현재 사용되는 컴퓨터 시뮬레이션과 생성형  AI는 100% 정확하다고 믿기는 힘들 것 같습니다. 생성형 AI의 예시로 chatGPT 또한 일부 정보에서 오류인 정보를 제공하고 있는 것으로 알고 있습니다. 하지만 이 기능들은 기존에 학습하고 등록된 데이터를 기반으로 정보를 얻을 수 있는 구조인데, 이를 신소재 개발 과정에서 이용하면 물질 A와 물질 B를 결합하면, C라는 물질이 나오고, 이 물질은 기존 물질의 성질을 보완해서, 더 나은 물질을 개발할 수는 있지 않을까, 실제로 진행하는 과정에서 복잡한 과정이 전개되어 실제로 실험을 진행하기엔 힘든 상황에서 일부의 도움을 주지 않을까, 하는 생각이 들었습니다.

소설, 영화를 보면 인공지능이나, AI들이 무조건 적인 경우는 없다고 생각합니다. 현실도 그렇고요, 그러면 이러한 가설, 현실에도 믿지 못하는 데, 그것으로 신소재를 만들어도 되는지, 궁금했습니다.

시뮬레이션이 만들어지기 위해서 기본 정보들로 시

뮬레이션을 돌려야하는데 이는 오차가 있을 수 있다. 그리고 지금까지도 발견되지 않은 자연 법칙이나 알고리듬이 존재할수도 있기 때문에(무한의), 가장 완벽한 신소재를 찾기는 캄퓨터 알고리듬도 불가능하더고 생각이 든다.

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컴퓨터 시뮬레이션은 기존 설정된 물리값과 실험결과를 가지고 시뮬레이션을 돌리는 것으로 알고 있다.  즉 정보가 일정 수준 이상 있어야, 연산 혹은 가상의 실험을 진행 할 수 있을 것이다. 다만 신소재의 경우는 말그대로 신소재이기 때문에 물리적 특성이나 성질, 구조, 해당 신소재를 이용한 실험 등과 같은 정보 값이 0이기 떄문에 이것을 만들어내는 시물레이션 또한 불가능 할 것 같다는 것이 나의 의견이다