알파고 제로 출현 by 바죠

지난번 이세돌 9단(4:1 승, 커제 9단, 지난 5월, 3:0 승, 알파고 마스터)과의 바둑 대결에 사용된 컴퓨터 프로그램 "알파고 리", 이것이 엄청난 뉴스를 만들어내었다. 이번에 새롭게 개발된 "알파고 제로"라는 프로그램은 더 놀라운 것이라고 본다. 왜냐하면, 더이상 사람들이 만들어낸 기보같은 데이터에 의존하지 않기 때문이다. 게임의 룰을 알려주고나면, 이 프로그램이 스스로 바둑 게임에서 이기는 방법을 찾기 때문이다.

더 이상 사람들의 행동을 흉내내지 않는다. 스스로 어떻게해야만 이기는지를 찾아낸다. 백지 상태(tabula rasa)에서 시작한다는 것이 핵심이다.

사람의 도움이 없이 단순히 36시간 독학으로 공부하고 알파고 리 성능을 뛰어 넘는다고 한다.
사람들이 둔 기보를 전혀 보지 않기 때문에 사람들 보다 더 강하다고 한다.
“강화학습 방식으로 만들어진 알파고 제로는 지금까지 나온 알파고 버전들 중 가장 강력하며 컴퓨팅 파워도 덜 든다”
 
“인간 지식의 한계에 더이상 속박되지 않기 때문”
"인공지능이 단백질 접힘(각 단백질에 고유한 접힌 구조가 만들어지는 과정)이나 신소재 설계 등 현실의 문제를 해결하는 데 혁신을 이뤄낼 수 있기를 희망한다"

알파고 리에 100전 100승

3일만에 알파고 리 성능 돌파
21일만에 알파고 마스터 성능 돌파

기존 알파고 : 기보 기반 학습
알파고 판 : 2015년 판 후이 2단(유럽 챔피언)을 이긴 버전, 가치망, 정책망 두 개의 deep neural networks
알파고 리 : 경기전 7개월 동안 기보 16만건을 학습함. (18회 국제 대회 우승자 이세돌에 승리를 거둠.)
알파고 마스터: 올해 1월 온라인 대국 사이트에 등장해 인간 고수들을 60전 전승으로 꺾은 것은 '알파고 마스터(Master)'다. 세계 랭킹 1위 커제에게도 3:0으로 승리한 버전
알파고 제로 : 가상 기보를 두면서 학습. 스스로 빅데이터를 구성함.  단 하나의 neural network만을 사용함. 간결한 tree search를 사용함. 알파고 마스터와의 승부, 100전 89승 11패로 알파고 제로 승리. 스스로 학습하는 것은 지도학습에 비해서 결과적으로 더 뛰어난 결과를 준다. 다만, 학습 초반에는 지도 학습이 더 뛰어난 것처럼 보인다. 한 수를 두는데 5초를 소요한다.

                     
동양에서 개발한 문제 풀이 방식은 사람들이 만들어낸 문제 풀이방식이다.
경험적으로 이러할 때에는 이렇게 하면 된다는 것들을 모두 모아 두었다.
여러 가지 변형이 있을 수 있고, 체계적으로 정리를 할 수 있다.
장기, 체스같은 게임은 이미 그 풀이과정이 잘 알려져 있고, 아주 빠른 시간안에 문제풀이가 가능했다.

바둑 게임의 정복의 아주 먼 미래의 것으로만 여겨왔지만, 동양이 아닌 서양에서 새로운 방식으로 사실상 정복을 했다.

