근데 냉정하게 물리라고 하는 건 과장임. 그냥 보이기만 그럴싸하면 되는거랑 실제 현실 물성 정합하는 거랑 난이도가 하늘과 땅 차이
보기에만 그럴싸한 물리 그래픽 엔진은 이미 흐르는 물, 머리카락 등 엄청나게 많은 particle로 시뮬레이션을 하는 수준인데,
당장 실제 제조업 기계공학 베이스 회사에서는 듬성듬성한 모델도 컴퓨터 뻑나고 터져서 최적화 안되면 함부로 못돌리는데다가
실제 데이터 측정이랑 매칭도 안되고 심지어 현실 재료물성은 비선형이라 세계적인 해석 프로그램상조차 실제 물성 Curve 구현은 커녕 근접도 못해서 그냥 어거지로 결과 때려맞춰서 억지로 정합함
이런 건 물리학이 아니고 그냥 애니메이션/그래픽 인형놀이임 역학 베이스 검증이 1도 안되는 거라 실제 물리 해석에 쓰는 프로그램이랑 비교하면 애들 장난
목적이 완전히 다른 프로그램들이지. 엄밀하게 물리적 해석을 위한 프로그램이 되려면 기본적인 노드 하나 하나부터 계산하면서 수식에 오류가 발생하지 않아야 하고 그 수식들이 근본적으로 최소한 뉴턴 방정식 나비에 스톡스 방정식 기반으로 진행됨
님 말대로 방향성이 다른 건 맞는데 결국 게임은Colorful Fluid Dynamics 보여줘야 하니까 후처리에 집중하고 심지어 그걸 '실시간' 으로 보여줘야 되니까 쳐내야 할거 쳐낸 거지 연구용 툴이랑 기초는 같은데? 10초따리 다상유동 보여주려고 수십시간 몇백코어 갈아내야 하는 기법 쓰면 잘도 게임 만들겠다ㅋㅋ
저런 것들도 verlet integration정도는 사용하니까 뉴턴 방정식 기반인 것 아닐까?
그리고 물리적으로 검증된 방법이어도 물리적인 공식에 들어갈 파라미터를 추측으로 찍어야 하는 상황이 나오면 내내 파라미터 찍기싸움이 되잖아?
그리고 요즘은 희한한 방법이 많아서 물리적으로 엄밀한 검증이 되지 않더라도 재현성만 잘 나오면 사기가 아닌 이상 뭔 방법을 쓰건간에 받아주는 분위기기도 하고
시뮬레이션은 결국 실제 일어나는 현상을 잘 묘사하는 것이고, 실제로 일어나는 현상이 물리학에 기반해서 일어나니까 뉴턴 방정식이나 나비에-스토크스 방정식의 수치해를 구하는 식으로 시뮬레이션을 돌리는 것이 유명한 방법이기는 하지.
그런데, 보통은 시뮬레이션의 정확도를 높이고 싶으면 그만큼 더 촘촘히 계산하거나 미세한 작용을 계산해야 하는데, 사용자가 쓸 수 있는 컴퓨팅 자원과 사용자가 원하는 시뮬레이션의 정확도에 따라 여러가지 방법을 생각해 볼 수 있다고 본다.
사실 우리쪽 저널에서 물리학 기반으로 근-본 연구를 하던 저널이 인공지능 딸-깍으로 연구하는 저널한테 피인용지수로 따인거 보고 든 생각임. 물론 나도 그 딸-깍으로 졸업했었고 ㅋ...
그거는 연구 분야 이전에 모든 유한요소해석 수행자가 기본적으로 갖춰야 할 덕목이 모델 최적화임
현실에 어떤 조건에서도 현실에는 엄두도 못낼 만큼 단순한 모델로 해석하게 됨
수행자가 본인의 공학적인 소양을 최대한 동원해서
최소의 리소스로 주어진 질문에 부합하는 답을 낼 수 있는 실험 설계를 컴퓨터로 해내고 이것이 현실과 정합할 수 있는지 까지 증명해야되니까
대충 사람의 눈으로 봤을 때 비슷하게 보인다 끝! 정도기는 하겠지?
그런데, 만약에 어떤 물리학은 전혀 고려도 하지 않은 이상한 근본없는 방법이 지금까지 알려진 예제에 대해서 연구자의 시선으로 보았을 때 기존의 유한요소해석하고 비슷한 결과를 더 짧은 시간 안에 던져준다면....?
