“AI·로봇이 숨은 반응 찾는다”…IBS, 신물질 탐색 패러다임 변화

인공지능(AI)과 로봇이 주도하는 실험 자동화가 전통 화학 분야의 패러다임을 바꾸고 있다. 국내 기초과학연구원(IBS) 연구진이 개발한 AI·로봇 기반 합성 플랫폼은 수천 가지 조건의 화학 반응을 빠르고 정밀하게 실험해, 알려지지 않았던 신물질 탐색 효율을 크게 높였다는 평가를 받고 있다. 업계는 이번 연구를 “화학 실험 자동화 및 데이터화 경쟁”의 중대 분기점으로 주목하고 있다.  

IBS AI 및 로봇 기반 합성 연구단(단장 바르토슈 그쥐보브스키)은 하루 약 1000회의 실험을 자동화하는 로봇 플랫폼과 AI 분석 기술을 결합한 신형 합성 시스템을 개발했다고 밝혔다. 해당 기술은 복잡한 화학 반응 과정의 모든 조건을 동시에 실험하고, 결과를 반응 네트워크 지도 형태로 시각화한다는 점이 특징으로 꼽힌다.  

핵심은 수동 실험과 달리 AI 알고리즘이 로봇 실험 데이터를 실시간 분석, “숨은 반응 경로”까지 밝혀내는 것이다. 실제 연구에서는 150년 전 고전 반응인 ‘한츠슈 피리딘 합성’ 전체 네트워크를 재구성해 기존 7종 생성물 이외 미지의 중간·최종 산물 9종을 추가로 발견했다. 또 촉매 소재 연구의 대표 반응인 ‘프러시안 블루 유사체’ 756가지 조합을 단일 공정에서 합성해, 효율과 정밀성이 가장 높은 조합 4종을 신규 발굴했다.  

특히 이번 기술은 기존 화학 실험방식의 한계를 극복했다. 전통적으로 실험실에서는 부분적인 변수만 통제해 결과를 측정했으나, AI·로봇 플랫폼을 활용하면 수천 개 반응 조건의 데이터를 일괄 수집·분석할 수 있다. 이에 따라 화학 반응의 ‘직선식 개념’ 대신 네트워크(복합 경로) 개념으로 접근, 숨은 생성 과정 및 반응 메커니즘 규명이 현실화됐다.  

시장에서의 파급력도 주목된다. AI와 로봇 데이터 기반의 화학 반응 지도는 신소재·의약품 등 신물질 개발 기간을 단축하고, 효율적인 후보물질 탐색을 가능하게 한다. 연구팀은 “새로 찾아낸 분자를 즉각 신소재 연구에 적용할 계획”이라고 밝혔다.  

글로벌 시장에서는 이미 AI-드라이븐 화학 연구가 각광받고 있다. 구글 딥마인드 등도 분자동역학·신약 설계 분야 AI 연구에 박차를 가하는 중이며, 자동화 로봇 랩과 AI 실험 기록 분석은 미국, 유럽 주요 연구기관에서 본격 도입되고 있다.  

데이터 규제 및 신뢰성 확보도 중요한 이슈다. AI 활용 화학 연구에서는 실험 데이터의 정량성, 신뢰성 확보와 더불어, 향후 국가별 데이터 보안·특허권 문제 등이 논의될 전망이다.  

IBS 연구진은 “화학 반응을 직선이 아닌 네트워크로 바라보는 접근법이 향후 신약·신소재 분야 연구의 전환점이 될 것”이라며 “AI와 로봇, 데이터 기반 실험 자동화가 미래 화학 산업 혁신의 핵심 기술로 자리잡을 가능성”을 시사했다. 산업계는 이번 기술이 실제 시장에 안착할 수 있을지 주시하고 있다.