AI, 인공지능이 바꿀 미래: 소재 발견, 이제 실험실을 넘었다

AI가 소재 과학에 불어넣은 혁신의 바람, 그 거센 변화가 실제 연구 현장으로 이어지고 있습니다. 인공지능(AI)은 더 빠르고 저렴하게 ‘새로운 재료’를 찾아내는 실험을 실질적으로 가능케 하며, 실험실 자동화와 결합해 소재 발견의 패러다임을 뒤흔들고 있습니다. 이 글에서는 AI 소재 발견의 현재 모습, 계속되는 도전, 그리고 앞으로의 기회와 한계를 쉽고 흥미롭게 살펴봅니다.

AI와 실험실의 만남: 소재 발견 속도가 달라진다

실험실에서는 이제 AI가 주도권을 잡고 있습니다. 미국 Lila Sciences의 실험실을 예로 들면, 인공지능이 각종 원소를 조합해 새로운 소재를 자동으로 만들고, 성능을 실시간으로 분석하여 다음 실험 조건을 제안합니다. 인간 연구자는 AI의 실험 제안과 데이터를 확인하면서 전체 과정을 감독합니다. 이 덕분에 ‘자율 실험실’이 등장했고, 소재 실험의 속도와 효율은 기존에 비해 크게 높아졌습니다. 수백만 가지 조합을 순식간에 테스트할 수 있으니, 실험하다가 한 해를 보내던 옛날이 그리워질 정도죠.

이제 AI는 실험 레시피를 설계하고, 로봇은 샘플을 만들고, 또 다른 AI가 테스트 결과를 해석합니다. 이런 방식이 실험실의 일상적 작업을 대체하면서 연구자들은 더 전략적인 질문과 혁신적인 접근에 집중할 수 있게 되었습니다.

시뮬레이션과 현실의 간극, ‘진짜’ 소재를 만드는 어려움

AI가 물질의 구조를 시뮬레이션하는 능력은 대단하지만, 현실의 벽은 여전히 높습니다. 예를 들어, 구글 DeepMind는 AI로 수십만 개의 새로운 결정 구조를 예측해냈지만, 실제 실험에서는 이들 중 ‘진짜로 쓸만한’ 혁신적 소재를 찾는 게 결코 쉽지 않았습니다. 시뮬레이션에서는 안정적이던 조합이 실제 합성 과정이나 환경에서는 깨지거나, 기존 물질과 큰 차이가 없는 경우도 많았죠.

실제로 새로운 물질을 합성하고 특성을 테스트하는 과정은 시간과 비용이 엄청나게 듭니다. 소재 발견에 ‘AI의 챗GPT 순간’이 오길 바라지만, 아직은 상용화된 혁신적인 물질이 대중 앞에 나타난 예는 소수에 불과합니다.

글로벌 기업과 자율 실험실: 대담한 도전의 시작

Lila Sciences, Periodic Labs 같은 신생 기업부터 구글 DeepMind까지, 글로벌 연구팀들은 AI와 로봇을 결합한 자동화 실험실 구축에 수백억 원의 투자를 아끼지 않고 있습니다. 영국에서는 2026년 Google DeepMind의 완전 자동화 소재 실험실이 출범할 예정이며, 이곳에서는 AI가 소재 합성부터 테스트, 데이터 분석까지 거의 모든 과정을 주도합니다.

이런 ‘자율 실험실’은 수백 개의 샘플을 하루 만에 테스트하고, 과거라면 몇 달 걸리던 실험을 며칠 만에 끝낼 수 있도록 현실을 바꾸고 있습니다. 그리고 소프트웨어 업그레이드를 하듯, 실험 조건과 결과가 실시간으로 클라우드 데이터에 반영돼 다음 실험 아이디어로 바로 이어집니다.

