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[IT뉴스]“실험실 들어온 AI･로봇” 하루 1천번 실험…새 ‘화학물질’ 뚝딱 만든다

온카뱅크관리자

2025-09-25 00:14:19

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> - IBS 인공지능 및 로봇 기반 합성 연구단, AI･로봇 화학 실험 플랫폼 개발 
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 <img alt="이번 연구를 수행한 IBS 인공지능 및 로봇 기반 합성 연구단.[과기정통부 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/25/ned/20250925000140610zpvb.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="pBZwomrR54" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/25/ned/20250925000140610zpvb.jpg" width="658">
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 이번 연구를 수행한 IBS 인공지능 및 로봇 기반 합성 연구단.[과기정통부 제공]
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 [헤럴드경제=구본혁 기자] AI와 로봇을 활용, 새로운 화학 생성물을 보다 빠르게 탐색하고 보다 정밀하게 만들 수 있게 될 전망이다.
 과학기술정보통신부는 기초과학연구원(IBS) 인공지능 및 로봇 기반 합성 연구단 바르토슈 그쥐보브스키 단장 연구팀이 빠르고 정밀하게 화학 합성물을 실험･생성하는 AI･로봇 플랫폼을 개발했다고 밝혔다.
 이번 플랫폼은 인공지능과 로봇을 결합하여 수천 가지 화학 반응 조건을 동시에 실험하는 한편, 그 결과를 정밀한 지도로 그려내고 원하는 물질을 선택적으로 생성할 수 있도록 구현됐다. 연구 결과는 세계 최고 국제학술지 ‘네이처(Nature)’에 25일 온라인 게재됐다.
 화학 반응은 ‘A와 B가 반응해 C를 만든다’처럼 단순한 한줄 방정식으로 설명되는 경우가 많다. 하지만 실제 화학 반응은 같은 재료를 사용하더라도 그 양이나 온도를 조금만 바꾸면 전혀 다른 결과가 나올 수 있으며, 그 과정은 여러 경로의 복잡한 네트워크 형태로 이루어져 있다.
 IBS 연구진은 하루에 약 1000회의 화학 실험을 자동으로 할 수 있는 AI･로봇 플랫폼을 자체 제작･활용하여 실험 데이터를 축적･분석함으로써 복잡한 네트워크 형태의 화학 반응 과정을 정밀한 지도로 그려냈다.
 화학 반응이 어떤 길을 따라 어떤 결과로 이어지는지 시각화하고 특정 조건에서 나타나는 숨은 화학 반응 경로까지 발견한 것이다.
 나아가 동일한 물질을 사용하더라도 반응 조건을 달리하면 전혀 다른 생성물로 전환시킬 수 있음을 확인하고, 그간 알려지지 않았던 새로운 생성 물질까지 밝혀냈다.
 대표적으로, 연구진은 150년 전에 처음 보고되고 항생제, 항암제 등 다양한 의약품 제조에 활용되는 ‘한츠슈 피리딘 합성 반응’을 이번 플랫폼으로 정밀하게 지도화하고 전체 반응 네트워크를 재구성했다.
 이를 통해 이미 알려진 기존의 7종의 생성물 외에 그간 알려지지 않았던 9개의 새로운 중간체 및 생성물을 추가로 밝혀냈다.
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 <img alt="자동화 반응 플랫폼.[과기정통부 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/25/ned/20250925000140850mtco.png" data-org-width="681" dmcf-mid="UBSgxNaVHf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/25/ned/20250925000140850mtco.png" width="658">
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 자동화 반응 플랫폼.[과기정통부 제공]
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 또한 이차전지 등에 활용되는 ‘프러시안 블루 유사체’의 금속 조성(756가지)을 합성해 기존 보고된 촉매보다 높은 효율성과 정밀도를 보이는 최적의 조합을 찾아내고 지금까지 보고되지 않았던 새로운 생성물 4종을 규명해 냈다.
 이번 연구는 AI 활용에 필수인 데이터 축적의 효율성을 획기적으로 높인 것에 의의가 크다. 지금까지 전통적 화학 실험만으로는 AI 학습에 필요한 데이터가 충분하지 않았다. 그러나 이제는 로봇을 통해 새로운 실험･반응 데이터를 빠르게 축적하고 AI로 바로 연계･활용함으로써 미지의 화학 영역 탐구와 새로운 물질 연구는 한층 가속화될 것으로 기대된다.
 그쥐보브스키 연구단장은 “화학 반응을 직선이 아닌 네트워크 형태로 바라보는 것은 앞으로의 화학 연구에 중요한 전환점이 될 것”이라며 “AI와 로봇 활용을 통해 화학 합성의 효율성과 다양성을 크게 높이고 미래 신약 개발과 소재 혁신에도 기여할 것으로 기대한다”고 밝혔다.
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