
AI materials discovery now needs to move into the real world
AI 소재 발견의 허상과 실상…실험실 데이터는 왜 현실의 벽에 부딪혔나
막대한 자금을 확보한 스타트업들은 AI를 활용해 실험과 재료 합성의 전 과정을 효율화하고 가속함으로써 정체돼 있던 신소재 발굴 분야에 변화를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
미국 매사추세츠주 케임브리지에 있는 라일라 사이언스(Lila Sciences) 실험실 한편에 놓인 전자레인지 크기의 장비는 최첨단 소재 실험실에서 흔히 볼 수 있는 다른 장비와 다를 게 없어 보인다. 진공 챔버 내부에서 이 장비는 다양한 원소가 배치된 팔레트에 에너지를 가해 입자를 기화시킨다. 이렇게 생성된 입자들은 챔버 안을 비행한 뒤 ‘스퍼터링(sputtering)’이라 불리는 기술을 통해 기판 위에 얇은 막, 즉 박막 형태로 증착(蒸着)된다. 이 장비의 가장 큰 특징은 실험을 인공지능(AI)이 주도한다는 점이다. 방대한 과학 문헌과 데이터를 학습한 AI 에이전트가 재료 배합비를 직접 설계하고, 원소 조합을 바꿔가며 실험을 수행한다.
이후 사람이 여러 잠재적 촉매가 담긴 샘플들을 실험실의 다른 구역으로 옮겨 시험을 진행한다. 그 다음 또 다른 AI 에이전트는 시험 데이터를 스캔하고 해석하며 이를 바탕으로 소재 성능을 최적화하기 위한 다음 단계의 실험을 제안한다.
현재는 사람 과학자가 실험 과정을 면밀히 관찰하며 AI의 제안과 시험 결과를 바탕으로 다음 단계를 승인한다. 그러나 라일라 사이언스는 AI가 제어하는 이 장비가 신소재 발굴의 미래를 엿볼 수 있는 단서라고 확신한다. 이들은 자율 실험실이 독창적이고 유용한 화합물을 훨씬 더 저렴하고 빠르게 찾아낼 수 있는 미래를 꿈꾼다.