교수

• · 2008-2012 B.A. in Physics, Minor in Biophysics, Princeton University
• · 2014-2019 Ph.D., Cornell University

• · 2015-2018 National Science Foundation Graduate Research Fellow
• · 2020-2021 Santa Fe Institute Program Postdoctoral Fellow
• · 2021-2022 Complexity Science Hub Postdoctoral Fellow
• · 2022-2025 Austrian Science Fund ESPRIT Fellow
• · 2026 Joint Complexity Science Hub & BOKU Postdoctoral Fellow

정치를 보든 생물학적 집합체를 보든, 우리가 보고 있는 것은 집단적 의사결정의 결과다. 이러한 의사결정은 수많은 복잡한 구성 요소들 사이의 동역학적이고 구조화된 상호작용에서 창발한다. EPIC 연구실(상호작용과 제약에서 비롯되는 창발 현상 연구실, laboratory for Emergent Phenomena from Interactions & Constraints)은 집단적 의사결정의 물리학을 연구한다.

물리학이 다룰 줄 아는 계와 실제로 집단적 의사결정을 내리는 계 사이에는 간극이 있다. 표준적인 통계역학이 기술하는 입자는 목적 지향성도, 환경에 대한 내적 모형도 갖지 않는다. 반면 의회, 기업, 영장류 집단, 숲의 구성 요소들은 훨씬 정교하다. 이들은 목적 지향적이며, 환경과 자신의 이력에 대한 휴리스틱 표상에 근거해 행동하고, 적응한다. 풀 수 있을 만큼 최소한이면서도 실제를 충실히 담아낼 만큼 풍부한 모형을 세우는 일이 핵심적인 이론적 문제 중 하나다.

세 가지 질문이 연구의 축을 이룬다. 정교한 의사결정자를 그 정교함을 지운 채로 다루지 않으려면 이들을 어떻게 표현해야 하는가? 계산 비용과 정보 획득 비용은 어떤 집단적 의사결정이 도달 가능한지를 어떻게 제약하는가? 그리고 가능한 의사결정의 집합은 혁신과 진부화를 거치며 어떻게 변화하는가? 이는 복잡계 물리학의 근본적인 질문인 동시에 실질적인 함의를 지닌다. 인공지능을 어떻게 만들고 어떻게 사고할 것인가, 조직은 어떻게 구조화되어야 하는가, 생태계는 환경 변화를 어떻게 흡수하는가, 혁신은 어떻게 측정되고 장려될 수 있는가 하는 문제와 직결된다.

1. Lee, E. D. & Ortega-Díaz, E. Innovation-exnovation dynamics on trees and trusses. Phys. Rev. Research 7, 033102 (2025).
2. Lee, E. D., Kwan, A. P., Hanel, R., Bhatt, A. & Neffke, F. Information consumption and firm size. R. Soc. Open Sci. 11, 240027 (2024).
3. Lee, E. D., Kempes, C. P. & West, G. B. Idea engines: Unifying innovation & obsolescence from markets & genetic evolution to science. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 121, e2312468120 (2024).
4. Kushwaha, N. & Lee, E.D. Discovering the mesoscale for chains of conflict. PNAS Nexus 2, pgad228 (2023). https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgad228
5. Lee, E.D., Kempes, C.P. & West, G.B. Growth, death, and resource competition in sessile organisms. PNAS 118, e2020424118 (2021). https://doi.org/10.1073/pnas.2020424118