【드래곤 스포츠】 보증업체놀이터추천홍보 : 프로그램제작판매제작의뢰 : 스포츠분석 : 무료스포츠중계tv : 섹시bj움짤 : 뉴스 : 안구정화

로그인

글쓰기

[IT뉴스]"美 제네시스 미션은 '뉴 맨해튼 프로젝트'…AI 에이전트 수십개가 협업"

온카뱅크관리자

2026-11-12 17:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 2026년 서울 S&amp;T 포럼 
 <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
 <section dmcf-sid="YISG8amjMS">
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ff9b17d1776a3f2262915c4f58f71411a2ab4493db3683d3317406098ffb23c3" dmcf-pid="GCvH6NsAJl" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="제프리 히팅거 미국 로런스리버모어국립연구소(LLNL) 컴퓨팅부문 과학기술 부소장이 12일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '2026년 서울 S&amp;T 포럼'에서 발표하고 있다. KIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/dongascience/20261112170724608uldd.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="y9mFeDSrJT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/dongascience/20261112170724608uldd.jpg" width="658">
 <figcaption class="txt_caption default_figure">
 제프리 히팅거 미국 로런스리버모어국립연구소(LLNL) 컴퓨팅부문 과학기술 부소장이 12일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '2026년 서울 S&amp;T 포럼'에서 발표하고 있다. KIST 제공
 </figcaption>
 </figure>
 미국의 과학기술 분야 인공지능(AI) 전환 프로젝트인 '제네시스 미션'의 파급력이 과거 비밀리에 원자폭탄을 개발했던 '맨해튼 프로젝트'에 비유됐다. 2029년까지 AI 기반 '자기개선형 연구시설'을 구현하겠다는 목표도 제시됐다.
 제프리 히팅거 미국 로런스리버모어국립연구소(LLNL) 컴퓨팅부문 과학기술 부소장은 12일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '2026년 서울 S&amp;T 포럼'에서 제네시스 미션을 소개하며 이를 '뉴 맨해튼 프로젝트'라고 표현했다. 맨해튼 프로젝트는 제2차 세계대전 중 비밀리에 진행된 최초의 원자폭탄 개발 프로젝트다.
 히팅거 부소장은 "뉴 맨해튼 프로젝트라는 표현은 지금의 시급한 상황을 정확하게 짚는 것"이라면서도 "1942년과 지금은 상황이 다르다"고 강조했다. 제2차 세계대전 당시 맨해튼 프로젝트는 정부가 학계의 과학자들을 모아 군 주도로 추진한 폐쇄적인 사업이었지만 현재 AI 혁신은 민간 산업계가 주도하고 있다는 설명이다.
 ● "2029년까지 AI 기반 '자기개선형 연구시설' 구현"
 제네시스 미션의 궁극적인 목표는 AI를 활용해 미국의 과학 연구 수행 방식 자체를 바꾸고 향후 10년 안에 국가 R&amp;D의 성과를 두 배로 높이는 것이다. 이를 위해 미국은 국립연구소 17곳이 제시한 핵융합과 원자력, 신소재, 양자기술, 우주, 신약 개발 등 국가 과학기술 도전 과제 33개를 선정했다.
 슈퍼컴퓨터와 AI 모델, 과학 데이터, 실험시설을 하나로 연결하는 '미국 과학·안보 플랫폼'이 핵심이다. 연구자가 자신의 노트북에서 원격 슈퍼컴퓨터와 실험시설, AI 모델을 활용하고 연구 과정 자체를 재사용할 수 있도록 표준화된 환경을 구축한다는 구상이다. 현재 40개 이상의 민간기업이 컨소시엄에 참여하며 기관 간 중복 투자를 줄이는 전략을 추진하고 있다.
 히팅거 부소장이 강조한 주요 개념은 여러 AI 에이전트가 협업하는 '오케스트레이션(Orchestration)'이다. 수십 개의 AI 에이전트가 하나의 팀처럼 협업하며 며칠에서 몇 주 동안 작업을 수행하고 그 과정에서 학습하며 스스로 성능을 개선한다.
 지난 2년간 AI가 문헌 검색과 요약을 넘어 예측, 코드 작성, 실험·제조 자동화를 거쳐 여러 에이전트가 공동으로 복잡한 문제를 해결하는 단계까지 발전했다는 설명이다. 오케스트레이션을 과학 연구에 적용하면 가설 수립과 실험 설계, 데이터 수집·정제, 분석과 해석으로 이어지는 연구 전 과정에 AI를 투입할 수 있다. 연구자 간 업무 인계와 데이터 처리에 몇 주에서 몇 달이 걸렸지만 AI 에이전트가 각 단계를 연결하면 연구 속도를 크게 높일 수 있다는 것이다.
 그는 "사람이 모든 단계에 직접 개입하는 대신 전체 과정을 감독하면서 AI가 자율적으로 연구를 반복하도록 하는 것"이라며 "AI는 과학 연구의 순환 구조를 대체하는 것이 아니라 이를 더 빠르게 완성하도록 만든다"고 설명했다. 2029년까지 연구시설에 AI를 적용해 실험 결과가 다시 AI 모델의 학습과 성능 개선으로 이어지는 '자기개선형 연구시설'을 구현하는 것이 목표다.
