사진. 한국화학연구원

한국화학연구원(이하 KRICT)이 지난 9월 대전 본원 디딤돌플라자 4층 강당에서 ‘KRICT R&D Forum: Materials Data, AI, and Self-Driving Labs(SDL)’을 개최했다. 이번 포럼은 KRICT 창립 50주년을 기념해 연구본부별로 추진하는 글로벌포럼 시리즈의 하나로 마련됐다.

최근 AI는 연구 데이터를 분석하는 수준을 넘어 실험 조건을 제안하고, 결과를 학습해 다음 실험을 설계하는 방향으로 발전하고 있다. 방대한 데이터를 다루는 소재·화학 분야에서는 소재 데이터와 AI, 실험 자동화를 연계한 셀프 드라이빙 랩(Self-Driving Laboratory, SDL)이 새로운 연구 방식으로 주목받고 있다.

포럼에는 독일 프리드리히 알렉산더 대학교, 스위스 폴 셰러 연구소, 일본 국립재료과학연구소, 중국 칭화대학교를 비롯해 서울대학교와 KRICT 소속 전문가들이 연사로 참여했다. 참석자들은 소재 데이터 구축과 표준화, AI 기반 소재 탐색, 연구 자동화 등 디지털 전환에 따른 연구개발 방식의 변화를 공유했다.

오전 세션은 KAIST 김형준 교수가 좌장을 맡았다. 독일 프리드리히 알렉산더 대학교 크리스토프 J. 브라베츠(Christoph J. Brabec) 교수는 차세대 반도체의 설계 원리를 발표했다. 이어 서울대학교 한상수 교수는 소재과학·화학 분야의 셀프 드라이빙 랩을 소개했으며, 스위스 폴 셰러 연구소 조반니 피치(Giovanni Pizzi) 수석연구원은 Materials Cloud 기반의 소재 데이터 활용과 개방형 디지털 인프라를 다뤘다.

오후 세션에서는 동국대학교 이용혁 교수가 좌장을 맡았다. KRICT 최우진 책임연구원은 국내 AI 활용을 위한 소재 데이터 표준화 방안을 발표했으며, 일본 국립재료과학연구소 쉬 이빈(Yibin Xu) 책임연구원은 배터리 소재 연구를 지원하는 데이터 인프라를 소개했다.

중국 칭화대학교 샤오난 왕(Xiaonan Wang) 부교수는 파운데이션 모델에서 AI 에이전트로 이어지는 기술 발전을 바탕으로 에너지 소재·시스템을 폐루프(closed-loop) 방식으로 탐색하는 연구를 발표했다. 폐루프 탐색은 실험과 결과 분석, 다음 실험 설계를 연계해 연구 과정을 반복적으로 개선하는 접근 방식이다.

이번 발표들은 소재 데이터의 표준화와 개방형 인프라 구축부터 AI 기반 탐색, 자동화 실험에 이르기까지 데이터와 AI를 연구개발 과정에 통합하는 다양한 접근법을 다뤘다.

KRICT는 이번 포럼을 국내외 연구자들이 소재 데이터와 AI, 자동화 실험을 연결하는 글로벌 연구 흐름을 공유하는 자리로 활용했다. 향후 관련 분야의 국제 연구협력을 확대하고 연구개발 역량을 강화한다는 계획이다.

KRICT 신석민 원장은 “AI와 데이터 기술의 발전이 연구자가 실험하고 소재를 발견하는 방식 자체를 변화시키고 있다”라며, “이번 포럼이 세계적인 연구자들과 미래 화학 연구의 방향을 공유하고 데이터와 AI를 기반으로 새로운 연구혁신을 만들어가는 계기가 되길 기대한다”라고 밝혔다.

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