리메릭, AI 기반 소재 탐색·검증으로 연구개발 효율 높인다 [서울AI허브 2027] 작성일 10-28 28 목록 <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="3kfn2cb0dZ"> <div contents-hash="927a7641ac984f44c4927f273fcddced8d346276ea0a91ba3d825333113892bd" dmcf-pid="0E4LVkKpeX" dmcf-ptype="general"> '서울 AI 허브 2027' 기획시리즈는 서울 AI 허브에 입주한 스타트업들의 인공지능(AI) 기술과 서비스, 사업화 현황 및 차별점을 살펴봅니다. 산업 현장에서의 적용 가능성과 성장 가능성을 짚어보고, 대한민국 AI 생태계의 한 축을 이루는 이들의 기술과 서비스를 소개합니다. [편집자 주] </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e069548fbf4ac07e5f73e276922f5a880de68ba64805ca20cd99abf22ee1a0f5" data-idxno="454984" data-type="photo" dmcf-pid="p2WUT9lweH" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="리메릭 CI / 리메릭" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/28/552810-SDi8XcZ/20261028105503541juqh.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="FqekMIPKR5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/28/552810-SDi8XcZ/20261028105503541juqh.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 리메릭 CI / 리메릭 </figcaption> </figure> <p contents-hash="6b04257808f8be2c3ad519222470c11899a468dd6365cc58bd6dc406e75f8a92" dmcf-pid="UVYuy2SrdG" dmcf-ptype="general">신소재 개발은 수많은 소재 후보를 탐색하고 계산과 실험을 거쳐 실제 개발 가능성을 검증하는 과정에서 많은 시간 및 비용이 소요된다. 이에 리메릭은 AI 기반 단계별 계산 실험으로 검증하는 '로어 머티어리즈 플랫폼'으로 제한된 연구예산을 유망한 후보에 집중할 수 있도록 하고 있다. <strong>기 업 명</strong><strong>대표자명</strong><strong>설립연도</strong><strong>투자단계</strong><strong>주요제품</strong><strong>사업분야</strong><strong>기술분야</strong><strong>주요성과</strong><strong>협업유형</strong><strong>도입단계</strong><strong>타깃시장</strong><strong>홈페이지</strong> ※ 기업 현황은 2026년 9월 기준입니다 </p> <p contents-hash="e98bfef50740e82e061764b4ebc7736fe57cd63fa5ccce13557f77268a384126" dmcf-pid="ufG7WVvmMY" dmcf-ptype="general"><strong>AI 탐색에 물리 계산·실험 검증 결합</strong></p> <p contents-hash="17637d8f548137710c908db406abbf5b9e56fee0984f3ffb6aa39af607612e88" dmcf-pid="74HzYfTsRW" dmcf-ptype="general">리메릭의 '로어 머티리얼즈 플랫폼(LORE Materials Platform)'은 이차전지 및 첨단소재 기업의 연구 목표에 맞춰 소재 후보를 탐색하고 검증하는 AI 기반 디스커버리 엔진이다. 현재 유상 소재 탐색(Discovery), 개념 검증(PoC), 공동연구 프로그램 형태로 제공하고 있으며 검증된 후보를 후속 공동개발이나 소재 라이선스로 연결하는 사업모델을 추진하고 있다. </p> <p contents-hash="bda50023a01aa3df0422012559758e588e9a001ab5177d41792bcceee7958290" dmcf-pid="z8XqG4yOMy" dmcf-ptype="general">로어 머티리얼즈 플랫폼은 AI 에이전트를 활용해 수천 개의 소재 조성·구조·연구가설을 탐색하는 방식으로 작동한다. 이후 AI·머신러닝 기반 고속 스크리닝으로 후보를 줄이고 머신러닝 원자간 포텐셜(MLIP) 기반 분자동역학으로 구조와 계면의 안정성 및 동적 거동을 평가한다. 소수의 후보에는 밀도범함수이론(DFT)과 양자계산을 적용하고 계산을 통과한 후보를 파일럿 실험 및 산업계 파트너 검증으로 연결한다.