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'제5의 과학혁명' 시작…AI가 연구 패러다임 바꾼다

인공지능(AI)이 실험실에서부터 논문 작성까지 과학 연구 전 과정을 재편하고 있다. 인간 연구자의 한계를 보완하는 '지능형 연구 동반자'로 자리매김하며 과학의 새로운 혁명을 이끈다는 평가다. 13일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 '과학을 위한 AI, 연구의 패러다임을 바꾸다' 보고서에 따르면 AI는 경험·이론·계산·데이터 주도에 이은 제5의 과학혁명을 주도하며 연구 생태계 전반을 바꾸고 있다. 이번 보고서는 AI가 방대한 데이터에서 패턴을 찾아내고 학제 간 지식 연결을 지원하며 가설 생성부터 실험 설계 데이터 수집·분석까지 전 과정에 참여하는 방식으로 과학 혁신을 견인한다고 분석했다. 특히 AI가 연구자의 상상력을 확장하고 실험의 반복 효율성을 높이며 연구 접근성을 대폭 향상시킨다고 진단했다. 고가의 장비나 고도의 전문지식이 없어도 연구 참여가 가능해진 것은 AI가 만든 가장 큰 변화 중 하나다. 또 장기간 해결되지 못한 과학 난제들을 풀어내고 새로운 연구 영역을 개척하는 데 기여하고 있다고 강조했다. 실제 사례도 다양하다. 생물학에서는 AI 기반 단백질 구조 예측 도구인 '알파폴드'가 50년 난제를 해결해 연구자들이 2024년 노벨 화학상을 수상하는 성과로 이어졌다. 미국에서는 '국가 AI 연구 자원(NAIRR)'을 통해 연구자들에게 데이터와 컴퓨팅 자원을 개방하고 있으며 중국은 기초과학 전반을 지원하는 과학 특화 플랫폼 '사이언스원'을 개발해 연구 패러다임 전환을 추진 중이다. 아울러 보고서는 AI가 기존 선형적 연구 단계를 허물고 가설·실험·데이터·분석이 동시에 진행되는 순환형 구조를 가능케 한다는 점을 짚었다. 예컨대 AI는 방대한 논문을 자동으로 선별·분석해 새로운 연구 아이디어를 제시하거나 실험 변수를 스스로 최적화해 연구 속도를 비약적으로 단축시키고 있다. 자율실험실 개념 역시 확산되며 AI와 로봇이 결합해 가설 검증 과정을 자동으로 반복 수행하는 시대가 열리고 있다. 데이터 수집·분석 방식도 급변하고 있다. AI는 신소재 후보를 탐색하거나 사회과학 설문을 실시간으로 검증·수집해 정확도를 높이고 있으며 자연어 질의응답을 통해 비전문가 연구자도 쉽게 데이터 분석에 접근할 수 있도록 돕고 있다. 멀티모달 AI는 텍스트·이미지·수치 데이터를 통합 분석해 기존에 없던 과학적 예측을 가능케 하는 도구로 자리 잡고 있다. 다만 보고서는 AI 활용의 이면도 지적했다. 생성형 AI 특유의 '환각 현상'으로 인해 사실과 다른 결과물이 생성될 수 있으며 잘못된 인용이나 데이터 편중 문제도 발생할 수 있다는 것이다. 더불어 논문 작성과 심사 과정에서 AI 오용이 늘어나면 연구 윤리를 훼손할 수 있으며 신진 연구자들의 비판적 사고력과 전문성 축적이 저해될 수 있다는 점도 우려로 제시됐다. 저작권과 지적재산권 문제 역시 중요한 과제로 꼽혔다. AI가 생성한 연구 성과물의 권리가 누구에게 귀속되는지에 대한 기준이 불명확해 향후 법적 분쟁이 발생할 수 있다는 설명이다. 보고서는 특히 생성형 AI가 만든 고도화된 텍스트를 기존 표절 검사 시스템으로는 식별하기 어렵다는 점에서 연구 생태계의 신뢰성 확보 방안이 시급하다고 지적했다. 정책적 시사점도 담겼다. 우리나라의 경우 연구 인구 감소와 생산성 정체가 예상되는 가운데 AI를 활용한 연구 생산성 향상이 불가피하다는 분석이다. 연구 단계별로 AI를 도입해 효율성을 높이고 지방과 중소 연구기관까지 최신 AI 인프라를 동등하게 활용할 수 있도록 지원하는 정책이 필요하다고 제언했다. 또 연구자들의 AI 활용 역량을 강화하고 연구 윤리 교육을 체계적으로 시행하는 것이 중요하다고 봤다. 보고서는 AI 도구의 신뢰성과 안정성을 확보하고 논문 데이터베이스 품질을 제고하며 공공 연구 데이터를 기반으로 특화 AI 모델을 개발하는 것이 필요하다고 강조했다. 나아가 연구자가 언제든 참고문헌과 데이터의 진위를 검증할 수 있는 체계를 마련해야 한다고 덧붙였다. SPRi는 "AI가 단순 자동화 도구를 넘어 과학적 창의성과 문제 해결의 본질적 파트너로 부상하고 있으며 인간과 기계의 협업을 통한 전례 없는 연구 혁신을 이끌 것"이라고 강조했다.

