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[IT뉴스]1만 번 실험을 24번으로···'AI 동료 과학자', 연구실 패러다임을 바꾸다

온카뱅크관리자

2025-12-17 17:57:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">연구자 "OO 만들어줘" 명령하면<br>오류·조건 수정하며 최적 답 찾아<br>신약 개발 등 반복실험 분야 유용<br>과기부총리, 내년 도입 확대 공언<br>현실화땐 연구 속도·효율성 혁신<br>고가장비 투자·심의개선 등 과제</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="zCYCir4qyg">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bf09323b6586eea6bb833f1fef2b72a340baa978417924a05836f7cf37f6ea64" dmcf-pid="qhGhnm8BWo" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="대전 한국과학기술연구원(KIST)에 마련된 ‘스마트 연구실’에서 AI의 지휘에 따라 로봇들이 나노 소재 실험을 수행하고 있다. 사진제공=KIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/17/seouleconomy/20251217175543637dpxz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="ucpXEyiPTN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/17/seouleconomy/20251217175543637dpxz.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            대전 한국과학기술연구원(KIST)에 마련된 ‘스마트 연구실’에서 AI의 지휘에 따라 로봇들이 나노 소재 실험을 수행하고 있다. 사진제공=KIST
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="d51cc20f1b77326a30dedd0a7c336ab7d55dab8e09b1eabb7684b9bcd6b88a95" dmcf-pid="BYFYASe4lL" dmcf-ptype="general">
            [서울경제] 
          </div>
          <p contents-hash="d6d9b0aeda8188df0396a4351ac04a74f3e492a4cd478cf7e9d708c3038ca36f" dmcf-pid="bG3Gcvd8ln" dmcf-ptype="general">대전에 위치한 한국과학기술연구원(KIST)의 한 연구실은 24시간 ‘사람 없이’ 운영된다. 네트워크로 연결된 무인 실험실 안에서는 로봇과 인공지능(AI)이 쉬지 않고 움직인다. 인간 연구자가 할 일은 컴퓨터 화면에 ‘특정 성능을 가진 촉매를 개발해달라’는 명령어를 입력하는 것뿐이다. 재료 합성, 분석, 재설계 등 모든 실험은 AI가 주도한다.</p>
          <p contents-hash="33b8f734539128ca359bc46008494ec7936b96dc3775ac8cde72fac4d504a9b9" dmcf-pid="KH0HkTJ6li" dmcf-ptype="general">한상수 KIST 계산과학연구센터장을 주축으로 한 연구원 4명이 구축한 스마트 연구실이다. 이 연구실에서는 로봇이 실험실을 돌아다니며 나노 입자를 합성한다. 하지만 시약을 옮기고 장비를 조작하는 로봇은 수단일 뿐이다. 스마트 연구실의 핵심은 ‘AI 코사이언티스트(Coscientist·동료 과학자)’가 ‘어떤 실험을 할지’를 스스로 결정한다는 점이다. 인간 연구자가 원하는 성능을 입력하면 AI 코사이언티스트는 그 성능을 가질 가능성이 있는 소재 후보군을 탐색하고 각 후보를 어떤 조건에서 합성해야 할지 계산한다. 실험 결과가 기대에 못 미치면 조건을 조정해 다시 실험한다. 이 과정을 반복하며 최적의 답을 찾아가는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="a6fd44234c71e5b2a950884b6391ac761135cd9fb2962827311f2b29da71d94e" dmcf-pid="9XpXEyiPvJ" dmcf-ptype="general">지난해 KIST는 해당 스마트 연구실을 통해 인간 연구자가 1만 번 수행해야 하는 실험을 AI가 200회 만에 해결한다고 발표한 바 있다. 불과 1년 사이 실험실의 성능은 더욱 개선됐다. 최근에는 촉매 소재를 단 24번의 실험만으로 찾아내는 데 성공했다. 최고 성능의 촉매를 도출하는 데 걸린 시간은 일주일 남짓에 불과했다. 현재 연구팀은 스마트 연구실에서 개발한 소재 성능 자체를 중심으로 한 특허 출원을 준비하고 있다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="dcaf0085ae0ccaa11c22588e88be107901b55ff32c7f46ce751a3a41441d7e3b" dmcf-pid="2ZUZDWnQSd" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/17/seouleconomy/20251217175544906kvjv.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="7OyOdDV7ha" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/17/seouleconomy/20251217175544906kvjv.