남겨진 문제는, 하사비스가 언급한 것처럼, 어떻게 다른 도메인에서도 이와같은 성공을 이루어내는냐이다.
각 도메인에서는 보다 더 복잡한 '경기 룰'을 요구한다.
예를 들어, 양자역학을 이용하는 도메인에서는 각각의 시도마다 훨씬 더 많은 계산시간을 요구한다. 많은 경우, 5초 안에 한 수를 둘 수 있는 바둑과는 다르다. 바둑은 2시간 안에 경기가 끝이난다. 다시 말해서, 도메인에서 요구하는 기본단위의 시간은 타협의 대상이 될 수 없다. 따라서, 다양한 응용에는 여전히 갈길이 멀다. 결코 쉽지 않은 도전이다.  

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스스로 깨우친 바둑
Mastering the game of Go without human knowledge

David Silver1*, Julian Schrittwieser1*, Karen Simonyan1*, Ioannis Antonoglou1, Aja Huang1, Arthur Guez1,
Thomas Hubert1, Lucas Baker1, Matthew Lai1, Adrian Bolton1, Yutian Chen1, Timothy Lillicrap1, Fan Hui1, Laurent Sifre1,
George van den Driessche1, Thore Graepel1 & Demis Hassabis1
 
A long-standing goal of artificial intelligence is an algorithm that learns, tabula rasa, superhuman proficiency in
challenging domains. Recently, AlphaGo became the first program to defeat a world champion in the game of Go. The
tree search in AlphaGo evaluated positions and selected moves using deep neural networks. These neural networks were
trained by supervised learning from human expert moves, and by reinforcement learning from self-play. Here we introduce
an algorithm based solely on reinforcement learning, without human data, guidance or domain knowledge beyond game
rules. AlphaGo becomes its own teacher: a neural network is trained to predict AlphaGo’s own move selections and also
the winner of AlphaGo’s games. This neural network improves the strength of the tree search, resulting in higher quality
move selection and stronger self-play in the next iteration. Starting tabula rasa, our new program AlphaGo Zero achieved
superhuman performance, winning 100–0 against the previously published, champion-defeating AlphaGo.


tabula rasa
정해진 의견이 없는 상태


2017 노벨 화학상 by 바죠

2017 Chemistry Laureates. Ill: N. Elmehed. © Nobel Media 2017 2017 Chemistry Laureates. Ill: N. Elmehed. © Nobel Media 2017

2017 Nobel Prize in Chemistry

The Nobel Prize in Chemistry 2017 was awarded to Jacques Dubochet, Joachim Frank and Richard Henderson "for developing cryo-electron microscopy for the high-resolution structure determination of biomolecules in solution".

https://www.nobelprize.org/
https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/chemistry/laureates/2017/popular-chemistryprize2017.pdf

https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/chemistry/laureates/2017/advanced-chemistryprize2017.pdf


극저온 전자 현미경 (Cryo-EM) 개발의 공로를 인정받음.
생체 블록 형성과정 관찰이 가능함.
생물 분자의 고해상도 구조를 확인 가능.

생화학 분야에 새로운 시대를 선언.
구조 생물학 새 분야 개척.
생명 활동 규명에 기대.

대부분의 단백질 구조는 X 선 회절법을 이용하여 결정되고 있다. 하지만, 모든 단백질들이 결정상태를 만들지 못한다. 그러한 단백질들의 구조는 X 선 회절법으로 확인할 수 없다. 새로운 방법이 필요하다. 이러한 갈증을 풀어주는 방법중 하나가 극저온 전자 현미경이다.

NMR 방법을 활용한 구조결정 방법을 개발한 사람들에게는 2002년 노벨 화학상이 이미 주어졌다. 다시 말해서, 새로운 혁신을 무더기로 얻어낼 수 있는 방법들을 개발하면 노벨상 수상이 가능하다는 것이다. 단순히 논문을 많이 발표한다고 노벨상을 수상하는 것은 아니다. 

스위스 출신 뒤보셰 교수는 생체 분자를 급속 냉동시키는 동결 고정 기술을 제시하였다. 영국 출신 헨더슨 박사는 단백질 입체구조를 결정하는 방법을 제시하였다. 원자 구조를 분석하는 방법을 제시하였다. 요아킴 프랑크 교수는 독일 태생이다. 생체 분자의 입체 구조를 정밀하게 탐색하는 소프트웨어를 개발하였다.

