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[IT뉴스]연구자 지식, AI가 실험 계획에 반영...화학연, 'AI 자율실험' 기술 개발
온카뱅크관리자
조회:
4
2026-10-14 11:07:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="476LmiFYsP"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="47092d68b5dc322319e73cec47b5bd15dd0401eae587cb46c5ce8305eca6a449" dmcf-pid="8zPosn3Gm6" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="공동 교신저자 안광노 선임연구원(왼쪽), 아밀레자 모타펙 박사후연구원." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014110517409rzwz.png" data-org-width="700" dmcf-mid="fCTF21NdOQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014110517409rzwz.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 공동 교신저자 안광노 선임연구원(왼쪽), 아밀레자 모타펙 박사후연구원. </figcaption> </figure> <p contents-hash="0c4bcf9ac3865bab81b23958330ede729b61784e0ff33b95fac606d5e8112a31" dmcf-pid="6qQgOL0Hr8" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)이 연구자의 경험·지식 실험 계획에 반영하는 '자율실험실(SDL) AI' 기술이 국내에서 개발됐다. 값비싼 실험을 되풀이하는 SDL 초기 탐색 부담을 줄여, 신소재·촉매 개발 속도를 앞당길 것으로 기대된다.</p> <p contents-hash="620115417eb6baad280470d30d5780da16f2c87cf9aebd17dd662c65a49d7c82" dmcf-pid="PBxaIopXE4" dmcf-ptype="general">한국화학연구원(원장 신석민)은 안광노 박사팀이 연구자의 자연어 지식을 거대언어모델(LLM)이 해석해 실험에 필요한 정보로 변환하는 '인간 참여형 최적화' 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.</p> <p contents-hash="516f7d26b840554960c6edc8f135611655158c24f39bbda5180ce9e61762dbce" dmcf-pid="QbMNCgUZrf" dmcf-ptype="general">SDL은 AI가 스스로 변수를 바꿔가며 최적 조건을 찾는 차세대 연구 시스템으로, 정해진 실험만 반복하는 자동화 장비와 달리 결과를 학습해 다음 실험을 스스로 선택한다.</p> <p contents-hash="0b95409ba182ebdcc380875ff5943cd4e7386edfabaa244aa25b2d0a7c13e106" dmcf-pid="xKRjhau5IV" dmcf-ptype="general">그러나 기존 자율실험실의 AI는 대체로 백지 상태에서 시작하는 한계가 있었다. 특히 합성·분석에 반나절 이상이 걸리고 재료·에너지·분석 비용이 큰 촉매 실험 같은 분야에서는 낭비되는 실험 하나하나가 큰 부담이다.</p> <p contents-hash="364b5ddbda6f6a461455f178569bd319d3bbdb6889fc33dfc349a30fcbc26134" dmcf-pid="ymYp43cnm2" dmcf-ptype="general">이에 연구팀은 연구자의 말을 이해하는 언어모델을, 다음 실험 조건을 고르는 '베이지안 최적화 AI'에 연결해 이 문제를 해결했다.</p> <p contents-hash="44732d16ec12d4519f84b10d414ba59c4c106e5a47c6895745e1254a9b50697a" dmcf-pid="WU4iwd1yI9" dmcf-ptype="general">연구자가 편하게 말로 지식을 전달하면, 언어모델이 이를 AI가 활용할 사전정보와 제약조건으로 자동 변환해 탐색에 반영한다.</p> <p contents-hash="c14da34a74a2c3c30a8dd75a42bba5793ef32145905d64d169757c73af4cc572" dmcf-pid="Yu8nrJtWIK" dmcf-ptype="general">나아가 연구자의 지식이 틀린 경우, AI가 연구자의 조언을 스스로 검증하는 '적응형 신뢰도 검증'을 통해 안전장치를 더했다. 사전지식이 실제 데이터와 일정 수준 이상 어긋나면 적용을 자동으로 멈추고 데이터 탐색 모드로 전환한다.</p> <p contents-hash="90201bcfebf5bac90152d9de07818465af394f0c319deac4e966d08ea1628b56" dmcf-pid="G76LmiFYEb" dmcf-ptype="general">실제 실험 데이터로 구성한 가상실험 환경에서 검증한 결과, 충분한 사전지식을 활용하면 목표 성능 도달에 필요한 탐색 횟수가 크게 줄었다. 여러 원료를 한 번에 결합하는 반응의 기존 약 30회 탐색 횟수를 10회 이내로, 전기전도성 복합소재 반응의 기존 약 20회 탐색 횟수를 3~5회로 단축해 4분의 1 이하 수준으로 줄였다.</p> <p contents-hash="a8bdba1ee175ce95412c40dfbbb59f3971a31455c7a3d3fcccb76e51b903fba3" dmcf-pid="HzPosn3GOB" dmcf-ptype="general">이는 사전지식만으로 실제 실험 데이터 약 40건을 확보한 것과 맞먹는 효과로, 반나절 이상이 걸리는 촉매 실험의 초기 탐색을 20일가량 앞당기는 셈이다.</p> <p contents-hash="bf34514b2f3f95937891a3dc7da9caf7ad593478d5b912e04756b8d8c69a3437" dmcf-pid="XqQgOL0HIq" dmcf-ptype="general">연구팀은 실험 도중에도 연구자가 대화하듯 방향을 수정할 수 있는 'AI 코사이언티스트(공동연구자)' 인터페이스도 함께 개발해 공개했으며, 향후 실제 자율실험실 장비에 적용해 검증할 계획이다.</p> <p contents-hash="451a34be8c3b5b331f99122da7f5851b6b00a45e8fd5085270fe7ea31479c0ad" dmcf-pid="ZBxaIopXOz" dmcf-ptype="general">안광노 박사는 “이번 기술은 연구자와 AI가 서로 도움을 주고받으며 함께 연구하도록 돕는 '실험 동료'이자 자율실험실의 두뇌 역할을 하는 핵심 소프트웨어”라며 “연구개발에 드는 시간과 비용을 크게 줄이는 데 기여할 것”이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="35661072cd3c3112165ef6a2b800680387c274047d88cd3a9068a8346aedd6b5" dmcf-pid="5bMNCgUZI7" dmcf-ptype="general">이번 연구 결과는 '저널 오브 케미컬 인포메이션 앤 모델링'에 8월 게재됐다.</p> <p contents-hash="949f685cba33a2eb5e64a66415a90ef19858c4d8841115de99ad4f609ee79f61" dmcf-pid="1KRjhau5Iu" dmcf-ptype="general">김영준 기자 kyj85@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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