AI가 우주의 비밀을 풀고 있다

— CERN 현역 연구자가 본, 물리학의 AI 혁명

BH | 2026.03

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스위스 제네바 근교 지하 100미터에는 둘레 27km짜리 원형 터널이 있다. LHC(대형 강입자 충돌기). 인류가 만든 가장 큰 실험 장치다. 양성자를 거의 빛의 속도로 가속해 정면으로 충돌시키고, 그 파편에서 우주를 구성하는 근본 입자들의 비밀을 읽어낸다. 2012년 힉스 보손을 발견한 곳이 바로 여기다.

이 거대한 기계는 초당 4천만 번 입자를 충돌시킨다. 매 충돌마다 수천 개의 입자가 쏟아져 나온다. 하지만 이 중 물리적으로 의미 있는 충돌은 극히 일부다. 비유하자면, 매초 4천만 권의 책이 쏟아지는데, 그중 한 권에만 우리가 찾는 문장이 적혀 있는 것이다.

이 "문장"을 찾는 데 AI가 나섰다. 그리고 AI 덕분에 과거에는 엄두도 내지 못했던 분석이 조금씩 가능해지고 있다.

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아직 머나먼 영역, 하지만 한 걸음

2025년, CMS 실험팀(LHC의 두 대형 검출기 중 하나를 운영하는 국제 연구 협력단)은 주목할 만한 논문을 발표했다. 힉스 보손이 **"참 쿼크"**라는 입자로 쪼개지는 순간을 역대 최고 정밀도로 포착한 것이다.

왜 이것이 중요한가? 힉스 보손은 모든 기본 입자에 질량을 부여하는 입자다. 힉스가 어떤 입자로, 얼마나 자주 쪼개지는지를 정밀하게 측정하면, 우주가 왜 지금의 모습인지를 이해하는 열쇠가 된다. 그중 참 쿼크로 쪼개지는 과정은 특히 측정이 어렵다. 참 쿼크가 만드는 신호가 다른 입자들의 신호와 거의 구분이 안 되기 때문이다.

이 측정의 완전한 달성은 아직 머나먼 영역이다. 하지만 AI가 그 첫 걸음을 가능하게 했다. **GNN(그래프 신경망)**이 수억 개의 시뮬레이션 데이터로 훈련되어 참 쿼크의 흔적을 식별하는 법을 익혔고, ChatGPT와 같은 구조인 트랜스포머 네트워크가 충돌 이벤트를 분류했다. 결과적으로 이전 대비 약 35% 정밀도가 향상됐다.

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양면의 감정

현역 연구자로서 이 결과를 보면 양면적인 감정이 든다.

한쪽에서는 경이로움이다. 우리가 보고자 한 세상의 이치를 — 우주가 왜 이런 모습인지, 물질은 왜 질량을 갖는지 — 더욱 빠르고 정밀하게 들여다볼 수 있게 됐다. 10년 전에는 상상도 못 했던 측정이 지금 눈앞에 있다.

다른 한쪽에서는 묵직한 질문이 따라온다. AI가 이 정도로 잘한다면, 더 이상 대학원생이 필요할까? 교수는? 대학은?

과장이 아니다. 지금 입자물리학에서 벌어지는 현실을 말하겠다. 모든 물리 분석(physics analysis)은 머신러닝 없이는 진행이 되지 않는 상황이 됐다. 데이터 선별, 신호 식별, 배경 제거, 체계적 오차 평가 — 분석의 거의 모든 단계에 ML이 들어가 있다. ML 없이 논문을 내겠다는 건, 계산기 없이 세금 신고를 하겠다는 것과 비슷하다. 할 수는 있지만, 아무도 그렇게 하지 않는다.

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그런데 과학자들은 보수적이다

여기서 한 가지 짚어야 할 것이 있다.

과학자들은 여러분이 생각하는 것보다 훨씬 보수적이다.

입자물리학에서는 새로운 발견을 주장하려면 "5시그마" — 우연일 확률이 350만 분의 1 이하 — 를 넘겨야 한다. "아마 맞을 것 같다"는 통하지 않는다. 확실히 맞다는 걸 증명해야 한다.

이런 문화에서 자란 사람들이, 확률로 굴러가는 AI에 모든 것을 맡기기란 쉽지 않다. AI가 "이것이 참 쿼크입니다"라고 말해도, 왜 그런 판단을 내렸는지 물리학자가 납득할 수 있어야 한다. 블랙박스는 물리학에서 받아들여지지 않는다.

가설을 검증하는 것이 과학의 본질인 만큼, AI에 모든 걸 맡기기에는 기술이 가야 할 길이 아직 멀지 않은가 싶다.

하지만 분명한 것이 있다. AI는 이미 과학 발전에 있어 너무나 좋은 도구로서의 역할을 하고 있다. AI는 과학자에게 있어 "극도로 빠른 조수"에 가깝다. 수천 장의 데이터를 분류하고, 패턴을 찾고, 후보를 추려주는 조수. 하지만 그 결과를 보고 "이것이 물리적으로 의미가 있는가"를 판단하는 건 조수의 일이 아니다.

물리학에 기반한 장치(검출기, 가속기)가 측정한 데이터와, 인간이 만든 확률적 알고리즘이 내린 판단은 분명 다른 성질을 가지고 있다. 전자는 자연법칙을 직접 반영하지만, 후자는 데이터에서 패턴을 학습한 근사값이다. 그래서 AI는 도구이되, 물리 장치와는 본질적으로 다른 종류의 도구다.

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LHC의 다음 장

2025년, LHC는 마지막 물리 시즌을 마치고 가동을 멈췄다. 지금은 4년간의 HL-LHC(고휘도 대형 강입자 충돌기) 업그레이드가 진행 중이다. 2030년 재가동되면 데이터가 지금의 10배로 쏟아진다.

그 데이터를 분석할 수 있는 건, 인간만으로는 불가능하다. AI가 반드시 필요하다.

하지만 "왜 이 결과가 중요한가", "이것이 우주에 대해 무엇을 의미하는가"를 묻는 건 — 아직은 인간의 몫이다.

적어도, 지금은.

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🔗 출처

— 끝 —