터널B는 터널A와 달리 정방형 입방체의 12개 모서리 각각에서 전류가 흐릅니다. 그런 특징으로 인해, 터널B는 시속 1,200km 속도로 주행할 수 있을 뿐 아니라, 수직 또는 수평 형태의 터널A 속을 전후좌우상하 6방향으로 진행할 수 있습니다. 주장에 의하면, 서울에서 프랑스 파리로 간다면, 이론적으로는 집 현관에서 탑승하여 수직으로 하강하고, 수평으로 이동한 뒤, 파리에 도착해서는 다시 수직으로 다른 아파트 현관까지 이동할 수 있으며, 속도는 국내선 비행기보다 빠릅니다(국내선 비행기의 항속은 600~800km/hr 수준).
한국 모델의 경우, 2017년 현재 특허 심사가 2년째 진행되고 있는 상태이므로, 이론적으로는 큰 문제가 없다고 볼 수 있지만, 이론은 이론일 뿐, 현실에 적용할 경우에는 무시할 수 없는 문제점을 곧바로 알 수 있습니다. 열차가 부상하고 전진하는 힘이 전류와 자기력선에 동반하는 로렌츠힘에 의존하는 이상, 자기력선이 탑승자의 인체에 미치는 영향은 차치하고, 열차의 속도를 결정하는 터널A와 터널B의 모서리에 흐르는 전류의 세기를 어떻게 제어할 것인가입니다. 시속 1,200km/hr로 주행하는 상태에서, 열차(=터널B)의 어느 모서리에 흐르는 전류의 세기를 조금만 조정해도, 열차와 터널A의 어느 한 벽면 간의 간격에 약간의 변화가 발생하고, 그 약간의 변화는 의심의 여지없이 치명적 사고로 이어질 것입니다. 따라서, 열차의 속도와 터널A의 모서리에 흐르는 전류의 세기를 고려하여, 시시각각 열차 주행의 다양한 변수를 제어할 수 있는 시스템을 구성해야 하는데, 종래의 프로그래밍 방법론으로는 삽 몇 자루로 항주의 서호를 파는 것만큼이나 대단한 삽질이 아닐 수 없습니다.
그 해답을 AI에서 찾을 수 있는데, 열차와 터널이 스스로 전류의 세기를 제어하도록 훈련(Learning or Training) 시키는 것입니다. 사실 AI 외에는 그러한 이슈에 대한 해결책을 찾을 수 없습니다. 종래의 방식으로, 수백 명의 프로그래머들이 달라붙어 항주에 서호를 파는 심정으로 삽질에 올인할 수도 있겠지만, 현실적으로 그 누구도 그러한 시간과 비용을 감당할 수는 없습니다. 열차와 터널을 제어하는 뉴럴 네트워크가 그 운행 방법을 학습하게 하는 것은 AI 프로그래머 2~3명으로 충분할 수도 있습니다. 물론, 그 프로그래머들도 물리에 대한 최소한의 지식을 갖춰야 합니다. 아래는 그러한 최소한의 물리 지식을 갖추기 위한 학습 과정과 방법입니다.
물리 공부는 만 4~5세 정도에 시작하는 것을 권고합니다. 공개된 다양한 물리 앱과 게임들 중에 학습자의 취향에 맞는 것을 선택하여, 만 6세까지 이어가십시오. 물론, 앵그리버드도 빠뜨릴 수 없습니다.
Best physics game apps for ios (Top 100) – AppCrawlr
초등과정을 시작할 나이(만 7세)가 되면, 아래 앱(사이트)로 공부하십시오. 대략 5년간 진행할 것을 권합니다.
100 Amazing Videos for Teaching and Studying Physics
중등과정을 시작할 나이에는 아래 책과 강의로 학습하세요. 대략 4년 간 진행할 분량입니다.
University Physics Technology Update (13th Edition)
AI 엔지니어로서는 이 정도 물리 지식이면 대략 충분하리라 싶습니다만, 용기있는 학습자들은 아래 과정에 도전해 보는 것도 좋습니다.
MIT 8.04 Quantum Physics I, Spring 2013 (2013)
<PS>
이미 만 4세를 지나쳐 버린 독자들에게는 아래의 물리학 속성 과정을 권합니다. 하루 8시간, 주 5일 학습으로 2~3 개월 분량입니다. 아래 순서대로 학습하십시오.
- Physics | Science | Khan Academy 2~3주
- Physics 2~3일
- Minutephysics 4~5일
- Flipping Physics 7~8일
- Intro to Physics Fundamentals Course (Physics 101) | Udacity 2주
- Leonard Susskind - All Stanford physics lectures in order 3~4주
그리고, 필자가 개인적으로 좋아하는 강좌도 추천합니다.
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