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="317f478a0ab25cda0e85895f1e803496d5e4ceb28b4a3ff3fc9cc78002c60d6e" dmcf-pid="V5u5wYLxCe" dmcf-ptype="general">이처럼 세계 과학계에는 최근 들어 실험실에 ‘AI 코사이언티스트’ 도입 바람이 불고 있다. AI가 단순한 실험 보조나 분석 도구를 넘어 연구자의 동료처럼 실험을 설계하고 판단에 참여하는 단계로 진입하고 있다는 의미다. 대표 사례가 미국 카네기멜런대의 ‘AI 코사이언티스트’다. 연구진은 2024년 국제 학술지 네이처를 통해 이 시스템을 공개했다. 코사이언티스트는 팔라듐 촉매 반응 실험을 수행하라는 지시를 받자 논문과 데이터베이스를 스스로 검색해 기존 지식을 학습하고 실험 프로토콜을 설계했다. 이후 로봇 실험실에 직접 명령을 내려 합성에 성공했다. 실험 도중 장비 제어 코드에 오류가 발생했지만 AI는 장비 매뉴얼을 분석해 오류 원인을 진단하고 코드를 수정해 실험을 재개했다. 가설 설정부터 실행, 오류 수정까지 AI가 수행한 첫 실증 사례로 평가된다. 학계에서는 이를 “숙련된 연구조교 또는 박사급 연구원에 근접한 자율성”으로 본다.</p>
          <p contents-hash="f7a2338b785323497232eca7845a7b4ab36eb0822caec01885c551c248783a28" dmcf-pid="f171rGoMWR" dmcf-ptype="general">미국 비영리 연구기관 MITRE 소속 알렉산더 V 토비아스와 애덤 와합은 최근 게재한 논문에서 AI 코사이언티스트를 자율 실험실(Self Driving Laboratory)의 진화 단계를 레벨 1부터 레벨 5까지로 구분해 설명했다. 레벨 1은 가장 기초적인 자동화 단계다. 사람이 설계한 실험을 로봇이 그대로 반복 수행한다. 시약 분주, 혼합, 가열과 같은 물리적 작업이 중심이며 판단은 모두 인간 몫이다. 제약사 품질관리 라인이 여기에 해당한다. 레벨 2로 올라가면 AI가 실험 결과를 분석해 패턴과 상관관계를 제시한다. 딥마인드의 알파폴드처럼 구조 예측이나 후보 도출에는 강하지만 실제 실험 설계와 실행은 여전히 사람의 영역이다. ‘똑똑한 분석가’ 단계다.</p>
          <p contents-hash="a2e5584a1c01afab992a98934eab7abbcd67f107cd58d0351db0f2bf095c3386" dmcf-pid="4tztmHgRvM" dmcf-ptype="general">현재 많은 연구기관이 도달한 단계는 레벨 3이다. AI가 실험 결과를 학습해 다음 실험 조건을 스스로 선택한다. 베이지안 최적화와 액티브 러닝을 활용해 정보 가치가 낮은 실험은 제외하고 성공 가능성이 높은 경로만 탐색한다. KIST 스마트 연구실이 여기에 해당한다.</p>
          <p contents-hash="21797f6a124208054bbefe35d6dcb5d96417c65a25f4eefe2c2336019953316e" dmcf-pid="8IWIJwfzSx" dmcf-ptype="general">현재 세계가 주목하는 AI 코사이언티스트는 레벨 4 단계다. 이 단계에서 AI는 실험 설계와 실행을 넘어 실험 중에 발생한 문제를 진단하고 수정하는 수준의 자율성을 갖는다. AI가 오류를 인식하고 스스로 해결하는 단계로, 인간은 감독자 역할만 수행한다. 전 세계적으로도 손에 꼽히는 사례만 존재한다.</p>
          <p contents-hash="2fc1c70ec8437da86ba508a48d37c889d902407f936585a738c64440d721c037" dmcf-pid="6CYCir4qSQ" dmcf-ptype="general">레벨 5는 아직 현실화하지 않았다. 레벨 5는 AI가 연구 목표 자체를 설정하고 인간의 개입 없이 연구 방향을 결정하는 단계다. 이 단계에 도달한다면 신약 개발, 신소재 탐색, 에너지 기술 연구에서 AI가 스스로 미개척 영역을 정의하고 탐색하는 혁신이 가능해진다. 그러나 동시에 연구 실패에 대한 책임 문제, 유해 물질 생성 가능성, 윤리와 안전 규제 등 해결해야 할 과제도 커진다. 기술보다는 사회가 준비해야 할 일이 더 많은 단계다.</p>
          <p contents-hash="3a0414c15e6b412a672984ef19faf4aa4970599c1ce7846fceffefbbabb48a45" dmcf-pid="PhGhnm8BSP" dmcf-ptype="general">AI 코사이언티스트는 특히 반복 실험이 필수적인 분야에서 각광받을 것으로 보인다. 촉매, 배터리, 디스플레이, 화학 소재, 신약 탐색 등이 대표적이다. 다만 이러한 변화는 일부 실험 중심 연구 인력에게는 직무 전환이나 일자리 축소라는 압박으로 작용할 가능성도 있다. 연구 현장에서는 ‘실험을 수행하는 연구자’에서 ‘실험 시스템을 설계·관리하는 연구자’로의 역할 전환이 본격화할 것이라는 전망이 나온다.</p>
          <div contents-hash="ffa93df2e056e1be53027f867b56ff7daf9f92d0528a5aa0964bd092a53bb4d0" dmcf-pid="QlHlLs6bS6" dmcf-ptype="general">
           <p>한국의 경우 최근 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 최근 2026년을 목표로 AI 코사이언티스트 도입을 적극 추진하겠다는 방침을 밝힌 바 있다. 자율 실험실 인프라 구축과 AI 기반 연구 도구 확산이 현실화한다면 연구 속도와 효율성 측면에서 큰 혁신이 가능하다는 기대가 나온다. 다만 이를 위해서는 고가의 자동화 장비 투자, 연구 장비 도입 심의 절차 개선, AI·실험 융합 인력 양성 등 넘어야 할 산도 많다.</p> 서지혜 기자 wise@sedaily.com
          </div>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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