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[IT뉴스]화학연, 연구자 말 알아듣는 실험 AI 개발… 탐색 횟수 4분의 1로

온카뱅크관리자

2026-10-14 13:17:25

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 한국화학연구원의 안광노 선임연구원, 아밀레자 모타펙(Amirreza Mottafegh) 박사후연구원./한국화학연구원
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 연구자가 말이나 글로 전달한 경험과 지식을 실험 계획에 반영하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 실제 실험 데이터를 활용한 가상실험에서 최적 조건을 찾는 데 필요한 탐색 횟수를 기존 20회에서 3~5회로 줄이는 성과를 거뒀다.
 한국화학연구원은 안광노 선임연구원 연구진이 연구자의 자연어 지식을 거대언어모델(LLM)로 해석해 실험 조건을 결정하는 ‘인간 참여형 최적화’ 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘저널 오브 케미컬 인포메이션 앤드 모델링(Journal of Chemical Information and Modeling)’에 지난 7월 게재됐다.
 자율실험실은 AI가 실험 결과를 학습하고 다음 실험 조건을 스스로 결정하는 시스템이다. 기존 자동화 장비가 정해진 절차를 반복하는 것과 달리 실험 결과에 따라 온도나 재료 배합 등 조건을 조절한다.
 하지만 기존 자율실험실 AI는 연구자가 이미 알고 있는 지식도 실험을 반복하며 다시 확인해야 하는 한계가 있었다. 특히 실험 한 번에 많은 시간과 비용이 드는 촉매·신소재 연구에서는 초기 탐색 과정이 부담으로 작용했다.
 연구진은 연구자의 말을 이해하는 LLM과 최적의 실험 조건을 찾는 ‘베이지안 최적화’ 기술을 결합했다. 연구자가 ‘온도를 높이면 수율이 증가한다’는 식으로 경험을 전달하면 AI가 이를 실험 조건에 반영하는 방식이다. 별도의 코딩이나 수식 입력 없이 연구자의 지식을 활용할 수 있도록 했다.
 연구자의 판단이 잘못됐을 때 이를 걸러내는 기능도 개발했다. AI가 실험 결과와 연구자의 조언을 비교해 차이가 일정 수준 이상 벌어지면 해당 조언을 적용하지 않고 실험 데이터에 기반해 다음 조건을 탐색하도록 했다.
 연구진은 실제 실험 데이터로 구성한 가상실험에서 기술을 검증했다. 여러 원료를 결합하는 반응에서는 최적 조건을 찾는 데 필요한 탐색 횟수가 약 30회에서 10회 이내로 줄었다. 전기전도성 복합소재 실험에서는 약 20회에서 3~5회로 감소했다.
 연구진은 실험 도중 연구자가 대화하듯 탐색 방향을 수정할 수 있는 ‘AI 공동연구자’ 인터페이스도 개발했다. 향후 실제 자율실험실 장비에 기술을 적용해 성능을 검증할 계획이다.
 안광노 선임연구원은 “이번 기술은 연구자와 AI가 서로 도움을 주고받으며 함께 연구하도록 돕는 ‘실험 동료’이자 자율실험실의 두뇌 역할을 하는 핵심 소프트웨어”라며 “연구개발에 드는 시간과 비용을 줄이는 데 기여할 것”이라고 말했다.
 참고 자료
 Journal of Chemical Information and Modeling(2026), DOI: <a href="https://doi.org/10.1021/acs.jcim.6c00976" rel="" target="_blank">https://doi.org/10.1021/acs.jcim.6c00976</a>
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