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연구자 말 알아듣는 AI 실험실…실험 시간 4분의 1로 줄였다
뉴스보이
2026.10.14. 10:01
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2026.10.14. 10:01
간단 요약
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한국화학연구원이 연구자의 지식을 이해해 실험을 돕는 인간 참여형 최적화 기술을 개발했습니다.
이 기술을 활용하면 촉매 탐색 등 복잡한 실험 횟수와 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다.
이 기사는 8개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 8개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
한국화학연구원 화학플랫폼연구본부 안광노 선임연구원 연구팀이 거대언어모델(LLM)을 활용해 연구자의 자연어 지식을 실험 계획에 반영하는 '인간 참여형 최적화 기술'을 개발했습니다. 연구자가 대화하듯 실험 방향을 수정할 수 있는 'AI 코사이언티스트' 인터페이스를 통해 자율실험실의 효율을 극대화한 것이 특징입니다.
실제 실험 결과, 여러 원료를 결합하는 반응 탐색 횟수는 기존 30회에서 10회 이내로, 전기전도성 복합소재 반응은 20회에서 3~5회 수준으로 대폭 줄었습니다. 특히 촉매 실험의 경우 초기 탐색 기간을 약 20일 앞당기며 전체 실험 시간을 4분의 1 수준으로 단축했습니다. 이는 실제 실험 데이터 약 40건을 미리 확보한 것과 같은 학습 효율을 냅니다.
연구팀은 연구자의 조언이 틀릴 경우 AI가 스스로 검증해 오류를 방지하는 '적응형 신뢰도 검증' 기능도 도입했습니다. 사전 지식이 실제 데이터와 일정 수준 이상 어긋나면 자동으로 데이터 탐색 모드로 전환해 안전성을 높였습니다. 해당 연구 성과는 지난 8월 국제 학술지 '저널 오브 케미컬 인포메이션 앤 모델링'에 게재됐습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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