AI가 이끄는
과학 연구 패러다임의
혁명적 전환
'AI for Science and Technology(AI4ST)'는 가설 수립부터 실험 자동화까지 연구 전 주기를 혁신하며 인간 지적 한계를 초월하는 발견의 시대를 열고 있습니다.
파라미터 규모
예측 속도 향상
소재 발굴 기간
핵심 기술 모델 동향
글로벌 플랫폼 전략
Google DeepMind
알파폴드와 GNoME을 통해 특정 과학 난제 해결에 집중하며, Gemini 2.0 기반 멀티에이전트 시스템으로 협업 모델을 지향합니다.
알파폴드 (AlphaFold)
단백질 구조 예측의 표준 수립
GNoME
신소재 결정 구조 대규모 발견
Microsoft
Azure Quantum Elements 기반의 에이전틱 AI 클라우드 솔루션으로 기업형 R&D 혁신을 주도합니다.
Meta AI
'오픈 사이언스' 철학 기반 대규모 데이터셋과 모델(ESMFold)을 공개하여 협업 생태계를 조성합니다.
Sakana.AI
"AI designs AI" 컨셉으로 진화 지능 생태계 구축. AI 생성 논문의 ICLR 워크숍 피어 리뷰 통과 성과.
FutureHouse / Intology
자율 가설 생성 및 검증. ACL 2025 상위 8.2% 득점 등 인간 전문가 수준 연구 수행 능력 입증.
임상 성과 및 특화 솔루션
AI 신약 임상 진입
- • Exscientia: 세계 최초 AI 설계 OCD 치료제 임상 1상 진입
- • Insilico: 폐섬유증 치료제 임상 2상 진입 (가장 빠른 단계)
NVIDIA Infrastructure
BioNeMo를 활용해 암젠(Amgen)은 3개월 목표를 4주 만에 달성했습니다. '인프라 장악'을 통한 과학 연구 속도 혁신.
국내 주요 기업
- LG AI연구원 (EXAONE) 화장품 소재 발굴 1년 10개월 → 1일 단축
- 스탠다임 / 디어젠 신약 후보물질 생성 및 단백질 결합 예측
- 루닛 AI 기반 암 조직 슬라이드 및 바이오마커 발굴
과학 지식허브 및 연구 보조
지식 그래프 기반 자동화
SciAgents (MIT)
지식 그래프와 멀티에이전트 결합. '비단'과 '민들레 색소'를 연결해 신소재 가설 생성.
CosmosAIGraph (MS)
OmniRAG를 통해 복잡한 인과관계 추론 시 그래프 순회를 선택하여 답변 깊이 확보.
인간 증강(Augmentation) 도구
Semantic Reader (AI2)
PDF를 동적 데이터로 변환. 전문 용어 정의 및 인용 팝업 제공으로 논문 읽기 혁신.
Elicit
'Factored Cognition'으로 질문을 분해. 수십 편의 논문에서 핵심 정보 자동 표 추출.
분야별 파급 효과
바이오
단백질 구조 7.7억 개 예측, AMIE 기반 의료 진단 상향 평준화
에너지/소재
신규 촉매 525개 식별, 차세대 배터리 및 초전도체 후보물질 생성
기상/환경
물리 시뮬레이션 대비 초고속 정확도 구현, 극한 기후 조기 경보
알고리즘
AlphaTensor 행렬 곱셈 최적화, AlphaDev를 통한 글로벌 연산 효율 증대
전략적 시사점
01. 패러다임 전환
"인간 연구자의 생산성 향상을 위한 '증강'과 연구 혁신을 위한 '자동화' 기술이 공존하며 발전할 것"
02. 플랫폼 생태계
"소수 빅테크의 폐쇄적 생태계 vs Meta 중심의 개방형 오픈 사이언스 생태계 간 경쟁 구도 심화"
성공을 위한 핵심 질문
- Q. 독자 플랫폼을 구축할 것인가, 글로벌 빅테크 생태계에 편입될 것인가?
- Q. 단기 성과의 '증강' vs 장기 리스크의 '자동화' 중 어디에 우선 투자할 것인가?
- Q. AI가 제안한 가설을 신뢰하고 실행할 수 있는 내부 문화가 준비되었는가?