2025.09.13 11:06한정호

"DNA 100만 개 동시 분석"…구글 딥마인드, '알파지놈' 공개

구글 딥마인드가 유전자 정보를 예측하는 인공지능(AI) 모델을 공개했다. DNA 글자 100만 개를 한 번에 분석할 수 있는 등 기존 모델과 차별화된 기능을 갖췄다. 딥마인드는 26일 공식 블로그를 통해 AI 기반 DNA 서열 분석 모델 '알파지놈(AlphaGenome)'을 연구용 API 형태로 공개했다고 밝혔다. 누구나 비상업적으로 해당 모델을 이용할 수 있다. 알파지놈은 DNA 글자 100만 개를 읽고 각 염기 수준에서 정밀하게 예측할 수 있다. 긴 서열을 높은 해상도로 분석할 수 있어 멀리 떨어진 유전자 조절 영역까지 해석할 수 있다. 딥마인드가 해당 모델에 컨볼루션과 트랜스포머 구조를 탑재해 가능한 기능이다. 또 유전자가 언제, 어디서, 얼마나 작동하는지 나타내는 다양한 조절 정보를 예측할 수 있다. 변이 서열과 원래 서열의 차이를 빠르게 비교해 유전 변이가 미치는 영향을 1초 안에 평가하는 기능도 갖췄다. RNA가 잘리는 접합부까지 직접 예측할 수 있어, 스플라이싱 오류로 생기는 희귀 질환 분석에도 활용 가능하다. 딥마인드는 이 모델이 24개 예측 과제 중 22개에서 기존 최고 모델보다 높은 성능을 기록했다고 밝혔다. 조절 효과 예측 과제에서는 26개 중 24개에서 최상위 성능을 보였다고 설명했다. 이 모델은 기존 '엔포머(Enformer)' 기반으로 작동한다. 이용자는 단백질 코딩 영역에 특화된 '알파미스센스(AlphaMissense)'와 모델을 함께 사용할 수 있다. 이에 유전체 98%를 차지하는 비코딩 영역까지 분석할 수 있어 희귀 질환 연구에 활용 가능하다. 모델 학습에는 ENCODE, GTEx, FANTOM5 등 대규모 유전체 데이터가 사용됐다. 사람과 생쥐의 다양한 조직과 세포 데이터도 포함됐다. 딥마인드는 "알파지놈은 유전자 조절 과정을 전반적으로 이해할 수 있도록 학습됐다"며 "연구자들은 자신만의 데이터에 맞게 모델을 조정해 사용할 수 있다"고 설명했다. 미국 메모리얼 슬로언 케터링 암센터 케일럽 라로우 박사는 "긴 문맥, 염기 단위 정밀도, 다양한 유전체 분석을 한 번에 처리할 수 있는 첫 모델"이라며 "복잡한 유전 정보의 활용 가능성을 넓혀줄 것"이라고 말했다.

2025.06.26 09:56김미정

구글, 양자컴퓨터로 AI 판 뒤집는다…"5년 내 실용화 자신"