 초기 성과로는 미국 에너지부의 방사광가속기 시설에 적용한 AI 시스템 '시냅스-I(SYNAPS-I)'가 소개됐다. 이 시스템은 프티코그래피(ptychography)라는 영상화 기법으로 얻은 회절 데이터를 AI로 분석해 기존보다 영상 재구성 속도를 약 1000배 높이고 해상도도 10배 개선했다.
 기존에는 약 1.3테라바이트(TB)의 데이터를 분석하는 데 GPU 2500대의 자원이 필요했지만 AI 파운데이션 모델을 활용하면 GPU 1대로 실시간 처리가 가능해졌다. 연구자가 실험 결과를 즉시 확인하고 방사광가속기 이용 시간이 끝나기 전에 실험 조건을 수정할 수 있게 된 것이다.
 생물학적 위협을 탐지하고 대응책을 설계하는 '디지털 바이오시큐리티 포지(DB-Forge)'도 초기 성과로 제시됐다. 히팅거 부소장은 "진정 어려운 문제는 대부분 기술 외적인 영역에 있다"며 인재 확보와 예산, 규제, 데이터·지식재산권 문제 등을 해결해야 한다고 강조했다.
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fa7dbbd39ea66020eec673601860b581bffddef3e33cc8548a060e64e2339afe" dmcf-pid="7MJaHBPKMA" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="사무엘 카스키 핀란드 알토대 교수가 12일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '2026년 서울 S&amp;T 포럼'에서 발표하고 있다. KIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/dongascience/20261112170725857liym.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="WVksuQoMJv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/dongascience/20261112170725857liym.jpg" width="658">
 <figcaption class="txt_caption default_figure">
 사무엘 카스키 핀란드 알토대 교수가 12일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '2026년 서울 S&amp;T 포럼'에서 발표하고 있다. KIST 제공
 </figcaption>
 </figure>
 ● 유럽, 연구자 중심으로 AI역량 통합 움직임
 유럽은 AI를 과학 연구 전반에 도입하기 위해 대규모 컴퓨팅 인프라 구축과 연구자 중심의 협력 생태계 조성을 동시에 추진하고 있다. 사무엘 카스키 핀란드 알토대 교수는 유럽의 AI 전환을 이끄는 두 축으로 유럽연합(EU)의 정책적 투자와 연구자 주도의 협력 네트워크를 제시했다.
 EU는 'AI 팩토리'와 최대 100억유로(약 14.7조원) 규모의 투자가 추진되는 'AI 기가팩토리'를 통해 연산 인프라를 확충하고 있다. 산업과 사회 전반에 AI 활용을 확대하는 '어플라이 AI'와 과학 연구에 필요한 AI 자원을 통합적으로 지원하는 '레이즈(RAISE)'도 추진 중이다.
 카스키 교수는 "어떤 국가나 AI 생태계에서든 핵심 경쟁력은 현재와 미래 세대의 뛰어난 인재를 얼마나 끌어들일 수 있느냐에 달려 있다"고 강조했다.
 연구자 중심 전략의 대표 사례로 유럽 학습·지능형 시스템 연구소(ELLIS)가 제시됐다. ELLIS는 2018년 유럽의 주요 머신러닝 연구자들이 분산된 연구 역량을 결집하기 위해 출범시킨 협력 네트워크다. 현재 유럽 전역 52개 연구 거점을 중심으로 2300명 이상의 연구자가 참여하고 있으며 의료 AI 등 16개 연구 프로그램이 운영 중이다.
 카스키 교수는 "유럽은 AI 연구에서 강점을 갖고 있었지만 외부에서는 연구 역량이 흩어져 있는 것처럼 보였다"며 "여러 지역 생태계를 하나로 연결해 거대한 연구실처럼 운영하는 것이 ELLIS의 비전"이라고 설명했다.
 현재 연구그룹 약 50개, 연구자 500여명이 참여하고 있는 핀란드 ELLIS 연구소가 가장 먼저 AI 도입에 집중하는 분야는 의료다. 핀란드 국민의 의료 기록을 기반으로 개인의 건강 상태와 질병 경과를 예측하는 국가 단위 의료 파운데이션 모델인 'FINe-Health Foundry' 구축을 추진하고 있다. AI로 의학적 의사결정을 지원하는 것이 목표다. 
 서울 S&amp;T 포럼은 2010년 시작해 올해 11회를 맞았다. 이번 포럼은 NST, 한국과학기술연구원(KIST), 한국과학기술단체총연합회(과총)이 과학기술정보통신부 후원으로 공동 개최했다. 
 [이병구 기자 2bottle9@donga.com]
 </section> 
 </div> 
 Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.

댓글 총 0개

이번주 포인트랭킹

매주 일요일 밤 0시에 랭킹을 초기화합니다.

14,000상품권
23,000상품권
32,000상품권

업체홍보/구인 더보기

놀이터홍보 더보기

지식/노하우 더보기

판매의뢰 더보기

포토 더보기