AI와 인공지능, 정말 우리에게 새로운 소재를 찾아줄까?

인공지능(AI)이 의료, 산업, 환경 분야에서 혁신의 주역으로 떠오른 요즘, ‘AI가 완전히 새로운 소재를 찾아내 미래를 바꾼다’는 말이 여기저기서 들려옵니다. 하지만 과장된 기대와 현실 사이에서, AI의 소재 발견 능력은 어디까지 왔을까요? 오늘은 AI가 실제로 어떤 방식으로 재료 과학에 혁신을 불러오고 있는지, 현재의 성과와 한계, 그리고 앞으로의 가능성에 대해 쉽고 재미있게 풀어봅니다.

소재 과학에서 AI의 등장: 왜 필요한가?

우리의 일상은 수십 년 전에는 상상도 못했던 신소재의 결실로 채워져 있습니다. 이 전자기기가 돌아가는 배터리, 전기 자동차, 태양광 패널, 그리고 스마트폰까지. 하지만 실제로 새로운 소재를 개발하는 여정은 생각보다 지난한 시간과 막대한 비용이 듭니다. 예를 들어, 플라스틱이 대중화되기까지 40년 가까이 걸렸고, 리튬이온 배터리 역시 여러 세대의 연구와 시행착오 끝에 상용화되었습니다.

여기에 AI가 등장합니다. AI는 방대한 과학 데이터와 연구 문헌을 분석해 인간 연구자가 놓칠 수 있는 패턴들을 찾아냅니다. 실험‒분석‒다시 실험이라는 긴 과정을 단축하고, 신속하게 유망한 후보 소재를 제안해줍니다.

AI와 소재 연구: 실험실의 자동화와 새로운 시도

최근에는 미국의 Lila Sciences처럼 AI와 로봇 실험 시스템이 결합한 '자율 연구실'이 등장하고 있습니다. AI는 실험 조합과 과정 자체를 설계하고, 사람들이 직접 실험 데이터를 해석하는 대신 AI가 분석·추천까지 담당하는 방식이죠. 예를 들어, 진공 챔버 내에서 다양한 원소를 증발시켜 얇은 필름을 만들고, AI가 그 조합을 결정하며 최적의 성능을 찾기 위해 실험을 반복합니다.

이런 방식은 소재 발견의 속도를 획기적으로 높일 수 있습니다. 기존에는 한 번의 실험마다 연구자가 설계하고 결과를 해석하면서 다년간의 노력을 투자해야 했던 일들이, AI 자동화 실험실에서는 기간이 단축되고, 다양한 조합을 한번에 실험할 수 있게 됐죠.

AI의 실제 성과와 한계: 성공 사례와 ‘과장된 기대’

만약 여러분이 “AI가 이미 수백만 개의 신소재를 발견했다더라!” 같은 헤드라인을 접한 적 있다면, 실제로 구글 딥마인드나 여러 연구팀은 AI를 이용해 수많은 신소재 구조를 예측했고, 몇백 개 이상 실험실에서 만들어내기도 했습니다. 그런데 여기에는 중요한 함정이 있습니다. 많은 경우, AI가 ‘새롭게’ 제안한 소재들은 사실 기존 소재의 살짝 변형이거나, 특정 실험 환경(예: 초저온)에서만 존재할 수 있는 것들이었습니다.

실제 상용화까지 이어지는, 완전히 혁신적이고 유용한 신소재 발견은 아직 드물다는 지적도 많습니다. 실험실에서만 존재 가능한 '미래 소재'가 현실로 이어지려면, 실증 테스트와 대량 생산, 산업 적용까지 넘어야 할 산이 많죠.

AI가 바꿀 미래: 실험의 속도와 확장성

그렇다고 실망할 필요는 없습니다. AI가 제공하는 최대 장점은 ‘속도’와 ‘확장성’입니다. 예컨대 최근 연구에서는 AI advisor가 64번의 자율 실험만에 특정 고분자 소재의 성능 범위를 기존 대비 수 배로 넓히며, 미지의 구조(예: 새로운 폴리머 결정형)까지 찾아냈습니다.