 
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아무것이나 열심히 한다고 노벨상을 받는 것이 아니다. 시대가 원하는 것을 해야한다. 역사를 알아야한다. 그 다음 적확한 문제를 풀어야 하고, 제대로 제일 먼저 풀어내야한다. 그 다음 개인적으로 장수를 해야한다. 죽으면 수상하지 못한다. 적어도 3등 안에는 들어야한다. 4등은 노벨상이 기억하지 않는다. 3등까지만 기억한다. 4등인 경우는 마지막 3명만이 생존할 때까지 기다리고 그 안에 들어 있어야한다.

자, 이제 분명해 보이지 않는가? 한국에서처럼, 소위 미국 연구들을 따라하면 절대로 노벨상 받을 수 없다. 과제위주의 연구수행도 답이 아닐 수 있다. 왜냐하면, 한국에서 과제로 성립된 연구과제는 독창적인 아이디어가 아니고 해외에서 유행하는 연구주제가 대부분이기 때문이다. 어쩌면 유행이 지난 것을 유행한다고 착각하는 경우도 포함해서 생각해야만 한다. 한 노벨상 수상자의 의견을 잘 들어 볼 필요가 있다.  
http://incredible.egloos.com/7190529

예를 들어, 그래핀 연구가 영국, 미국에서 활발히 이루어질 때, 2004년 한국에서는 대부분 나노튜브 연구만 하고 있었다. 더욱 세밀하게 따져보면 더 재미있다. 한국에서는 소위 잘 나간다고 "평가받는" 연구자들이 거의 모두 다 탄소 나노튜브를 이 때 연구하고 있었다. 실로 많은 연구비들이 탄소 나노튜브 연구주제쪽으로 쏠리게 되었다. 왜냐하면 미국에서 유행하니까! 한국에서 그래핀 과제는 아직 성립되지 못했다. 한 참 이후에 한국에서 그래핀 과제가 성립되었다. 왜냐하면, 미국에서 유행하니까! 또한, 과제가 성립되어도 이 과제를 수행할 연구자도 많지 않았다. 왜냐하면, 그들은 거의 대부분 탄소 나노튜브를 연구하고 있었다. 보통, 과제는 3-5년 동안 하기 마련이다. 그런데 2010년 노벨 물리학상은 2010년에 영국의 그래핀 연구자들에게 주어지게 된다. 정확히 한국에서 그래핀 연구가 활성화 될 때가 바로 2010년 정도 된다. 아마도 2010년 이전에 정점을 찍었을지도 모른다. 2017년 현재, 한국에서도 그래핀 연구는 잦아들고 있다.   

앞으로도 이렇게 연구하면 한국에서는 노벨상 나오지 않는다. 같은 실수를 반복하는 꼴이다. 사람들이 주의를 주면 그 주의를 생각해보아야 하는데, 결코 남이 주는 주의를 받아들이지 않는다. 결코 받아 들이지 않는다. 사실 이러한 이야기가 불편한 이야기가 되면 곤란하다. 사실을 이야기하고 있다는 점에 우리는 다시 한 번 주목해야한다.

돈은 돈대로 어마어마하게 쓰고, 고생은 고생대로 다하고, 최종적으로 남 좋은 일만 시키는 것이 추격형 연구이다. 각자의 아이디어로 자기가 하고싶은 것을 하면 휠씬 더 재미있게 연구할 수 있다. 추격형 연구는 늘 바쁘고 힘들기 마련이다. 추격형 연구는 그 의미 그대로 절대로 창의적인 연구가 될 수 없다. 연구 분위기를 바꿀 필요가 있다. 정책적으로도 이러한 연구 분위기 바꾸기에 심혈을 기울여야 한다. 현재 남들이 하지 않는 연구에 각자 집중할 수 있게 해야한다. 한국 연구 만족도 높지 않을 것 같다.

