바이오·이차전지 등 6대 과학기술 분야 

특화 인공지능 모델 개발로 연구혁신 가속화 

- 2026~29년, 총 225억 원 투입

- 인공지능 기반 과학기술 혁신 사업(프로젝트) 「K-문샷」 마중물

과학기술정보통신부(부총리 겸 과기정통부 장관 배경훈, 이하 ‘과기정통부’)는 6월 4일(목)‘인공지능(AI)+과학기술(S&T) 혁신 기술개발 사업’ 과제 착수보고회를 개최하고, 인공지능을 활용해 과학기술 연구 방식을 혁신하기 위한 신규 연구개발 사업을 본격 추진한다고 이날 밝혔다.

그간 과학기술 연구는 연구자의 경험과 직관, 반복적인 실험과 시행착오에 크게 의존해 왔으며, 이 과정에서 많은 시간과 비용이 소요되었다. 최근 인공지능 기술이 급속도로 발전하면서 방대한 과학 데이터를 분석하고 복잡한 현상을 예측할 수 있게 됨에 따라, 인공지능을 활용해 연구 생산성을 획기적으로 높이고 과학적 발견을 가속하는 새로운 연구 방식이 주목받고 있다.

이번 사업은 우리나라 핵심 전략 분야의 인공지능 기반 연구혁신을 촉진하기 위해 올해 신규로 추진되는 사업으로, 연구·산업적 파급효과와 연구 현장의 수요 등을 고려하여 생명 공학(바이오), 재료·화학, 지구과학, 에너지·거대과학, 이차전지 분야 등 6개 과제를 선정하였으며, ’26년부터 ’29년까지 4년간 총 225억 원을 투입할 계획이다.

선정된 과제에는 특정(도메인) 분야 융복합 연구를 위해 해당 분야 연구자와 인공지능·데이터 전문 연구자가 참여한다. 또한 인공지능 모델 개발에 필요한 그래픽 처리 장치(GPU) 등 컴퓨팅 기반 시설(인프라)을 지원하고, 사업을 통해 확보된 연구 데이터와 인공지능 모델은 공개 이음터(플랫폼)를 통해 개방할 계획이다.

구체적으로, 생명 공학(바이오) 분야(연구책임자 : 국립암센터 신동관 박사)에서는 다층위(멀티스케일) 약물 반응 오믹스 빅데이터를 활용하여 세포주·장기 유사체(오가노이드)·동물 간 약물 반응의 전이를 예측하는 인공지능을 개발한다. 이를 통해 전임상 단계에서의 약물 반응성 예측 인공지능 원천기술을 확보하고 신규 치료제 후보물질 발굴을 지원한다.

재료·화학 분야(연구책임자 : 서울대 손창윤 교수)에서는 미래 고분자·전자 소재의 복합 물성을 예측하거나 목표 성능에 최적화된 신소재를 설계할 수 있는 인공지능 모델을 개발하여 소재 개발기간과 비용을 획기적으로 단축한다.

지구과학 분야(연구책임자 : 포항공대 민승기 교수)에서는 기후·재난 통합데이터 이음터(플랫폼)를 기반으로 한반도 특화 인공지능 모델을 개발하여 폭염·홍수·지진 등 복합 재난의 위험을 정밀 분석하고 신속한 의사결정을 지원한다.

핵융합 분야(연구책임자 : 울산과학기술원 최은미 교수)에서는 핵융합로 플라스마의 가열 과정과 상태를 실시간으로 예측하는 인공지능 기반 가열 및 전류 구동 장치 가상 모형(디지털 트윈) 기술과 합성 진단 기술을 개발한다. 이를 통해 핵융합로 운전 최적화와 운영 효율 향상을 지원한다.

원자력 분야(연구책임자 : 울산과학기술원 이승준 교수)에서는 인공지능을 활용해 원전 안전성 평가 과정을 자동화하는 인공지능 기반 동적 위험도 평가 대리인 이음터(에이전트 플랫폼)를 개발한다. 이를 통해 소형모듈원자로(SMR) 및 차세대 원자로의 안전성 검증과 설계 가속화를 지원한다.

이차전지 분야(연구책임자 : 연세대 최정일 교수)에서는 소재·전극·배터리 셀 등 다양한 규모의 데이터를 통합 분석하여 소재 설계부터 성능·안전성 예측까지 지원하는 인공지능 이음터(AI 플랫폼)를 구축한다. 이를 통해 차세대 배터리 개발을 가속화한다.

과기정통부 윤경숙 기초원천연구정책관은 “6대 핵심 분야에서 개발된 인공지능 모델과 데이터는 ‘K-문샷 사업(프로젝트)’의 마중물 역할을 할 것으로 기대된다”며 “인공지능이 연구 현장에 활용되어 과학적 발견과 혁신을 가속할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 강조했다.

[Ceramic Korea (세라믹뉴스)=이광호 ]