인공지능(AI) 및 로봇을 이용해 하루 1,000회의 화학 실험도 가능한 플랫폼이 개발돼 향후 신약 및 신소재 개발 가속화가 기대된다.

울산과학기술원(UNIST) 화학과 바르토슈 그쥐보프스키 교수 연구팀이 인공지능(AI)과 로봇을 활용해 하루 1,000회 이상의 화학 실험을 자동으로 수행할 수 있는 ‘AI·로봇 기반 자동화 실험 플랫폼’을 개발했다고 25일 밝혔다.

이 기술은 복잡한 화학 반응 네트워크를 정밀하게 맵핑하고, 새로운 화학 합성물을 빠르게 생성할 수 있어 신약 개발과 신소재 발굴에 획기적인 전환점을 마련할 것으로 기대된다.

이번 연구는 국제 학술지 네이처(Nature) 9월25일자 온라인판에 게재되며, 국내외 화학 및 AI 융합 연구 분야에서 큰 반향을 일으키고 있다.

기존 화학 반응은 ‘A+B=C’처럼 단순한 방정식으로 설명되지만, 실제 반응은 온도, 농도, 시간 등 조건에 따라 다양한 결과를 낳는 복잡한 네트워크 형태를 띤다.

연구팀은 자체 제작한 자동화 플랫폼을 통해 수천 가지 반응 조건을 동시에 실험하고, 그 결과를 정밀한 반응 지도 형태로 시각화했다.

이를 통해 숨겨진 반응 경로를 발견하고, 기존에 알려지지 않았던 새로운 생성물도 다수 확인했다.

대표적으로, 150년 전 처음 보고된 ‘한츠슈 피리딘 합성 반응’을 정밀하게 분석해 기존 7종의 생성물 외에 9개의 새로운 중간체 및 생성물을 추가로 밝혀냈다. 이는 고전적 반응에서도 여전히 미지의 영역이 존재함을 보여주는 사례다.

이번 플랫폼은 AI 학습에 필수적인 실험 데이터를 빠르게 축적할 수 있다는 점에서도 의미가 크다.

기존에는 수작업 실험으로 인해 데이터 확보가 제한적이었지만, 로봇을 통해 대량의 반응 데이터를 자동으로 생성하고 AI와 연계함으로써 새로운 물질 탐색 속도를 획기적으로 높일 수 있게 됐다.

제1저자인 얀카이 지아(Yankai Jia)는 “AI와 로봇의 융합을 통해 새로운 분자 발견 속도를 높이고, 이를 실제 신소재 개발에 활용할 계획”이라고 밝혔다.

그쥐보프스키 교수는 “화학 반응을 직선이 아닌 네트워크로 바라보는 관점은 향후 화학 연구의 중요한 전환점이 될 것”이라며 “AI와 로봇을 활용한 자동화 실험은 화학 합성의 효율성과 다양성을 크게 높여 미래 신약 개발과 소재 혁신에 기여할 것”이라고 강조했다.