1. 초록 (Abstract)
현대의 과학적 발견은 단순히 주어진 질문에 대한 정답을 생성하는 것을 넘어, 증거, 아티팩트(Artifacts), 연산 및 검증기가 정의되는 '표현 체제(Representational Regime)' 자체를 수정하는 과정을 포함한다. 본 보고서는 재료과학 분야의 에이전트 기반 인공지능(Agentic AI)이 수행하는 과학적 발견을 범주론(Category Theory)의 관점에서 공식화한 연구 논문을 분석 및 종합한다.
2. 서론 (Introduction)
인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM)과 파운데이션 모델을 기반으로 한 에이전트 시스템은 과학 연구의 전 주기에 깊숙이 개입하고 있다. 그러나 실제 과학의 역사적 진보는 새로운 변수와 연산을 도입하는 패러다임 전환에서 발생한다. 본 연구는 AI가 고정된 레퍼토리 내에서 '탐색'하는 것과 표현 체제를 변경하는 '발견'을 수학적으로 엄밀히 구분하고자 한다.
3. 방법론 (Methodology)
3.1 발견 체제와 공전층
발견 체제 b는 튜플 (Sb, Γb, Vb, Lb)로 정의된다. 상태(Artifact State)는 공전층 It로 표현되며, 프로비넌스 그래프는 원소의 범주로 실체화된다.
3.2 검증된 체제 전환 및 칸 확장
이상 현상 발생 시 시스템은 새로운 스키마 Sb'로 전환하며, 기존 지식은 좌측 칸 확장(Left Kan Extension)을 통해 전송된다. 새로움은 비교 사상을 통해 정량화된다.
4. 분석 및 결과 (Analysis/Results)
| 시스템 | 핵심 발견 영역 | 검증 지표 |
|---|---|---|
| Builder/Breaker | 단백질 유연성 | MDL (최소 기술 길이) |
| CategoryScienceClaw | 섬유 네트워크 | AIC (아카이케 정보 기준) |
5. 결론 (Conclusion)
본 연구는 에이전트 인공지능이 스스로 과학적 어휘를 철회하고 재구성하는 자가 수정형 과학자로 나아갈 수 있는 구체적인 범주론적 구조를 제시하였다. 이는 AI의 추론 과정을 감사 가능한 지식-연산 그래프로 구현함으로써 과학적 주장의 무결성을 보장하는 기념비적 방법론이다.