[산경투데이 = 민소라 칼럼니스트]
최근 몇 년 사이 생성형 인공지능(Generative AI)이 다양한 산업에 걸쳐 빠르게 확산되며, 과학 및 연구 분야에서도 혁신적인 변화를 이끌고 있다.
특히 신약 개발, 재료 과학, 기후 변화 연구 등 방대한 데이터 분석이 요구되는 분야에서 생성형 AI는 연구자들이 직면한 난제들을 해결하는 중요한 도구로 자리 잡고 있다.
전통적으로 신약 개발은 평균 10~15년이 소요되며, 개발 비용은 수십억 달러에 이른다.
하지만 생성형 AI를 활용하면 이러한 과정이 획기적으로 단축될 수 있다.
AI는 방대한 화합물 데이터베이스를 분석해 신약 후보 물질을 예측하고, 기존 연구 논문과 임상 데이터를 학습하여 약물의 효능과 부작용을 평가한다.
2025년 최신 사례로, 구글 딥마인드의 알파폴드3(AlphaFold3)는 단백질-리간드 상호작용을 정밀하게 예측할 수 있도록 업그레이드되었으며, 이를 통해 신약 후보 물질 탐색 시간이 크게 줄어들었다.
또한 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)은 AI를 활용해 임상 시험 진입까지 걸리는 시간을 70% 이상 단축하는 데 성공했다.
재료 과학은 반도체, 배터리, 건축 소재 등 산업 발전의 핵심 분야로, 새로운 소재를 개발하는 데 많은 시행착오와 막대한 비용이 소요된다. 생성형 AI는 이러한 과정을 효율적으로 개선하며 신소재 개발의 속도를 크게 향상시키고 있다.
2025년 들어 MIT와 구글 딥마인드는 AI 기반 신소재 개발 플랫폼을 발전시켜 초경량·고강도 복합소재 개발 속도를 두 배 이상 높였다.
또한 스탠퍼드 대학과 IBM이 공동 개발한 AI 모델은 배터리 전극 소재 특성을 정확히 예측해 고성능 배터리 개발을 가속화하고 있다. 수소 연료 전지와 차세대 반도체 소재 개발에서도 AI는 실험 비용을 40% 이상 절감하는 데 기여하고 있다.
기후 변화는 인류가 직면한 시급한 문제 중 하나로, 생성형 AI는 대규모 기후 데이터를 분석해 기후 변화 패턴을 예측하고 지속 가능한 해결책을 제안하는 데 활용되고 있다.
2025년 최신 연구에 따르면, 유럽연합(EU)의 AI 기반 기후 연구 프로젝트는 대기 중 메탄과 이산화탄소 농도를 실시간 분석해 배출량을 정밀 추적하는 기술을 개발했다.
또한 NASA는 극한 기후 현상 발생 가능성을 기존보다 30% 더 정확히 예측하는 시스템을 도입했다. 이 외에도 산불, 홍수, 가뭄 등의 자연재해 발생 가능성을 조기에 감지하는 데에도 AI가 활용되고 있다.
에너지 소비 최적화에도 생성형 AI의 기여가 두드러지고 있다. 구글 딥마인드는 2025년 새롭게 개발한 AI 모델을 통해 데이터 센터의 에너지 소비를 50% 이상 줄이는 데 성공했다.
또한 AI는 신재생 에너지 발전량을 예측하고 스마트 그리드 기술을 통해 전력망 운영을 최적화하여 탄소 배출 저감과 지속 가능한 에너지 정책 수립에 중요한 역할을 하고 있다.
생성형 AI의 발전은 연구 접근 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. AI 기반 연구는 데이터 중심 연구를 강화하며, 연구자가 창의적 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕고 있다.
IBM의 왓슨(Watson)은 연구 논문 분석 기능을 강화하여 생명과학과 화학 분야 연구 방향을 제안하는 데 기여하고 있으며, AI 기반 로봇 실험실은 자동으로 실험을 설계하고 수행하여 효율성을 극대화하고 있다.
생성형 AI는 과학 연구의 효율성을 높이고 새로운 과학적 발견을 촉진하며, 신약 개발, 재료 과학, 기후 연구 등 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있다.
그러나 AI 활용에는 윤리적 문제와 데이터 신뢰성 확보 등의 과제도 남아 있는 만큼 지속적인 논의와 규제가 필요하다.
앞으로 AI와 인간 연구자의 협업이 어떻게 진화할지, 그리고 과학이 어떤 방향으로 발전할지 주목해야 할 시점이다.
출처 : 산경투데이 https://www.sankyungtoday.com
[생성형 AI] 과학 연구 혁신 이끌다, 신약 개발부터 기후 변화 대응까지. (Part, 14) < 칼럼 < 기사본문 - 산경투데이
[생성형 AI] 과학 연구 혁신 이끌다, 신약 개발부터 기후 변화 대응까지. (Part, 14)
[산경투데이 = 민소라 칼럼니스트]최근 몇 년 사이 생성형 인공지능(Generative AI)이 다양한 산업에 걸쳐 빠르게 확산되며, 과학 및 연구 분야에서도 혁신적인 변화를 이끌고 있다.특히 신약 개발,
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