</p> <p contents-hash="743f3b0db79129c8fe89944d7f6a4602ed12921f64f17bbc1d033244ebf712f2" dmcf-pid="q6ZBH8WIeT" dmcf-ptype="general">리메릭의 핵심 기술은 정확도와 비용이 다른 계산·실험을 단계적으로 배치하는 '멀티스케일·멀티피델리티 검증 퍼널(Multiscale·Multifidelity Validation Funnel)'이다. AI가 생성한 소재 후보를 단계별로 검증해 연구에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있도록 설계됐다.</p> <p contents-hash="88183f48e4fa88b945c5f8d4d8e51f18df9e9357f9fa8f1dccdf4d365e2b8a46" dmcf-pid="BP5bX6YCev" dmcf-ptype="general">여기에 과학적 검증기(Scientific Validator)와 정보가치(Value-of-Information) 기술도 적용했다. 과학적 검증기는 각 단계에서 물리적 타당성과 예측 불확실성, 결과의 출처를 검토하며 정보가치 기술은 다음 계산이나 실험 중 기술적 위험을 줄이는 데 정보가치가 높은 활동을 선택하도록 지원한다.</p> <p contents-hash="6c4a7e7103683035b7234df4b7588f8436c35678b29c607e1a0d792ba948c1fb" dmcf-pid="bQ1KZPGhRS" dmcf-ptype="general">리메릭은 단일 물성예측 모델이나 특정 시뮬레이션 도구에 머무르지 않고 AI가 생성한 가설을 검증 가능한 소재 후보로 압축하는 데 차별점을 두고 있다. 이를 통해 기업이 유망한 소재 후보에 연구 자원을 집중하도록 지원한다.</p> <p contents-hash="bc63e05534fce374fd2da1f3cf161fdde66851289fbb7b7b9a7f62688de4148a" dmcf-pid="Kxt95QHlil" dmcf-ptype="general">리메릭은 2026년 팁스(TIPS), 디딤돌 과제, 청년창업사관학교 딥테크 심화과정, IBM 퀀텀(Quantum)과의 글로벌기업 협업 프로그램에 선정됐다. 국내 소재 대기업과 기술검증(PoC)을 추진하고 있으며 미국 지사도 설립했다. 유럽과 일본에서도 PoC를 추진 중이다.</p> <p contents-hash="4eaa72f98198a58b70e3fa62d565eaacf3d360bdbc75ca3e08cd0299a877b336" dmcf-pid="9MF21xXSdh" dmcf-ptype="general"><strong>배터리 소재에서 반도체·신약 분야로 사업 확장</strong></p> <p contents-hash="151ce470b0d59d691c1a11fe3fdbd38942f0e49bc1c0099e8ae1e81e5aad4eb7" dmcf-pid="2R3VtMZvdC" dmcf-ptype="general">리메릭은 우선 전해질 첨가제, 계면 코팅, 바인더·인터레이어 등 배터리 계면 소재를 중심으로 산업계 PoC와 공동연구를 확대할 계획이다. 계산을 통과한 후보를 자체적으로 재현할 수 있도록 인하우스 파일럿랩과 소규모 실험 자동화 역량도 구축할 예정이다.</p> <p contents-hash="d241a3f355a0336cb6b8d7b1f2c0734382a811733efc1ccbd6c25638a4224ea0" dmcf-pid="V0mGw3kLRI" dmcf-ptype="general">2027년에는 반도체 등 인접 소재 분야의 PoC를 시작하고 B2B 플랫폼 사업에도 나설 계획이다. 고객 의뢰형 프로젝트와 별도로 자체 소재 탐색 프로그램도 운영한다. 2028년에는 첫 소재 지식재산권(IP)의 라이선스 계약이나 공동개발을 통한 수익 창출을 달성한다는 계획이다. 이후에는 이차전지 소재 자산 포트폴리오를 확대하면서 다른 첨단소재와 신약 등 실험 검증이 필요한 과학 분야로 적용 범위를 넓힐 예정이다.</p> <p contents-hash="de1ce7b382d909953b936c5a83306c7d5a8699f2e81984f8ff7c1cb97091e33a" dmcf-pid="fpsHr0EoiO" dmcf-ptype="general">장기적으로는 소재 개발 과정에서 축적한 데이터와 검증 절차를 후속 연구에 활용하는 구조를 입증하고 다양한 과학 분야에 적용할 수 있는 '유니버셜 에이전틱 탐색 모델(Universal Agentic Search Model)'로 발전시킨다는 목표다.</p> <p contents-hash="648ee8f9dca771c192b2cde7c9901a42abe7f0e9db21a433b0cf88be9e072bda" dmcf-pid="4UOXmpDgLs" dmcf-ptype="general">정종길 기자<br>jk2@chosunbiz.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 경제·과학기술 정책 ‘한몸’…7대 미래기술 내년 투자 10-28 다음 AI 투자보다 수익이 중요…옴디아, 2027년 기술산업 전망 10-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