You Only Live Once 아니라, You Only Research Once 이다.

http://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LS2D&mid=shm&sid1=105&sid2=228&oid=015&aid=0003831761


 


2017 노벨 물리학상 by 바죠

2017 노벨 물리학상

2015년 9월 14일 관측한 중력파를 측정한 공로가 크게 인정받았다. 불과 2년이 지났을 뿐이다. 2016년 수상이 기대되기도 했었다. 지구로부터 수십억 광년 떨어져 있는 곳. 거대한 두 개의 블랙홀이 합쳐질 때 발생한 중력파를 최초로 관측한 것이다. 시공간을 물결치게하는 것이 중력파이다. 문제는 그 폭이 너무나도 작아서 관측이 불가능할 것이라는 설이 파다했었다. 사실상 40년 이상의 준비가 필요했었다. 연구의 결정체가 2015년 9월14일 나타난 것이다. 많은 사람들은 우주 탄생 비밀을 밝히는데 이러한 관측이 크게 기여할 것으로 기대한다.

레이저간섭계중력파관측소, 라이고 (LIGO·Laser Interferometer Gravitational-wave Observatory) 프로젝트


 원문보기:
http://news.khan.co.kr/kh_news/khan_art_view.html?artid=201710031906001&code=970100#csidx920b7aef75dba78b27ded938549acf2

1916년 아인슈타인의 일반상대성 이론에 바탕을 둔 실험측정이다. 약 100년만에 이론이 실험을 통해서 검정된 것이다. 13개국 1000여명의 과학자들이 참여한 대규모 프로젝트였다. 2009년 라이고 과학 협력단(LSC)에 한국의 연구팀 가입하였다. (한국은 매우 늦게 가입하였다.)  한국과학기술정보연구원(KISTI), 한국천문연구원(KASI), 국가수리과학연구소(NIMS), 서울대, 한양대, 부산대, 인제대 소속 14명이 데이터 분석과 소프트웨어 개발에 참여하였다. 분명 한국이 뒤늦게 연구팀에 합류한 점이 있다. 하지만, 한국 연구자들의 기여도가 없다고 할 수 없다. 적어도 3개 정부출연연 그리고 4개 대학교에서 공동연구에 참여한 것은 명백한 사실이다. 

바이스 교수 수상 소감에서 "연구진 1000명의 성과를 인정한 것이라고 여기겠다."라고 밝혔다. "그것은 40년간에 걸친 아주 헌신적인 노력이였다." 한국 연구자들이 40년을 함께하지는 못했다.

수상자들은 적어도 40년간을 기다려서 데이터를 얻었다. 그리고 2년 뒤 노벨 물리학상을 수상했다. 40년 동안의 기다림을 견딜 수 있었던 사람들이다.  
http://news.khan.co.kr/kh_news/khan_art_view.html?artid=201710031906001&code=970100
https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/physics/laureates/2017/press.html

Rainer Weiss
LIGO/VIRGO Collaboration

and the other half jointly to

Barry C. Barish
LIGO/VIRGO Collaboration

and

Kip S. Thorne
LIGO/VIRGO Collaboration

"for decisive contributions to the LIGO detector and the observation of gravitational waves"


https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/physics/laureates/2017/popular-physicsprize2017.pdf

https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/physics/laureates/2017/advanced-physicsprize2017.pdf

https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/physics/laureates/2017/fig_fy_en_17_gravitationalwaves.pdf

The Nobel Prize in Physics 2017

Rainer Weiss

Rainer Weiss

Prize share: 1/2

Barry C. Barish

Barry C. Barish

Prize share: 1/4

Kip S. Thorne

Kip S. Thorne

Prize share: 1/4

The Nobel Prize in Physics 2017 was divided, one half awarded to Rainer Weiss, the other half jointly to Barry C. Barish and Kip S. Thorne "for decisive contributions to the LIGO detector and the observation of gravitational waves".





