AI가 다음 실험까지 설계…화학연, ‘자율실험실’ 주목

소재 데이터·AI·자동화 실험 연계

반도체·배터리 연구 활용 가능성 모색

한국화학연구원은 지난 29일 대전 본원에서 ‘KRICT R&D Forum: Materials Data, AI, and Self-Driving Labs(SDL)’을 열었다고 30일 밝혔다. ⓒ한국화학연구원

인공지능(AI)이 연구 데이터를 분석하는 수준을 넘어 실험 조건을 제안하고 결과를 학습해 다음 실험까지 설계하는 ‘자율실험실’ 연구가 확산하고 있다.

한국화학연구원은 지난 29일 대전 본원에서 ‘KRICT R&D Forum: Materials Data, AI, and Self-Driving Labs(SDL)’을 열었다고 30일 밝혔다.

셀프 드라이빙 랩(SDL)은 소재 데이터와 AI, 실험 자동화를 연결해 실험 설계부터 수행·분석까지 자동화하는 연구 방식이다. 방대한 데이터를 다루는 소재·화학 분야에서 미래 연구 방식으로 주목받고 있다.

포럼에는 독일 프리드리히 알렉산더대, 스위스 폴 셰러 연구소, 서울대, 일본 국립재료과학연구소, 중국 칭화대 등의 전문가가 참여했다.

참석자들은 차세대 반도체 설계와 자율실험실, 소재 데이터 기반 디지털 인프라 등을 다뤘다. 소재 데이터 표준화와 배터리 소재 데이터 인프라, AI 에이전트를 활용한 에너지 소재 탐색 연구도 공유했다.

화학연은 소재 데이터와 AI, 자동화 실험을 연결하는 글로벌 연구 흐름을 바탕으로 국제 공동연구와 관련 연구개발 역량을 강화할 계획이다.

신석민 화학연 원장은 “AI와 데이터 기술은 연구자가 실험하고 소재를 발견하는 방식을 바꾸고 있다”고 말했다.