또한, 최근 뉴저지공대 연구진은 AI를 이용해 수십만 개의 후보 소재 중, 차세대 전지(멀티밸런트 배터리)용으로 적합한 ‘다섯 가지 유망한 구조’를 압축해 실제 합성이 가능한지를 검증했습니다. AI 덕분에 이전엔 도저히 손으로 다 시험해볼 수 없던 방대한 화학 조합을 단기간에 탐색할 수 있게 된 것이죠.

산업계의 변화: 배터리, 반도체, 그리고 환경… AI가 바꾸는 판

이제 전기차 배터리, AI 데이터 센터용 반도체, 탄소 포집 등에서 신소재 개발 경쟁이 더 뜨거워지고 있습니다. 한국의 반도체 및 디스플레이 기업도 AI 인프라 투자와 실험 자동화로 생산혁신을 이루려 노력 중이죠. 배터리 제조 분야에서는 AI를 도입해 공정의 품질 관리, 결함 예측, 원료 최적화 등에서 실질 성과를 내는 사례도 늘고 있습니다.

AI 기반의 '디지털 트윈' 모델은 배터리 생산 공정 전체를 디지털 복제해, 실제 제품 하자를 예측하고 원가를 낮추는 데도 기여합니다. 이런 디지털화와 AI의 결합은 환경와 경제적 지속가능성까지 가져올 중요한 기회로 주목받고 있습니다.

아직 넘어야 할 산: AI의 한계와 협업의 과제

AI의 힘만으로 모든 소재 문제를 한 번에 풀 수는 없습니다. 시뮬레이션과 현실 실험의 간극, 데이터 부족, 실험 조건 변화에 따른 불확실성 등은 여전히 해결해야 할 숙제입니다. AI가 제시하는 답안을 실제로 실현하고 검증하는 단계엔, 여전히 인간 과학자의 통찰과 실험이 꼭 필요합니다.

"시뮬레이션은 방향을 잡아주는 데 강력하다. 하지만 실제 세계의 문제를 단순히 이론만으로는 풀 수 없다"라는 전문가의 말처럼, 시뮬레이션과 실험, 그리고 AI와 인간의 협업이 필수입니다.

시사점과 앞으로의 전망: 혁신은 ‘팀플레이’에서 시작된다

AI가 소재 과학의 역사를 ‘단숨에 바꾼다’는 것은 사실 과장된 면이 있습니다. 그러나 지금 AI가 보여주는 실험 효율, 데이터 분석, 그리고 반복적 탐색 능력은 분명히 혁신의 엔진이 되고 있습니다. 앞으로는 AI만의 단독 플레이가 아니라, 인간 과학자와 자동화 시스템, 그리고 AI가 각자의 강점을 바탕으로 ‘팀플레이’하는 것이 진짜 혁신을 만드는 열쇠입니다.

앞으로 소재 연구에 관심이 있다면, 최신 AI 연구 동향을 꾸준히 살피고, 실제 실험 데이터와 결과에 주목하는 것이 중요합니다. 과대평가된 헤드라인에 실망하기보다는, 협업과 실증 중심의 속도 혁신에 기대를 걸어보세요. 소재 발견의 판이 AI와 함께 더 넓어지고 있다는 건, 확실한 미래입니다.

참고

[1] Can AI really help us discover new materials? - MIT Technology Review

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

[3] Adaptive AI decision interface for autonomous electronic material discovery - Nature Chemical Engineering

[4] Optimizing lithium-ion battery manufacturing with digitalization and AI-driven frameworks - The International Journal of Advanced Manufacturing Technology

[5] AI just found 5 powerful materials that could replace lithium batteries - ScienceDaily