미국IT·통신2026 – 진행 중슈뢰딩거
분자 시뮬레이션 코드의 AlphaEvolve 최적화
슈뢰딩거, AI가 생성한 코드로 힘장 훈련·추론 속도를 4배 높였다고 구글이 밝혔다
문제
슈뢰딩거의 분자 시뮬레이션용 머신러닝 힘장(force field)은 연산 병목 때문에 속도가 느렸다. 에발트 합산 코드가 느린 반복문에 의존하고 있었다.
접근 방식
슈뢰딩거는 구글 클라우드와 함께 자사 과학 코드에 AlphaEvolve를 적용했다. 에이전트는 병렬 행렬곱을 쓰는 배치 방식의 에발트 합산 구현을 생성했다. 후보 프로그램은 더 빨리 실행될 뿐 아니라 정확성 테스트와 회귀 테스트도 통과해야 했다.
주요 수치
4x머신러닝 힘장 훈련·추론 속도 향상(구글 클라우드 발표)
시사점
보고된 개선은 힘장 연산에 관한 것이다. 신약 개발 전체 주기가 그만큼 줄었는지는 측정되지 않았다.
분류
출처
출처 요약
[1]Google Cloud2026년 6월 30일
구글 클라우드는 AlphaEvolve가 슈뢰딩거의 분자 시뮬레이션 알고리즘을 최적화한 사례를 설명했다. 생성된 코드가 과학적 정확성 검증을 통과한 뒤 훈련·추론 속도가 4배 빨라졌다고 밝혔다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일