Trend Report

신소재 발견을 위한 Agentic AI: 핵심 기술, 솔루션 및 시장 전망

자율적 의사결정이 가능한 Agentic AI가 어떻게 소재 과학의 패러다임을 바꾸고 있는지, 핵심 기술 요소와 산업별 활용 사례를 상세히 살펴봅니다.

Agentic AI의 정의 및 범위

Agentic AI 정의

환경을 인식하고, 결정을 내리며, 목표를 추구하기 위해 행동을 취할 수 있는 자율적 또는 반자율적 소프트웨어 엔티티를 의미합니다. 이는 단일 에이전트에서 다중 에이전트 시스템(MAS)까지 포함하며, 시간에 따른 적응을 위해 상태와 메모리를 유지합니다.

데이터 수집의 유기적인 오케스트레이션 및 정제

새로운 분자 및 소재 후보군 제안 및 다각도 평가

시뮬레이션 트윈 내 가상 실험 수행 및 데이터 피드백

안전성과 규준 준수를 위한 Human-in-the-loop 제어

가상 샌드박스로서 오케스트레이션 및 보증 허브 역할을 수행합니다. 실시간 상태 데이터를 통합하고 에이전트 행동의 사전 실행 '드라이 런'을 가능하게 하여 신뢰도를 높입니다.

실험 결과와 학술 논문을 포함한 도메인 데이터를 큐레이션하고 버전을 관리합니다. 디자인을 위한 생성 모델과 속성 예측을 위한 판별 모델의 앙상블로 구성됩니다.

Generative Models Reasoning Models Specialized SLMs

투명성, 신뢰성, 해석 가능성, 안전 및 모니터링을 포괄하는 TRiSM(AI Trust, Risk and Security Management) 프레임워크가 필수적입니다.

에이전트의 예기치 못한 행동, 확장된 공격 표면, 공급망 리스크를 관리하기 위한 런타임 보호 기능을 포함합니다.

생성 모델을 통한 선도 물질 최적화 및 표적 식별 가속화. 전임상 단계의 비용과 시간을 획기적으로 단축합니다.

코팅제, 첨가제 등 산업용 화합물 설계에 적용. 화학 속성 데이터베이스 훈련을 통해 합성 가능성을 검증합니다.

유전체, 전도체, 반도체 화합물 등 고성능 전자 소재 설계에 물리 인식 시뮬레이션 및 에이전트 오케스트레이션을 활용합니다.

구분	주요 역할 및 예시
클라우드/HPC	AWS, Google, Microsoft, NVIDIA (컴퓨팅 및 호스팅 인프라 제공)
시뮬레이션 제공사	디지털 트윈 및 에이전트 행동 검증을 위한 고충실도 시뮬레이션 허브 공급
특화 벤더	ChemPass, Iktos, Standigm, IBM (분자 설계 특화 생성 모델 적용)
데이터/보안	데이터 마켓플레이스 및 TRiSM 보안 솔루션 스타트업

데이터 섭취 (Data Ingestion)

실험 및 문헌 데이터의 카탈로그화 및 AI 학습 준비

시뮬레이션 트윈 활용

합성 데이터 생성 및 후보 디자인의 사전 검증 샌드박스 실행

에이전틱 오케스트레이션

생성 디자인, 시뮬레이션, 실험 일정 등을 담당하는 다중 에이전트 배치

거버넌스 및 보안 적용

TRiSM 및 정책 집행을 통한 런타임 보호 및 감사 수행

Priority 01

시뮬레이션 트윈과 MAS 오케스트레이션을 핵심 역량으로 내재화하여 자율성을 확보하십시오.

Priority 02

TRiSM 컨트롤과 중앙 집중식 정책을 채택하여 에이전트의 돌발 행동 리스크를 관리하십시오.

Priority 03

고부가가치 수직적 파일럿 프로젝트를 통해 ROI를 먼저 입증한 후 확장을 도모하십시오.