고온 초전도체의 새로운 역사? by 바죠


Hydrogen Clathrate Structures in Rare Earth Hydrides at High Pressures: Possible Route to Room-Temperature Superconductivity

Feng Peng, Ying Sun, Chris J. Pickard, Richard J. Needs, Qiang Wu, and Yanming Ma
Phys. Rev. Lett. 119, 107001 – Published 8 September 2017
Room-temperature superconductivity has been a long-held dream and an area of intensive research. Recent experimental findings of superconductivity at 200 K in highly compressed hydrogen (H) sulfides have demonstrated the potential for achieving room-temperature superconductivity in compressed H-rich materials. We report first-principles structure searches for stable H-rich clathrate structures in rare earth hydrides at high pressures. The peculiarity of these structures lies in the emergence of unusual H cages with stoichiometries H24, H29, and H32, in which H atoms are weakly covalently bonded to one another, with rare earth atoms occupying the centers of the cages. We have found that high-temperature superconductivity is closely associated with H clathrate structures, with large H-derived electronic densities of states at the Fermi level and strong electron-phonon coupling related to the stretching and rocking motions of H atoms within the cages. Strikingly, a yttrium (Y) H32 clathrate structure of stoichiometry YH10 is predicted to be a potential room-temperature superconductor with an estimated Tc of up to 303 K at 400 GPa, as derived by direct solution of the Eliashberg equation.

꿈꿀 수 있는 사람들만 접할 수 있는 영역?
자 주사위는 던져젔다. 이론적으로 예측된 구조들을 합성하는 일이 남아 있다.

https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.119.107001
https://journals.aps.org/prl/pdf/10.1103/PhysRevLett.119.107001

가장 가벼운 원소 수소를 금속 상태로 만들 수 있으면 좋은 초전도 물질이 될 수 있을 것이다. [BCS 이론]
실험적으로 수소를 포함한 물질들이 고압 상태에서 초전도체가 될 수 있음을 알았다. 해당 임계온도는 매우 고무적이다.
단순 수소원자들로만 구성된 물질이 아니다.
실험과 이론적 계산을 통하여 수소를 포함한 물질들이 고압상태에서 초전도 가능성이 제시된 것이다.
30–150 K, 180–203 K 대략 이 정도의 임계온도가 나온다.
H2S, H3S 와 같은 고압 상태를 만들어 낼 수 있으면 매우 좋은 초전도체가 될 수 있을 것이다.
핵심은 임계온도들이 실험과 이론 계산값이 상당한 수준에서 잘 일치한다는 점이다.
따라서, 새로운 결정구조들을 이론적으로 예측하고 같은 방식으로 임계온도를 계산할 수 있다.
너무나도 당연하게 높은 임계온도를 주는 결정구조를 이론적으로 골라 낼 수 있다.
수소 원자의 배열에 주목해야한다.

H2 상태를 없애버려야 한다. 결정구조 내부에서 수소가 존재하는 방식에 관해서 제한을 둘 필요가 있다.
페르미 준위에서 전자 상태밀도가 높아야 한다. 또한, 전자-격자 결합 값이 커야한다.
CaH6, YH6 와 같은 결정구조들에서 희망을 찾을 수 있다.
H24, H29, H32 와 같은 clathrate 구조에 주목한다.
보다 더 심도 있는 이론적인 결정구조 찾기를 진행한다. Sc, Y, La, Ce, Pr  [DFT 계산, CALYPSO, AIRSS 방법을 동원함.]
수소-수소 거리가 200 GPa 에서 얻을 수 있을 정도의 큰 값을 가짐에 주목한다.
예를 들어, 1.2 Å 까지 증가할 수도 있다.
YH10 is predicted to be a potential room-temperature superconductor with a Tc of up to 303 K at 400 GPa.

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