“말로 얘기하면 AI가 알아서 실험 설계”…AI 자율실험실 ‘성큼’ 작성일 10-14 58 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">화학연, 연구자의 말과 글을 AI가 실험계획에 반영<br>탐색 횟수 4분의 1로 단축...잘못된 정보 시 자동 멈춤</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="5AtAJ7EoTJ"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6c881c02c2d26a9a088e146143da1017c868edda7b40754a0e14c3b8c1e646f9" dmcf-pid="1cFcizDgWd" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구자의 말이 실험 계획에 반영되는 과정. 화학연 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/dt/20261014144032024eqsj.png" data-org-width="640" dmcf-mid="XgWi61oMyn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/dt/20261014144032024eqsj.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구자의 말이 실험 계획에 반영되는 과정. 화학연 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="44b08bab26f57066ac04c98c8d7378739b018d08122d6e51f0baa24bc054538d" dmcf-pid="tk3knqwaSe" dmcf-ptype="general"><br> 연구자가 자신의 경험과 지식을 말과 글로 전달하면 실험 계획에 반영하는 자율실험실용 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.</p> <p contents-hash="c4fea52fdaaaeb52bc080b91ba78c8e7d4bb9104a579a64245b549c9828c05bb" dmcf-pid="FE0ELBrNvR" dmcf-ptype="general">한국화학연구원은 안광노 박사 연구팀이 연구자의 자연어 지식을 대형언어모델(LLM)이 해석해 실험에 필요한 정보로 변환하는 ‘인간 참여형 최적화’ 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.</p> <p contents-hash="be341eddd23dd05d11e260fbc615d0bc29978c118c8fffc681881dc9251c022f" dmcf-pid="3DpDobmjCM" dmcf-ptype="general">자율실험실은 AI가 스스로 변수를 바꿔 가며 최적의 실험 조건을 구현하는 차세대 과학연구 시스템이다. 정해진 실험만 반복하는 자동화 장비와 달리 결과를 학습한 뒤 다음 실험을 스스로 설계한다.</p> <p contents-hash="348e000ce7c4dbe6470d48ff7f32e68e6b3ea0c4c5b47317b4c0efd45f2c8c73" dmcf-pid="0wUwgKsATx" dmcf-ptype="general">기존 자율실험실의 AI는 기존 경험과 지식을 사전에 충분히 반영하는 데 기술적 제약이 있어 백지 상태에서 시작해야 했다.</p> <p contents-hash="c093413c05fb62b22ba55bac8ebd4ad7d0b79c27a9e0f819d07dd761636f6db8" dmcf-pid="prura9OcSQ" dmcf-ptype="general">연구팀은 연구자의 말을 이해하는 언어모델을 ‘베이지안 최적화 AI’와 연계했다. 베이지안 최적화 AI는 적은 횟수의 실험으로 최적 조건을 효율적으로 찾아가는 대표적인 AI 탐색 기법을 뜻한다.</p> <p contents-hash="b77d9a05945c410ae6a0064e5995a56495d9082a7753714af1ffdad93c178aef" dmcf-pid="Um7mN2IkvP" dmcf-ptype="general">개발된 기술은 연구자가 편하게 말로 지식을 전달하면 언어 모델이 AI가 활용할 사전 정보와 제약 조건으로 변환해 탐색에 반영한다. 복잡한 코드나 수식 없이 ‘말이 통하는 실험실’을 구현한 것이다.</p> <p contents-hash="1eacee6771667c139d5da244be6582ad8b13cd227e433dd430b86a97b5b45442" dmcf-pid="uszsjVCEW6" dmcf-ptype="general">연구팀은 연구자의 지식이 틀리면 AI가 연구자의 조언을 스스로 검증하는 ‘적응형 신뢰도 검증’을 적용해 잘못된 정보를 걸러낼 수 있도록 했다.</p> <p contents-hash="3281f46ab2899066e7851c4b702720dcfa55a33b7f7122846c84f765a771c825" dmcf-pid="7OqOAfhDy8" dmcf-ptype="general">실제 가상실험환경에서 검증한 결과, 충분한 사전지식을 활용하면 목표 성능 도달에 필요한 탐색 횟수가 줄었다.</p> <p contents-hash="2d767a6e85c5e57d78ebd7d30573472b2d121ce9994a1bdb4b2cd77f9304b545" dmcf-pid="zIBIc4lwv4" dmcf-ptype="general">여러 원료를 한번에 결합하는 반응의 경우 기존 30회에 달했던 탐색 횟수를 10회 이내로, 전기전도성 복합소재 반응은 20회 탐색 횟수를 3∼5회로 단축했다.</p> <p contents-hash="c560ea8621f99407d896ea3a6143b5b8e20985c781841b624a66c4790653deb0" dmcf-pid="qtdtya0Hvf" dmcf-ptype="general">이는 사전지식만으로 실제 실험 데이터 40건을 확보한 것과 비슷한 수준으로, 반나절 이상 걸리는 촉매 실험의 초기 참색을 20일 가량 단축시킨 것이라고 연구팀은 설명했다.</p> <p contents-hash="6d79b708a67b0cf99ff86828be3bc3e0d77bd28f047b71526b3bbbe0477faf80" dmcf-pid="BFJFWNpXWV" dmcf-ptype="general">연구팀은 실험 도중에도 대화를 통해 연구 방향을 수정할 수 있는 ‘AI 코사이언티스트’(공동연구자) 인터페이스도 함께 개발해 공개했다. 향후 자율실험실 장비에 적용해 검증할 계획이다.</p> <p contents-hash="42405ae5c571dd2499cdb1f0d84bd87ab6cd71c123ff2da515a71c170943359f" dmcf-pid="b3i3YjUZl2" 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 말했다.</p> <p contents-hash="d6dfad8ec211df2ee031a1e2e0d009d1d77bd74762b2db805a4df4109019d637" dmcf-pid="K0n0GAu5v9" dmcf-ptype="general">연구결과는 국제학술지 ‘저널 오브 케미컬 인포메이션 앤 모델링’ 지난 8월 10일에 게재됐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5511b2bc098d0e4fbacafa3740118104c38b4e2de4439fcbee9c236245897fd5" dmcf-pid="9pLpHc71SK" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="안광노(뒷쪽) 화학연 박사와 아밀레자 모타펙 박사. 화학연 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/dt/20261014144033343feyx.png" data-org-width="640" dmcf-mid="ZRE9pIfzyi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/dt/20261014144033343feyx.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 안광노(뒷쪽) 화학연 박사와 아밀레자 모타펙 박사. 화학연 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="f00d3a2c2477acb45f92a47288e1412d5a0eeceb19eb681a659f593f2aa52457" dmcf-pid="2UoUXkztSb" dmcf-ptype="general"><br> 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “7초 만에 2대 확보” 아이폰 듀오 예약 봇 논란… 美·中 등서 웃돈 판매까지 10-14 다음 [라이징 2026] 워크데이, AI '사나' 홈 배치…자율 업무환경 실현 10-14 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