구글이 양자컴퓨터 기술 투자를 바탕으로 생성형 인공지능(AI)의 발전도 가속한다는 청사진을 내걸었다. 20일 CNBC에 따르면 구글의 지주회사 알파벳은 미국 캘리포니아 산타바버라에 구글 퀀텀 AI 연구소를 설립해 2019년 양자컴퓨터 프로세서 '시커모어'를 공개하고 지난해에는 최신 양자칩 '윌로우'를 개발·고도화 중이다. 구글은 챗GPT를 개발한 오픈AI와 비교되며 생성형 AI 트렌드에 뒤처졌다는 업계의 평가를 받아왔다. 이에 구글은 양자 기술을 기반으로 현재의 AI 서비스를 강화하고 미래에 열릴 양자 시장도 선도한다는 목표다. 구글 퀀텀 AI의 줄리안 켈리 하드웨어 책임자는 "미래에는 양자 기술과 AI가 실제로 상호 보완적으로 작용할 수 있을 것"이라고 설명했다. 실제 구글은 지난해 양자칩 윌로우를 공개하며 많은 주목을 받았다. 기존 컴퓨터로는 상상할 수 없을 만큼 빠르게 벤치마크 문제를 해결할 수 있고 양자 큐비트를 더 추가하면 오류도 기하급수적으로 줄어드는 성과를 발표했다. 구글은 윌로우의 기술을 토대로 양자컴퓨터뿐만 아니라 AI 시장도 선도한다는 포부다. 특히 AI 학습에 이용할 데이터가 점점 줄어드는 상황에서 양자컴퓨터를 활용해 다양한 연구 데이터 내 인사이트를 발굴하고 상업적 기회를 모색한다는 계획이다. 줄리안 켈리 책임자는 "양자 컴퓨터의 잠재적인 응용 분야 중 하나는 새롭고 독창적인 데이터를 생성하는 것"이라고 말했다. 구글의 양자컴퓨터와 AI 시너지를 보여주는 대표 사례로는 구글 딥마인드가 개발한 AI 모델 '알파폴드'가 있다. 알파폴드는 과학자들의 단백질 구조 연구를 지원하는 AI로, 지난해 그 성과를 인정받아 노벨 화학상을 수상한 바 있다. 줄리안 켈리 책임자는 "알파폴드는 양자역학에서 얻은 데이터를 기반으로 학습한다"며 "양자컴퓨터가 할 수 있는 일 중 하나는 AI가 양자역학의 작동 방식에 대한 더 많은 정보를 얻기 위해 학습할 수 있는 데이터를 생성하는 것"이라고 강조했다. 이어 "우리가 양자 컴퓨터를 기반으로 한 획기적이고 실용적인 응용 프로그램을 개발하는 데에는 앞으로 약 5년밖에 걸리지 않을 것"이라고 덧붙였다.

2025.04.20 17:00한정호

변종 암세포도 정복되나…딥마인드 "수년 내 AI 설계 신약 투여"

구글의 인공지능(AI) 기업 딥마인드가 단백질 구조를 파악하는 AI 모델 '알파폴드(AlphaFold)' 최신 버전인 '알파폴드3'를 공개하며 신약 개발의 새로운 발판을 마련했다. 9일 블룸버그통신 등 외신에 따르면 '알파고' 등 AI 모델을 만든 구글 딥마인드는 8일(현지시간) 단백질 구조를 예측하는 '알파폴드3'를 공개하고 국제 학술지 '네이처'에 관련 논문을 게재했다. 지난 2018년 처음 공개한 '알파폴드'와 2020년 나온 '알파폴드2'에 이은 '알파폴드3'는 단백질, DNA, 리보핵산(RNA)과 같은 큰 생체 분자뿐만 아니라 리간드(ligand)라고 하는 작은 분자도 모델링한다. 또 세포의 건강한 기능을 파괴해 질병으로 이어질 수 있는 분자의 화학적 변형도 모델링할 수 있다. '알파폴드 2'는 과학자들이 10년 동안 풀지 못했던 세포의 단백질 구조를 단 30분 만에 찾아냈다. 이번에 공개된 '알파폴드3'는 이전 버전보다 정확도가 50% 향상됐다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다. 일각에선 차세대 항암제 등 신약 개발 속도를 획기적으로 높일 것으로 기대했다. 구글 모회사 알파벳의 신약 개발 자회사인 아이소모픽 랩스는 '알파폴드3'를 이용해 신약 개발을 진행 중이다. 구글 딥마인드는 '알파폴드3'가 앞으로 신약 개발과 질병 치료 연구에 기여할 것으로 기대하고 있다. 구글 외에도 신약 개발을 위해 AI 모델을 내놓은 곳들이 잇따라 나오고 있다. AI 칩 선두 주자 엔비디아는 지난 1월 단백질 구조 등을 예측하는 생성형 AI 기반 신약개발 플랫폼 '바이오니모'를 선보였다. 마이크로소프트(MS)는 지난해 9월 새로운 단백질을 생성하는 AI '에보디프'를, 메타는 2022년 거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 단백질 구조예측 프로그램 'ESM폴드'를 공개한 바 있다. 구글은 한 발 더 앞서 AI 모델을 실용화하기 위한 작업에 속도를 내고 있다. 구글 딥마인드는 이날 학자들이 손쉽게 '알파폴드3'를 이용할 수 있도록 돕는 AI 플랫폼 '알파폴드 서버'를 공개했다. 비영리 연구를 지원하기 위한 무료 플랫폼으로, 단백질이 세포 전체에서 다른 분자와 상호 작용하는 방식을 예측할 수 있게 돕는다. 이에 따라 연구자들은 '알파폴드3'의 기능을 활용해 클릭 몇 번만으로 단백질, DNA, RNA 및 리간드, 이온 및 화학적 변형을 구성하는 구조를 모델링할 수 있다. 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 블룸버그TV와의 인터뷰에서 "향후 수년 내 AI가 처음 설계한 약이 환자에게 투여될 수 있을 것으로 기대한다"며 "이번 발표는 구글 딥마인드에 중요한 이정표"라고 밝혔다.

2024.05.09 10:05장유미