AI 소재 발견의 핵심 과제: 진짜 혁신 vs. 현실의 복잡성

그렇다고 AI 소재 발견이 무한한 가능성만 있는 건 아닙니다. 실제 상용화까지 가는 길에는 여러 난관이 있습니다. 첫째, AI가 만들어낸 후보 물질들이 실제 현장 적용에 충분히 ‘새롭고, 쓸모 있고, 확장 가능’한지 검증하는 데 추가 실험과 시간이 필요합니다. 둘째, 대형 소재 기업들은 신기술을 상용화하기 전에 엄청난 신중함과 검증 과정을 거치는데, 아직까지는 “AI가 모든 걸 바꿔줬다!”는 확신보다는 “조금 더 결과를 보자”는 태도가 강합니다.

이와 함께, 초기 자동화 실험실의 로봇/AI가 액체 기반 실험에 강점을 보이지만, 고체 합성이나 복잡한 배터리 소재 등에는 한계가 있습니다. 소재 과학의 중요 혁신(예, 초전도체 등)은 이론보다 실제 실험과 제품화 과정에서 새로운 벽을 마주치기도 합니다.

과학자와 AI의 협업: 데이터의 힘으로 새로운 길을 찾다

AI가 빠르게 성장하고 있지만, 인간 연구자는 여전히 주요 전략가입니다. AI는 매일 쏟아지는 과학 논문, 실험 데이터, 과거의 실패 사례까지 광범위하게 분석해 새로운 소재 후보와 합성 레시피를 제안합니다. 연구자의 경험과 AI의 빅데이터 분석이 결합될 때, ‘안되는 줄 알았던’ 실험이 뜻밖의 성공으로 이어지는 경우도 생겨납니다.

네덜란드의 RoboChem 같은 자율화 실험 플랫폼은 사람이 몇 달 걸릴 일을 일주일 만에 해내며, 기존 연구의 한계를 넘어서는 ‘창의적’ 결과도 보여주고 있습니다. 또, 실패 실험 데이터를 꼼꼼히 기록해 AI의 추론 능력을 높이는 데 활용하는 등, 연구 효율과 데이터 품질이 동시에 향상되고 있습니다.

AI 소재 혁신, 어디까지 왔나? 이제는 비상할 시간!

지금은 AI 소재 발견의 전환점입니다. 아직 ‘꿈의 초전도체’처럼 세상을 바꿀 혁신적 소재가 대중 앞에 나타나진 않았지만, 실험실 자동화와 인공지능의 접목으로 그 과정이 눈에 띄게 빨라지고, 더 많은 연구자가 실험 아이디어를 빠르게 실현할 수 있게 되었습니다.

투자와 관심도는 상승 중이고, 점점 더 많은 실험실과 기업·국가가 AI-로봇 실험실에 뛰어들고 있습니다. 미래에는 AI가 제안하고 자율적으로 실험까지 실행하는 ‘가상 과학자’가 탄생할지도 모릅니다. 하지만 진짜 승부는 ‘실제로 쓸 수 있는 신물질’을 만들어내는 것—즉, 시뮬레이션과 실험, 그리고 상용화 사이의 간극을 메우는 데 달려 있습니다.

시사점: AI 소재 혁신, 어떻게 준비해야 할까?

소재 과학에 AI를 도입하는 열풍은 단순한 유행이 아닌, 장기적인 변화의 시작일 수 있습니다. 연구자와 기업 모두, AI와 실험 데이터의 융합을 통해 ‘더 빠른 실험, 더 깊은 통찰, 더 넓은 가능성’을 좇을 수 있게 됐습니다. 이 과정에서, 실제로 상용화 가능한 혁신적 소재가 탄생하는 순간이 오면 AI 소재 발견 분야가 이루는, 진정한 ‘챗GPT 모멘트’도 곧 다가올 전망입니다.

그리고 여러분도 기억하세요—AI와 소재 혁신의 장에서 지금 무엇이 일어나고 있는지 이해하고 주목하려면, 이미 시작된 연구 자동화/데이터 혁신의 흐름을 놓치지 않는 것이 중요합니다. 미래의 기회는 현실과 연결되는 ‘실험적 성공’에서 터져 나올 테니까요.

참고

[1] AI materials discovery now needs to move into the real world - MIT Technology Review

[2] Google DeepMind & The UK: The First Automated AI Science Lab - AI Magazine

[3] Autonomous synthesis robot uses AI to speed up chemical discovery - ScienceDaily