분야는 다르지만 우리쪽이 이걸 몇 년 전에 겪었어. 그 근본없는 방법은 대충 말해서 인공지능이었고 ㅅㅂㅋㅋㅋ
파편적으로 그런 사례가 존재하는 경우가 있을 수는 물론 있겠지
근데 문제는 애초에 현실에서 검증할 수 있으면 해석을 할 이유가 없고, 현실에서 검증할 수 없는(실험 비용이나 여건이나 등의 이유로) 케이스조차 신뢰성 있게 추측하기 위한 게 최종적인 목적이잖아
결국 핵심적으로 부딪히는 문제는 "실제 실험을 할 수 없는" 케이스에서도 이 시뮬레이션 결과가 신뢰성을 얼마나 가질 수 있느냐인데, 기존에 쌓인 기초 연구를 기반으로 연역적인 방식으로 모순이 존재하지 않고 신뢰할 수 있는 과정을 통해 도출한 시뮬레이션이어야지 그게 가능하니까
"내가 이 방식으로 새롭게 시뮬레이션 하는 혁신을 이뤘는데 어떤 경우에 보니까 맞던데?" 라고 해도, 상시로 신뢰할 수 있는 결과로 채택 가능하냐는 완전히 다른 레벨의 문제니깐
아, 훈련 셋에 없는 케이스가 잘 예측되는지의 이슈 말이지? 물론 그럴 경우 예측의 성능을 장담하기는 어렵겠지.
그래서 일단은 훈련 셋하고 무관한 검증 셋을 만들어서 훈련 셋과 검증 셋 양쪽 모두에서 성능이 비슷하게 나오는지 테스트하는지 거치기는 하지만, 언제나 잘 작동한다는 보장은 좀 부족하기는 하지.
그래서 나도 언젠가는 우리 분야에서 엄청나게 좋은 물리학 기반 방법론이 나오면 그쪽으로 다시 회귀할 가능성이 높다고는 생각해 ㅇㅇ
근데 그러려면 10년은 넘게 남은 것 같지만... 우리 분야는 아까 그 파라미터 문제 때문에 물리학 기반 방법론도 완전히 믿기 어려운 분야거든.
물론 다양한 접근 방법론으로 시도하고 열린 마인드로 접근하는 게 과학적 발전에는 맞는 방법인 듯
다만 조심스럽게 추측해보면 "연역적인 접근이 난해한 필드"라면 "귀납적인 학습을 극도로 하면" 어느정도 좋은 모델이 만들어질 수 있는데, 그 "귀납적인 연구를 통해 종점에 도달한 최상의 작품"은 결국 연역적인 루트의 끝과도 만나는 거 아닐까 싶긴 함
박사만 해고되는 게 아니고 모든 종류의 사무직이 해고되고 쿠팡 배달이 블루오션이 될거같음. 또는 그 정도의 강인공지능까지 도달이 언제 될지는 몰라도 "최소한 인류 중 가장 똑똑한 박사보다는 윗급 수준의" 연구자 ai는 우리 생에 충분히 나올 법함. 완벽한 답은 아니더라도 최소한 인류 누구보다도 똑똑한 정도는 해줄거같긴한데 문제는 그쯤되면 이제 연구가 문제가 아니고 반란이 일어날지도 ㄷ
말하자면 한의학이 귀납적으로 "~일 때는 ~하니까 그럴 듯하게 치료되던데?" 하는 사례를 수백년 간 쌓아 왔고, 실제로 맞추는 경우가 있을 수 있겠지
근데 결국 연역적으로 현대의학이 그 구조를 분석하고 각종 도구로 정밀한 이해를 하고 나서 접근할 수 있는 스펙트럼이나 레인지는 압도적으로 넓잖아
말하자면 해석의 경우도 물리학 역학적인 기초 연구가 인류가 굉장히 탄탄하게 해놨기 때문에 굉장히 연역적으로 치밀하게 접근할 근거가 있단 말이지.. 근데 단순히 귀납적으로 "겉보기에 그럴 듯하게 부딪히고 움직이는데?" 라고 해서 그것을 신뢰할 이유도 그럴수도 없다는 거..
만약 엉덩이를 때렸을 때 그럴듯하게 움직이는 모델이
물리적 해석학 기반 탄탄한 연역적 모델 VS 인공지능이나 게임회사가 겉보기로 비슷하게 때려맞춘 모델
이 있을 때, 다른 학습되지 않은 사례, 예를 들어 엉덩이만한 운석 충돌이나
다른 사례에 부딪히면 연역적 모델은 그래도 신뢰할 여지가 있는거고 뒤는 완전히 쓰레기같은 결과가 나올 가능성이 높지..