LG AI연구원이 인공지능(AI)이 실험 결과를 분석해 다음 실험을 제안하고 선택하는 'AI 자율실험실' 구축에 나선다. 물질 설계와 결과 예측에 AI를 활용하는 데서 나아가 실제 실험까지 연결해 새로운 소재와 신약 후보물질을 찾는 속도를 높인다는 구상이다.

LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'을 열고 신소재·신약 연구 플랫폼 '엑사원 디스커버리'와 이를 활용한 자율실험실 개발 방향을 공개했다.

AI가 결과 보고 다음 실험 선택…설계·실험·학습 반복
엑사원 디스커버리는 물질을 설계하고 합성 결과를 예측하는 AI다. 실제 실험까지 수행하는 자율 실험 체계를 구축하는 것이 목표다.

박제섭 LG화학 R&D AX추진팀장은 "설계, 실행, 측정, 학습이 끊이지 않고 하나의 사이클로 계속 이거가는 것을 자율실험실이라고 정의하고 있다"며 "자동화가 효율을 높이는 것이라면 자율실험실은 탐색과 발견 속도를 바꾸는 것이 본질적인 차이"라고 설명햇다.

화학 소재 특화 AI 모델은 실험실에서 실험을 설계하고 결과를 해석하는 역할을 맡는다. 성공이 유망해 보이는 분자 영역을 발견한다면 깊이 있는 탐색을 위한 세밀한 실험도 요청한다.

한세희 LG AI연구원 머티리얼스 인텔리전스 랩장은 "화학 소재 특화 AI는 우리가 가장 안전하고도 효과적인 방식으로 미지의 화학 영역을 탐색하는 데 도움을 줄 수 있다"고 했다.

LG AI연구원은 GS칼텍스와 함께 차세대 데이터센터 액침 냉각유 소재를 개발했다.

또 LG생활건강과 42만 개의 후보 물질을 검토해 하루 만에 탈모 효과 물질은 '람시딜'을 찾았다. 디앤디파마텍과는 차세대 경구 펩타이드 신약을 개발 중이다.

"믿고 맡길 수 있는 운영 체계 구축해야…사람 대신하는 AI 아냐"
박 팀장은 AI 자율실험실이 실제 산업 현장에 정착하기 위해서는 믿고 맡길 수 있는 운영 체계가 중요하다고 봤다. 그러면서 "자율실험실은 주어진 환경에 의존할 수밖에 없다"며 "실제 적용을 위해서는 연구원들은 결과를 바탕으로 가설을 잡고 역할을 나눠야 조직에 정확히 자리잡을 수 있다"고 말했다.

다만 AI 자율실험실의 목표가 사람을 대신하는 것은 아니라고 강조했다. 사람의 통찰력과 전문성을 내재화해 인간 연구원들이 연구에 집중할 수 있도록 하고 생산성을 끌어올리는 것이 지향점이다.

박 팀장은 "AI 자율실험실의 진정한 가치는 공정을 자동화하는 것을 넘어 숙련된 연구원의 통찰력과 전문성을 디지털화해서 R&D 프로세스를 내재화하는 것"이라고 했다.LG AI연구원이 실험과 분석을 자동화해 새로운 발견의 속도를 높이는 '엑사원 디스커버리'를 공개했다.

실험 결과를 바탕으로 인공지능(AI)이 다음 실험을 스스로 제안하고 선택하는 'AI 자율실험실'로 새로운 물질을 합성해 미지의 영역을 탐색한다는 구상이다.

shushu@news1.kr