KAIST 문일철 교수팀, ICML 2026 AI4Math 물리 문제 풀이 챌린지 우승

세계 139개 팀 참가한 Visual Grounded Physics Problem Solving 부문 1위… 그림·텍스트 기반 물리 추론 AI 기술 입증

KAIST AX학과 문일철 교수 연구팀이 국제머신러닝학회 ICML 2026 공식 워크숍에서 열린 국제 AI 챌린지에서 우승했다.

KAIST는 문일철 교수 연구팀이 ICML 2026의 공식 워크숍인 AI4Math Workshop이 개최한 ‘시각적으로 정의된 물리 문제 풀기(Visual Grounded Physics Problem Solving)’ 국제 챌린지에서 최종 1위를 차지했다고 밝혔다.

이번 챌린지는 지난 5월 1일부터 6월 16일까지 진행됐으며, ETH 취리히, 푸단대, 상하이 이노베이션 연구소 등 세계 주요 연구기관을 포함한 139개 참가팀이 경쟁했다. 연구팀은 최종 평가에서 가장 높은 성적을 기록했으며, 7월 11일 서울에서 열린 ICML 공식 시상식에서 1등상을 받았다.

이번 대회는 그림과 텍스트로 제시된 물리 문제를 AI가 이해하고, 뉴턴 역학 등 물리 법칙을 적용해 정답과 풀이 과정을 함께 생성하는 능력을 평가하는 방식으로 진행됐다.

참가 AI는 텍스트와 이미지 등 서로 다른 형태의 정보를 동시에 이해하는 멀티모달 정보를 통합해야 했다. 단순 계산 능력만이 아니라, 도식과 조건을 함께 해석하고 복잡한 물리 현상을 논리적으로 추론하는 능력이 주요 평가 대상이었다.

연구팀은 이번 성과가 AI가 시험 문제를 푸는 수준을 넘어 실제 물리 환경을 이해하고 설계·운용 최적화에 활용될 가능성을 보여준 결과라고 설명했다. 향후 항공기, 로봇, 자율주행, 우주 시스템 등 실제 물리 환경을 고려해야 하는 분야에서 차세대 AI 기술로 활용될 수 있다는 기대도 제시됐다.

이번 연구에는 산업및시스템공학과 곽지석 박사과정 학생을 비롯한 KAIST 응용인공지능연구실 연구진이 참여했다.

연구팀은 여러 AI 파운데이션 모델을 각각 독립적인 에이전틱 AI로 구성한 뒤, 서로 답을 검증하고 토론하도록 하는 멀티에이전트 AI 구조를 개발했다. 에이전틱 AI는 스스로 계획을 세우고 여러 단계를 수행하며 문제를 해결하는 AI를 뜻하며, 멀티에이전트 AI는 여러 AI 에이전트가 협업해 문제를 해결하는 방식이다.

연구팀의 방법론은 크게 두 축으로 구성됐다. 첫 번째는 서로 다른 계열의 프론티어 모델을 하나의 위원회처럼 구성해 답을 비교하고 토론하도록 한 ‘마스킹된 메모리 기반 다중 에이전트 토론’이다. 이 과정에서 답의 형식이 다르더라도 값이 같으면 같은 답으로 인식하도록 정렬하는 장치를 활용해 추론의 신뢰성을 높였다.

두 번째는 그림 속에만 있는 정보를 구조화해 복원하는 ‘시각 정보 추출’이다. 연구팀은 물리적 구조, 변수와 값, 문제 진술 등 이미지로 이동한 정보를 전용 모듈을 통해 복원하고, 이를 텍스트 기반 추론 과정과 연결했다. 이를 통해 그림에 담긴 정보를 AI가 더 정확히 읽고 물리 문제 풀이에 활용할 수 있도록 했다.

연구팀은 공개 셋과 비공개 셋 모두에서 리더보드 1위를 기록했다. 공개 셋 전체 정확도는 0.804, 비공개 셋 전체 정확도는 0.743으로 제시됐다.

특히 정보가 가장 많이 이미지에 포함된 Level 4 문제에서 전체 파이프라인의 정확도가 0.540에서 0.775로 향상됐다. 연구팀은 이를 통해 시각 정보 추출과 다중 에이전트 토론을 결합한 방식이 시각 기반 물리 문제 해결에서 실질적인 성능 개선을 낼 수 있음을 보였다고 설명했다.

연구팀은 서로 다른 계열의 모델이 같은 실수를 공유하지 않는 경향도 확인했다. 두 솔버가 값 기준으로 같은 답을 제시할 경우 실제 정답일 확률이 약 83%에 달했으며, 이를 바탕으로 대부분의 문항은 첫 라운드에서 종료하고 이견이 있는 문항에만 추가 라운드를 적용해 성능과 계산 효율을 함께 확보했다.

문일철 교수는 “AI 파운데이션 모델을 에이전트로 변환시키며, 다양한 에이전트가 토론과 검증을 통해 올바른 답을 찾아내는 과정을 보고, 하나의 AI 파운데이션 모델이 미래를 독점할 수 없다는 점을 깨달았다”고 말했다.

이어 “이번 대회는 물리 문제를 푸는 시험문제와 같았지만, 사실 보잉 등에서 시험하고 있는 AI 기반 항공기 설계 및 운용과 같이 물리적 상황의 최적 설계 및 운용에 쓰이는 인공지능을 만드는 기술이 본질”이라고 설명했다.

배충식 KAIST 총장은 “문일철 교수 연구팀의 ICML 국제 챌린지 우승을 진심으로 축하한다”며 “이번 성과는 AI가 단순히 정보를 생성하는 수준을 넘어 실제 물리 세계를 이해하고 산업과 사회의 난제를 해결하는 기술로 발전하고 있음을 보여준다”고 말했다. 이어 “KAIST는 미래 산업을 이끌 차세대 AI 원천기술 개발과 글로벌 AI 인재 양성에 더욱 매진하겠다”고 밝혔다.

이번 연구는 정보통신기획평가원의 사람중심 인공지능 핵심원천기술개발사업인 ‘이종 데이터 기반 상식 추출·이해·추론을 위한 인공지능 기술개발’과 ITRC 국방군집체계연구센터의 지원을 받아 수행됐다.

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