Defining Foundation Models for Computational Science: A Call for Clarity and Rigor
Created by
Haebom
저자
Youngsoo Choi, Siu Wun Cheung, Youngkyu Kim, Ping-Hsuan Tsai, Alejandro N. Diaz, Ivan Zanardi, Seung Whan Chung, Dylan Matthew Copeland, Coleman Kendrick, William Anderson, Traian Iliescu, Matthias Heinkenschloss
개요
본 논문은 과학적 기계 학습 및 계산 과학 분야에서 기초 모델(foundation model)의 개념을 확장하는 시도와 관련하여, "기초 모델"이라는 용어의 정의가 모호하게 사용되는 현실을 지적한다. 이에 따라 계산 과학 분야에서 기초 모델에 대한 형식적인 정의를 제시하고, 일반성, 재사용성, 확장성이라는 핵심 가치에 기반하여 필수적이고 바람직한 특성들을 명확히 한다. 유한 요소법(FEM)과 유한 체적법과 같은 기존의 기초적인 방법들과의 유사성을 통해 기초 모델의 특성을 설명하며, 데이터 기반 유한 요소법(DD-FEM)이라는 새로운 프레임워크를 제안한다. DD-FEM은 기존 FEM의 모듈식 구조와 데이터 기반 학습의 표현 능력을 결합하여 계산 과학에서 기초 모델을 구현하는 데 있어 확장성, 적응성, 물리적 일관성과 같은 주요 과제를 해결한다. 결론적으로, 본 논문은 전통적인 수치 방법과 현대 AI 패러다임을 연결하여 계산 과학 분야의 미래 기초 모델을 평가하고 개발하기 위한 엄격한 토대를 제공한다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
계산 과학 분야에서 기초 모델에 대한 명확한 정의를 제시하여, 향후 연구의 방향을 제시한다.
◦
기존 수치 방법과 AI 기법을 결합한 DD-FEM 프레임워크를 제시하여 기초 모델 개발의 새로운 가능성을 열었다.
◦
기초 모델의 핵심 특징인 일반성, 재사용성, 확장성을 계산 과학 분야에 적용하는 방안을 제시한다.
•
한계점:
◦
DD-FEM의 실제 적용 사례 및 성능 평가가 제한적일 수 있다.
◦
제시된 기초 모델 정의가 모든 계산 과학 분야에 적용 가능한지에 대한 추가적인 검증이 필요하다.
◦
다양한 유형의 계산 과학 문제에 대한 적용 가능성 및 일반화 가능성에 대한 추가 연구가 필요하다.
