AI가 기초 과학 연구를 돕는 방법 – 신약 개발부터 물리학까지

1. 기초과학에 뛰어든 AI – 이제는 이론과 실험까지 보조한다

과거 AI는 공학, 금융, 마케팅처럼 데이터 기반의 상업적 분야에 주로 적용되었지만,
이제는 기초 과학 연구의 영역에서도 핵심 도구로 자리 잡고 있다.
기초 과학이란 단순한 기술 개발이 아닌, 자연의 원리, 생명의 구조, 우주의 비밀 같은
근본적인 질문을 탐구하는 분야다.
이처럼 정답이 정해지지 않은 영역에서 AI가 활약하기 시작했다는 것은
단순히 기술의 확장 이상으로, 지식 생성 방식 자체가 변화하고 있다는 의미이기도 하다.

AI는 실험 데이터를 분석하는 데서 그치지 않고,
연구자의 가설을 도출하거나 실험 설계까지 보조하는 수준으로 진화 중이다.
예컨대, 기존에는 수천 개의 실험을 통해 얻어야 했던 결과를
AI는 시뮬레이션과 예측 모델링을 통해 몇 시간 만에 후보를 추려주는 방식으로 지원한다.
이로 인해 연구에 소요되는 시간, 비용, 인력 리소스가 대폭 절감되고 있다.

또한 AI는 방대한 논문과 데이터베이스를 학습하여
유사한 연구 사례나 이론을 자동으로 추천하고,
연구자가 놓칠 수 있는 연관성까지 분석해준다.
이는 과학자들이 더 창의적이고 본질적인 탐구에 집중할 수 있는 환경을 만들어주는 결정적 계기가 되고 있다.

 

2. 신약 개발과 생명 과학 – 수십 년 걸리던 과정이 수개월로 단축된다

AI가 가장 주목받는 분야 중 하나는 바로 신약 개발이다.
신약 하나가 상용화되기까지는 평균 10~15년, 수조 원의 비용, 수천 건의 실험이 필요하다.
그러나 AI는 약물 후보 물질의 조합과 타겟 단백질의 상호작용을 예측하고,
부작용 가능성까지 시뮬레이션함으로써 이 과정을 획기적으로 줄이고 있다.

대표적인 사례로는 딥마인드의 AlphaFold가 있다.
이 AI는 **단백질 접힘 구조(Predicted Protein Folding)**를 매우 정확하게 예측할 수 있어,
기초 생물학 분야에서 단백질 구조를 해석하는 데 수십 년 걸렸던 연구 과정을 단 몇 분으로 단축시켰다.
AlphaFold는 2020년에 발표된 후, 전 세계 수많은 생명과학자들이
기초 유전자 연구, 유전병 분석, 신약 타겟 발굴 등에 활용하고 있으며,
기초 생명과학의 패러다임 자체를 바꿔버렸다는 평가를 받고 있다.

또한 AI가 제안한 후보 물질을 실제로 합성하고 임상에 적용한 사례도 늘고 있다.
미국의 바이오테크 스타트업 ‘인실리코 메디슨(Insilico Medicine)’은
AI가 설계한 신약 후보를 실제로 임상 단계까지 진입시켰으며,
이는 인류 역사상 처음으로 AI가 스스로 디자인한 신약이 임상시험에 들어간 사례로 기록되었다.

이러한 기술은 특히 희귀 질환, 전염병, 암 등에서 기존 접근으로는 불가능했던 해결의 실마리를 제공하고 있으며,
그 속도와 효율성 면에서 생명 과학 전반의 연구 프로세스를 혁신하고 있다.

3. 물리학, 재료공학, 천문학 – AI가 풀어내는 우주의 복잡성

AI의 영향력은 생명과학을 넘어
물리학, 재료과학, 천문학, 수학처럼 고도의 이론과 복잡한 계산이 필요한 영역으로 확장되고 있다.
특히 입자 물리학이나 양자역학 분야에서는
AI가 방대한 실험 데이터를 분석하고,
예측 불가능한 현상에서 의미 있는 패턴을 찾아내는 역할을 하고 있다.

예를 들어 CERN의 대형강입자가속기(LHC)에서는
초당 수십억 개의 입자 충돌 데이터를 수집하는데,
AI는 그 데이터 속에서 새로운 입자, 혹은 이론적 설명이 필요한 이상 현상을
효율적으로 걸러내고 분석할 수 있도록 돕고 있다.
이는 새로운 물리 법칙의 발견 가능성을 실질적으로 높이는 시도이기도 하다.

또한 재료과학에서는 AI가 신소재를 예측하고 설계하는 데 활용되고 있다.
고온 초전도체, 유연한 디스플레이 재질, 차세대 배터리 등
새로운 물질의 조합과 특성을 AI가 시뮬레이션과 예측 알고리즘으로 생성함으로써
실험적 실패를 줄이고, 개발 기간을 수년 단축하는 성과가 이어지고 있다.

천문학에서는 수십억 개의 별과 은하 데이터를 분석해야 하는 상황에서
AI는 이미지 인식 기술을 통해 별의 분류, 블랙홀 탐지, 외계행성 후보군 선별까지 수행하고 있다.
예컨대 NASA는 AI를 활용해 케플러 우주망원경 데이터에서 새로운 외계행성 20여 개를 발견하는 데 성공했고,
이는 AI가 인간 천문학자의 시야를 확장해주는 도구로서의 가치를 입증하는 대표적 사례다.

4. 과학의 주체로서 AI – 인간과 기계의 협업이 만들어낼 미래

이처럼 AI는 기초 과학의 다양한 영역에서
단순한 ‘보조자’가 아니라 이론 수립과 지식 창출의 동반자로 떠오르고 있다.
그러나 이 변화는 단순히 효율성 향상을 넘어,
‘과학이란 무엇인가’, ‘지식은 어떻게 만들어지는가’라는 근본적 질문을 유도한다.

전통적으로 과학은 인간의 호기심과 논리에 의해 이끌려 왔다.
하지만 AI는 가설 없이도 데이터만으로 패턴을 추출하고,
때로는 인간이 전혀 예상하지 못했던 방식으로 새로운 상관관계를 제시한다.
이는 기존의 과학적 접근 방식과는 매우 다른 ‘데이터 중심 과학’의 출현을 의미하며,
과학철학의 근본적인 전환을 예고하는 변화다.

물론 AI는 감정, 직관, 창의성 면에서 인간을 완전히 대체할 수 없다.
복잡한 윤리적 고민, 다학제적 연결, 문제 해결 과정에서의 창의적 도약은
여전히 사람 고유의 영역이다.
따라서 AI와 인간의 협업 구조를 어떻게 정교하게 구축하느냐가
앞으로의 과학 발전의 열쇠가 될 것이다.

결국 AI는 **지식의 지평을 넓히는 ‘새로운 과학적 사고 파트너’**로 이해되어야 한다.
인간이 질문을 던지고, AI가 데이터를 분석하며,
그 결과를 바탕으로 다시 사람의 상상력이 작동하는 이 순환 속에서
우리는 지금까지와는 전혀 다른 속도와 방식의 지식 창조 시대를 맞이하고 있다.