기술/연구

“수년 걸릴 일, 단 200시간 만에?” MS의 AI, 신물질 발견 혁명 예고

댓글 3 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.05.20 10:34

기사 3줄 요약

1 MS, AI '디스커버리'로 R&D 혁신 선언
2 신물질 발견, 수년에서 200시간으로 단축
3 신약·배터리 개발 등 산업 전반 파급 효과

마이크로소프트(MS)가 최근 공개한 새로운 인공지능(AI) 기술이 과학 연구 분야에 큰 변화를 가져올 것으로 보입니다. 이 AI는 기존에 수년이 걸리던 새로운 화학물질을 찾아내는 연구를 단 200시간, 즉 일주일 남짓한 시간 만에 해냈다고 하는데요. 이는 마치 SF 영화에서나 보던 일이 현실로 다가온 것과 같습니다. 이 기술은 앞으로 우리가 사용하는 약, 화장품, 배터리 등 다양한 제품 개발 방식을 완전히 뒤바꿀 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

대체 뭐길래 이렇게 빠르다는 거야?

마이크로소프트가 선보인 이 AI 플랫폼의 이름은 '디스커버리(Discovery)'입니다. 디스커버리 플랫폼의 핵심은 바로 '에이전트 AI(Agentic AI)' 기술인데요. 쉽게 말해, 스스로 생각하고 판단하며 작업을 수행하는 여러 명의 똑똑한 AI 비서들이 팀을 이뤄 연구를 진행한다고 생각하면 됩니다. 이 AI 비서들은 방대한 과학 논문을 순식간에 읽고 분석하며, 복잡한 화학 반응을 시뮬레이션하고, 새로운 가설을 세우고 검증하는 일까지 척척 해냅니다. 또 다른 핵심 기술은 '그래프 기반 지식 엔진'입니다. 이는 수많은 과학 지식과 데이터 사이의 복잡한 관계를 마치 거미줄처럼 연결해 시각적으로 보여주는 기술입니다. 이를 바탕으로 AI는 단순한 정보 검색을 넘어, 숨겨진 패턴을 찾아내고 깊이 있는 추론을 할 수 있게 됩니다. 마치 경험 많은 베테랑 과학자 여러 명이 24시간 쉬지 않고 연구에 몰두하는 것과 비슷한 효과를 내는 셈입니다.

그래서 우리 삶에 뭐가 좋아지는데?

이처럼 강력한 AI 기술은 우리 생활과 밀접한 여러 분야에서 혁신을 가져올 수 있습니다. 예를 들어, 신약 개발 분야에서는 새로운 치료제 후보 물질을 훨씬 빠르게 찾아내 질병으로 고통받는 사람들에게 희망을 줄 수 있습니다. 실제로 세계적인 제약회사 GSK는 디스커버리 플랫폼을 활용해 신약 개발 기간을 단축하고 있다고 합니다. 화장품 회사인 에스티로더 역시 이 기술을 도입해 개인 맞춤형 스킨케어 제품 개발에 속도를 낼 계획입니다. 뿐만 아니라, 더 오래가고 안전한 차세대 배터리 소재를 개발하거나, 데이터 센터의 열을 식히는 새로운 냉각 물질을 찾는 등 첨단 산업 분야에서도 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다. 결국 더 좋은 제품과 서비스를 더 빨리 만나볼 수 있게 되는 것입니다.

근데 이거 완전 만능은 아니지?

물론 AI가 모든 것을 해결해 주는 만능 열쇠는 아닙니다. AI가 내놓은 결과가 항상 100% 정확하거나 완벽하게 신뢰할 수 있는 것은 아니기 때문입니다. 연구자들은 AI가 제시한 데이터를 비판적으로 검토하고 최종 판단을 내려야 합니다. 또한 AI가 학습하는 데이터에 특정 편견이 담겨 있다면, 그 결과 역시 편향될 수 있다는 점도 주의해야 합니다. 이러한 AI 기술이 잘못 사용될 가능성에 대한 우려도 있습니다. 따라서 기술 발전과 함께 윤리적인 사용 지침을 마련하고, 데이터 보호나 투명한 운영 같은 안전장치를 갖추는 것이 매우 중요합니다. 기술의 혜택을 누리면서도 발생할 수 있는 문제점을 최소화하려는 노력이 필요합니다.

앞으로 연구는 다 AI가 하는 건가?

마이크로소프트의 디스커버리 플랫폼은 과학 연구 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 강력한 도구임이 분명해 보입니다. 하지만 AI는 어디까지나 인간 연구자를 돕는 역할을 수행하며, 인간의 창의성과 직관, 그리고 최종적인 윤리적 판단은 여전히 중요하게 남을 것입니다. AI와 인간이 어떻게 협력하여 더 나은 미래를 만들어갈 수 있을지 계속 고민하고 준비해야 할 시점입니다.

특징	설명
에이전트 AI (Agentic AI)	스스로 학습하고 상황에 맞춰 조정되며 협업하는 AI 비서들
그래프 기반 지식 엔진	과학 지식의 복잡한 관계를 연결해 보여주는 똑똑한 지도
전문 디스커버리 에이전트	특정 과학 분야(분자 시뮬레이션, 문헌 검토 등)에 특화된 AI 팀
확장성 및 통합	기존 연구 도구 및 데이터와 유연하게 결합 가능
신뢰 및 규정 준수	안전한 클라우드 환경에서 데이터 보호 및 투명한 운영 지원