AI로 신약 개발부터 배터리 수명 예측까지…정부, 분야별 과학기술 전략 가속

정부가 과학기술 연구개발에 인공지능을 적극적으로 접목하기 위한 국가 전략 마련에 나섰다. 반도체, 이차전지, 바이오 등 주요 첨단 분야별 특화된 인공지능 모델 개발이 핵심 과제로 떠오르고 있다.

과학기술정보통신부는 9월 11일 서울 중구 더플라자 호텔에서 ‘과학기술을 위한 AI’ 태스크포스(TF) 워크숍을 개최하고, 각 분야 전문가들과 함께 인공지능 기술을 활용한 연구혁신 방안을 논의했다. 이 TF는 지난 8월 출범했으며, 과학기술 분야의 연구 속도와 성과의 질을 높이기 위하여 AI를 전략적으로 도입하는 데 목적이 있다. TF는 전략·체계, 도메인 특화, 연구지원, 기반 등 4개 분과로 구성돼 분과별로 구체적인 활용 방안을 검토하고 있다.

이번 논의에서는 분야별로 특화된 ‘파운데이션 모델(범용 학습 기반 AI 모델)’ 개발이 주요 의제로 올라왔다. 바이오 분야에서는 신약 개발, 가상세포 및 오가노이드 모델(인체 미니 장기 모사 실험 모델), 단백질 상호작용 예측 모델 등이 제시됐고, 반도체 분야는 설계 및 제조 지원을 위한 AI 모델이 논의됐다. 이차전지 분야에서는 배터리 수명 예측과 안전성 진단, 소재 개발 등을 수행할 수 있는 인공지능 모델이, 원자력 분야에서는 실시간 원자로 운영을 보조할 AI 에이전트가 제안됐다. 이러한 모델을 통해 고난도 연구과제를 빠르고 정밀하게 수행하는 것이 가능해질 전망이다.

에너지와 소재 분야 역시 인공지능 도입이 본격 검토되고 있다. 에너지 분야는 데이터센터의 효율적인 에너지 운영을 돕는 AI 시스템을, 소재 분야는 신소재 탐색과 동역학 기반 소재 설계, 자율 실험실 구현 등을 활용 분야로 제안했다. 이처럼 분야별 현장 수요에 맞춘 맞춤형 AI 모델 개발은 기존 기초연구뿐 아니라 산업화 단계의 기술 개발까지 아우를 수 있는 기반이 될 수 있다.

한편, 연구지원과 인프라 측면에서도 구체적인 방안이 논의됐다. 연구문헌 분석부터 과제보고서 작성에 이르기까지 인공지능으로 행정 효율을 끌어올릴 수 있는 연구환경 조성이 주요 과제다. 또한, 고품질 연구데이터 확보와 공유 플랫폼 구축, 전담 기구 설립 등을 통해 장기적 데이터 기반 생태계 조성도 추진된다.

정부는 이번 워크숍에서 논의된 내용을 기반으로 연내에 중장기 실행계획을 담은 ‘국가 AI for 과학기술 전략’을 수립할 계획이다. 이처럼 분야별 연구 현장에 AI를 깊숙이 도입하려는 흐름은 향후 우리나라 과학기술의 경쟁력을 크게 끌어올릴 수 있는 중요한 전환점이 될 것으로 보인다. 이는 인재 양성, 데이터 인프라, 산업 협력 강화와 같은 연계 정책과 함께 추진될 때 더욱 높은 효과를 기대할 수 있다.