본 논문은 인공지능(AI) 기술이 데이터 기반 접근 방식을 통해 수치 기반 고성능 컴퓨팅(HPC) 응용 분야를 근본적으로 변화시키고, 과학 분야의 여러 과제(예: 높은 계산 강도)를 해결하기 위해 노력하는 현황을 다룹니다. 신흥 과학 응용 프로그램의 맥락에서 HPC와 AI (HPC-AI) 결합 시나리오를 탐구하고, 대리(surrogate), 지시(directive), 협력(coordinate) 세 가지 결합 패턴을 통합하는 새로운 방법론을 제시합니다. 각 패턴은 고유한 결합 전략, AI 기반 전제 조건 및 일반적인 HPC-AI 앙상블을 보여줍니다. 재료 과학의 사례 연구를 통해 이러한 패턴의 적용 및 효과를 보여주고 기술적 과제, 성능 개선 및 구현 세부 정보를 강조하여 HPC-AI 결합의 유망한 관점에 대한 통찰력을 제공합니다. 제안된 결합 패턴은 재료 과학뿐 아니라 다른 과학 분야에도 적용 가능하며, 과학적 발견에서 미래 HPC-AI 앙상블에 대한 귀중한 지침을 제공합니다.
