19.06.15

`통계물리학 난제` 복잡 액체 속 분자 수송방정식 제시

분자 운동론에서 가장 대표적인 이론이 브라운 운동(열운동)이다.

1827년 영국 식물학자 로버트 브라운이 물에 떠 있는 꽃가루를 현미경으로 살피다 작은 입자가 수면 위를 끊임없이 돌아다니는 것을 발견한 게 시초다. 이후 아인슈타인에 의해 구체적으로 도식화했다.

다만 여러 분자나 입자가 섞인 복잡한 액체에선 브라운 운동 이론으로 설명할 수 없는 비정규분포 움직임이 관찰됐다.

이 때문에 복잡 액체에서 입자 열운동을 설명하는 건 현대 통계물리학 난제 중 하나로 인식되고 있다.

연구팀은 복잡한 액체 속 입자 이동을 찾기 위해 주변 미시적 환경에 따라 운동성이 바뀌는 무작위 운동 입자 모델을 제안했다.

연구팀에 따르면 복잡한 액체 속 입자 운동은 시간에 따라 양상이 바뀐다.

그 양상은 복잡 액체 종류와 관계없이 비슷했다.

입자는 아주 짧은 시간 동안 총알처럼 관성운동을 하지만, 곧 아확산 운동(확산보다 상대적으로 느리게 퍼지는 상태)과 확산 운동을 차례로 한다.

시간에 따라 입자 이동 거리가 정규분포에서 벗어나는 정도는 늘어나다 다시 줄어들었다.

이 현상은 아인슈타인의 브라운 운동 이론이나 그 후 등장한 많은 이론으로 해석할 수 없는 것이라고 연구팀은 전했다.

흥미로운 내용이라 정리. 브라운 운동이 동일한 분자들로 구성된 액체에서 나타나고 그 결과가 정규분포 형태로 나타지만, 상이한 분자들 사이에서는 비정규분포 형태가 나타난다면, 분자의 운동을 넘어 정규분포란 동일한 개체들 사이에서 나타나는 현상이고 복잡-상이한 개체들 사이에서는 비정규분포가 나타나는 걸까?

물론 멱함수 분포를 생각해보면 동일한 개체라고 모두 정규분포는 아니겠지

자르지 않고도 유전자 교정 가능

크리스퍼 유전자 가위는 편집해야 할 DNA를 찾아 주는 가이드 RNA(리보핵산)와 DNA를 잘라 내는 절단 효소로 구성된다. 유전자 가위로 DNA를 잘라 내면 세포가 스스로 이 부분을 다시 메우는데 이때 유전자가 교정된다. 그러나 원하지 않게 돌연변이가 생기는 한계도 존재한다.

연구진은 이런 문제를 해결하기 위해 DNA를 자르지 않고 원하는 곳에 유전자를 넣어주는 기법을 개발했다. 가이드 RNA 부분은 두고 절단 효소 대신 유전자를 삽입하는 효소를 붙인 것이다. 콜레라를 일으키는 비브리오 콜레라균의 경우 DNA를 자르지 않고 원하는 유전자를 삽입하는데, 여기서 힌트를 얻었다. 대장균을 대상으로 실험한 결과 새 교정 도구는 타깃 DNA를 제대로 교정하는 것으로 확인됐다.

연구진은 포유류 세포에서도 인테그레이트가 제대로 작용한다면, 작물과 생물학 연구에 널리 적용할 수 있을 것으로 보고 있다.

신기한 내용이라 정리. 

몬테카를로 방법과 인공지능

몬테카를로 방법이 무엇인지 간단한 예로서, 원의 면적을 구하는 것을 들면 다음과 같다. 즉 x2+y2=1이라는 함수로 표현되는 원이 면적이 보다 큰, 예를 들어 면적이 4인 정사각형에 완전히 포함되는 경우를 가정하고, 이 공간 안에 무작위로 수많은 난수의 순서쌍(x, y)을 발생시킨다. 그 순서쌍(x, y) 중에는 x2+y2≤1의 관계를 만족하여 원 안에 포함되는 것들도 있을 것이고, 원 밖에 정사각형에 위치한 것들도 있을 것이다. 전체 난수 중에서 원 안에 위치한 순서쌍의 비율을 계산하면 곧 원의 면적을 구할 수 있게 되는 것이다. (중략)

그러나 이와 같은 예상을 뒤엎고 구글 딥마인드의 알파고는 이세돌 9단과의 바둑대결에서 4승 1패로 승리했다. 그 비결은 바로 컴퓨터가 스스로 학습하는 딥러닝(Deep Learning)과 함께, 몬테카를로 방법을 적용한 알고리듬이었다.

알파고는 ‘정책망’과 ‘가치망’이라 불리는 2개의 신경망으로 구성되었는데, 정책망이 다음 번 돌을 놓을 여러 경우의 수를 제시하면, 가치망은 그중 가장 적합한 한 가지 예측치를 제시하는 역할을 한다. 이 과정에서 모든 경우의 수를 다 계산하는 것은 불가능하므로, 표본을 추출하여 승률을 어림잡는 몬테카를로 방법을 적용하는 것이다.

초기의 지능이란 아마도 기계적이고 논리적인 것이었을 것이다. 하지만 그런 방식으로 세상의 정보를 처리하기엔 시간이 너무 많이 걸렸을 것이고, 확률기반의 직관적인 지능이 만들어졌을 것이다. 일단 시행해보고 결과 본 후 그것을 기억해 두었다가 비슷한 패턴에서 빠르게 행동을 취하는 방식.

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