AI와 로봇이 바꾸는 미래연구…더 빠르고 정확해진다[미래on]

(서울=뉴스1) 김승준 기자 = 인공지능(AI)과 로봇 기술이 과학 연구 속도를 혁신할 것으로 기대받고 있다.

경제협력개발기구(OECD)는 6월 AI 기술과 연구 생산성 증대를 살피는 보고서를 발간했다.

보고서에서는 반도체 및 제약·분야의 연구 생산성 저하를 짚었다. 반도체 집적도가 빠르게 증가한다는 '무어의 법칙'은 경제성과 기술의 한계를 만났다.

또 바이오 분야에서는 1970년에 비해 연구·개발(R&D) 투자는 9배 증가했지만 연구 생산성은 5배 늘어 나는데 그쳤다.

OECD는 이런 생산성 정체를 돌파할 수단으로 AI와 로봇을 짚었다.

보고서에서는 △기존 문헌 분석을 통한 새로운 지식 생성 △기계 학습을 통한 과학적 주장의 검증 △대규모 연구 지원 △데이터 분석 고도화를 통한 비용 최적화 등 경제성 확보 등을 기대했다.

과학 AI활용의 대표주자는 구글 딥마인드다.

단백질은 아미노산 사슬로 구성되는 데 아미노산 구성에 따라 꼬이고 얽히는 '단백질 접힘'이 일어난다. 접힘의 결과로 나타나는 복잡한 3차원 구조는 단백질의 활성 및 특성에 영향을 미친다.

딥마인드의 알파폴드는 기존의 데이터를 학습해 단백질 구조 예측을 하는데 관련 대회에서 역대 최고점을 기록하기도 했다.

이외에도 딥마인드는 화학 계산, 질병 유전자 변이 예측 등 다양한 과학기술 활용 AI를 발표하고 있다.

딥마인드는 단백질 구조 예측에 기여한 공로로 미국판 노벨생리의학상, '예비 노벨상'으로 여겨지는 래스커상을 2023년에 받기도 했다.

다만 이러한 예측으로 시행착오를 줄일 수 있지만 결국은 실험으로 검증해야 한다는 관점도 있다.

요아킴 프랑크 컬럼비아대 교수(2017년 노벨화학상)는 24일 한국 언론과 만난 자리에서 "알파폴드의 예측은 과학적 팩트가 아니다"라며 "현실과 동떨어질 수도 있어 예측이 나왔더라도 실험으로 증명해야 한다"고 주장했다.

로봇을 통한 자동화는 연구 가속화, 인구 감소에 따른 연구자 감소에 대응할 수단으로 각광받고 있다.

생물, 화학 등 일부 연구는 반복적인 시료 처리, 측정이 많아 노동집약적인 성격이 있다. 이런 반복 작업을 로봇이 대체하면 연구진은 연구 기획, 자료 처리 등에 집중할 수 있다.

이미 CJ제일제당은 균주 개발 및 생산 공정을 자동화하는 '바이오 파운드리'를 도입했다. 바이오 파운드리는 디지털 기술을 융합, 바이오 실험·제조공정의 자동·고속화한 시설이다.

정부도 바이오파운드리 도입을 준비 중이다. 현재 약 3000억원 규모의 바이오파운드리 구축사업이 예비타당성 조사 중이다. 이 설비는 유전자 및 생명 시스템 설계, 합성, 테스트, 학습(분석)등을 고속으로 처리할 수 있는 역량을 확보하는 것이 목표다.

아울러 한국에너지기술연구원이 로봇을 이용한 촉매 성능 평가 자동화 실험실을 구축하는 등 화학에서도 로봇 도입이 활발해지고 있다.

seungjun241@news1.kr