인공지능(AI) 기반 과학기술 혁신을 가속화하기 위해 국가적 차원의 자율실험실(Self-Driving Lab·SDL) 산·학·연 협의체가 출범했다.

자율실험실이 그동안 분야별, 기관·연구단 단위로 개별 추진되면서 장비·데이터·운영방식 표준 부재 및 중복 투자로 역량이 분산되어 왔다. 이에 기업과 대학, 연구기관 80여곳이 뭉쳐 산·학·연·민간의 역량을 결집하고 표준 자율화 체계를 공유할 국가 차원의 개방형 협력 거버넌스 구축에 나섰다.

과학기술정보통신부는 11일 서울 엘타워에서 '자율실험실 산·학·연 협의체' 출범식을 개최했다. 국가 차원의 자율실험실 산·학·연 협의체가 출범하는 것은 이번이 처음이다.

자율실험실은 실험 장비와 로봇, AI를 하나로 연결해 사람의 개입을 최소화한 채 실험을 자동으로 반복하는 연구 플랫폼이다. 사람이 퇴근한 뒤에도 장비가 24시간 실험을 이어갈 수 있고, 방대한 실험 조건을 동시에 탐색할 수 있다는 장점이 있다.

자율실험실은 정부가 추진 중인 'K-문샷'의 핵심 기반으로도 활용된다. K-문샷은 AI를 활용해 연구 생산성을 높이고 국가적 난제를 해결하는 프로젝트다.

다만 기관마다 사용하는 장비와 데이터 형식, 운영 기준이 달라 개별적으로 구축된 실험실을 서로 연결하기 어렵다는 문제가 있었다. 이로 인해 기관마다 같은 문제를 반복해서 풀거나, 실증 사례의 기관 간 이전 경로 미비, 표준 논의가 현장 검증과 분리되는 등 부작용이 발생하기도 했다.

이날 출범한 협의체는 개별 자율실험실을 '연결 가능한 생태계'로 묶는 작업을 추진한다.

협의체 위원장인 정유성 서울대 화학생물공학부 교수는 "전례 없는 속도로 발전하는 범용 AI시대에 과학혁신의 남은 병목은 과학 AI와 실험"이라며 "개별실험실을 넘어 연결, 표준, 확산의 생태계가 필요하다"고 강조했다.

협의체는 '기술·플랫폼·표준', '연구·운영', '실증·확산' 등 3개 분과로 구성된다. '기술·플랫폼·표준' 분과는 장비·데이터·AI 등 공통 기술과 표준을 마련하고, '연구·운영' 분과는 자율실험실의 실험 프로토콜 정립 및 검증을 추진한다. '실증·확산' 분과는 기업 현장 실증을 비롯해 민간 확산 및 활용 사례들을 다룬다.

자율실험실을 통한 효과를 극대화하기 위해 데이터, AI 기술력, 자율실험 연구 장비 산업 육성 등이 필요하다는 의견도 나왔다.

명진석 한국화학연구원 디지털화학연구센터장은 "빅데이터 플랫폼을 구축하고 그 과정에서 표준화 및 보급이 잘 돼야 한다. 데이터 소유권·공유·기여 보상체계 마련도 중요하다"고 말했다.

이외에도 자율실험실에 필요한 AI 모델을 개발해 자유롭게 활용할 수 있도록 보급하고 관련한 안전 기준 확립, 국내 자율실험 연구 장비 산업 육성 등이 필요하다는 제언도 나왔다.

yjra@news1.kr