▲ `KRICT R&D Forum: Materials Data, AI, and Self-Driving Labs (SDL)` 주요 참석자들이 기념촬영을 하고 있다.

소재·화학 분야 연구개발이 축적된 데이터를 AI로 분석하는 단계를 넘어 AI가 실험 조건을 제안하고 결과를 학습해 다음 실험을 설계하는 방식으로 전환되고 있다. 소재 데이터와 AI, 자동화 실험을 결합한 ‘셀프 드라이빙 랩(Self-Driving Laboratory, SDL)’이 미래 연구방식으로 부상하는 가운데 국내외 전문가들이 연구개발의 디지털 전환 방향을 공유했다.

한국화학연구원(원장 신석민)은 29일 대전 본원 디딤돌플라자 4층 강당에서 ‘KRICT R&D Forum: Materials Data, AI, and Self-Driving Labs(SDL)’을 개최했다고 밝혔다.

이번 포럼은 화학연 창립 50주년을 기념해 연구본부별로 추진하는 글로벌포럼 시리즈의 하나로 마련됐다. 국내외 소재·화학 분야 전문가들이 참여해 소재 데이터 구축과 표준화, AI 기반 소재 탐색, 연구 자동화 등 데이터와 AI가 연구개발 방식에 미치는 변화를 공유했다.

포럼에는 독일 프리드리히 알렉산더 대학교, 스위스 폴 셰러 연구소, 서울대학교, 일본 국립재료과학연구소, 중국 칭화대학교 및 화학연 소속 전문가들이 연사로 참여했다.

오전 세션은 KAIST 김형준 교수가 좌장을 맡았다. 독일 프리드리히 알렉산더 대학교 크리스토프 J. 브라베츠(Christoph J. Brabec) 교수는 차세대 반도체의 설계 원리를 소개했으며, 서울대학교 한상수 교수는 소재과학·화학 분야의 셀프 드라이빙 랩을 주제로 발표했다.

스위스 폴 셰러 연구소 조반니 피치(Giovanni Pizzi) 수석연구원은 Materials Cloud 기반 소재 데이터 활용과 개방형 디지털 인프라를 소개했다. 소재 연구 과정에서 생산되는 데이터를 체계적으로 축적·공유하고 이를 연구에 활용하기 위한 디지털 기반의 중요성을 제시했다.

오후 세션은 동국대학교 이용혁 교수가 좌장을 맡았다. 화학연 최우진 책임연구원은 국내 AI 활용을 위한 소재 데이터 표준화를 발표했으며, 일본 국립재료과학연구소 쉬 이빈(Yibin Xu) 책임연구원은 배터리 소재 연구를 위한 데이터 인프라를 소개했다.

중국 칭화대학교 샤오난 왕(Xiaonan Wang) 부교수는 파운데이션 모델에서 AI 에이전트로 발전하는 기술을 활용한 에너지 소재·시스템의 폐루프(closed-loop) 탐색 연구를 소개했다. AI가 연구 데이터를 분석하는 역할을 넘어 소재 탐색 과정에 직접 관여하고 실험과 결과를 다시 학습하는 연구방식이 논의됐다.

이번 포럼은 소재 데이터의 표준화부터 AI 기반 소재 탐색과 자동화 실험까지 이어지는 연구개발 체계를 국내외 전문가들과 공유했다는 데 의미가 있다. 특히 소재·화학 분야에서 데이터와 AI를 실험 자동화와 연계해 연구 효율성과 소재 탐색 역량을 높이기 위한 글로벌 연구 흐름을 확인하는 자리가 됐다.

화학연은 이번 포럼을 계기로 소재 데이터와 AI, 자동화 실험을 연결하는 국제 연구협력을 확대하고 관련 연구개발 역량을 강화할 계획이다.

신석민 한국화학연구원 원장은 “AI와 데이터 기술의 발전은 연구자가 실험하고 소재를 발견하는 방식 자체를 변화시키고 있다”며 “이번 포럼이 세계적인 연구자들과 미래 화학 연구의 방향을 공유하고 데이터와 AI를 기반으로 새로운 연구혁신을 만들어가는 계기가 되길 기대한다”고 말했다.

한편, 화학연은 창립 50주년을 맞아 글로벌 연구협력 확대를 위한 포럼을 이어간다. 10월 2일 울산에서 ‘KRICT 지속가능한 융합화학연구 포럼’을 개최하고, 10월 7일 부산 BEXCO에서 ‘KRICT 50주년 기념 심포지엄: CCU 기술 현황과 미래 전망’을 열어 국내외 연구자들과 미래 화학기술 발전 방향과 협력 방안을 모색할 예정이다.