정부, 바이오·핵융합·배터리 특화 AI 모델에 4년간 225억원 투입

• 정부가 과학기술 특화 AI 모델 개발에 4년간 225억원을 넣음

  • 과기정통부가 ‘AI+과학기술 혁신기술개발 사업’ 과제 착수보고회를 열고 신규 R&D를 시작함
  • 사업 기간은 2026년부터 2029년까지임
  • 목표는 반복 실험과 연구자 직관에 많이 의존하던 연구 방식을 AI로 보완하는 것임

• 대상 분야는 6개임. 꽤 넓게 깔아둔 포트폴리오임

  • 바이오
  • 재료·화학
  • 지구과학
  • 핵융합
  • 원자력
  • 이차전지

• 바이오 쪽은 약물 반응 예측 AI가 핵심임

  • 국립암센터 신동관 책임연구원팀이 오믹스 빅데이터를 활용함
  • 세포주, 장기유사체(오가노이드), 동물 간 약물 반응이 어떻게 전이되는지 예측하는 AI를 개발함
  • 전임상 단계에서 약물 반응성을 더 잘 예측하고 신규 치료제 후보물질 발굴을 지원하는 게 목표임

• 재료·화학 분야는 신소재 개발 기간과 비용을 줄이는 쪽임

  • 서울대 손창윤 교수팀이 미래 고분자·전자 소재의 복합 물성을 예측하는 AI 모델을 개발함
  • 목표 성능에 맞춰 최적화된 신소재를 설계하는 모델도 함께 추진함

• 지구과학 분야는 한반도 특화 재난 예측 모델을 만든다는 점이 포인트임

  • 포스텍 민승기 교수팀이 기후·재난 통합데이터 플랫폼 기반 AI 모델을 개발함
  • 폭염, 홍수, 지진 같은 복합 재난 위험을 정밀 분석해서 빠른 의사결정을 지원하는 게 목표임

• 핵융합과 원자력은 ‘실시간 예측’과 ‘위험도 평가 자동화’가 키워드임

  • UNIST 최은미 교수팀은 핵융합로 플라즈마 가열 과정과 상태를 실시간 예측하는 AI 기반 디지털 트윈 기술을 개발함
  • 합성진단 기술도 함께 개발해 핵융합 실험의 관측·해석을 보완함
  • UNIST 이승준 교수팀은 원전 안전성 평가 과정을 자동화하는 AI 기반 동적 위험도 평가 에이전트 플랫폼을 개발함
  • 이 플랫폼은 소형모듈원자로(SMR)와 차세대 원자로의 안전성 검증·설계 가속화를 지원함

• 이차전지는 소재부터 셀까지 데이터를 통합해 보는 플랫폼으로 감

  • 연세대 최정일 교수팀이 소재, 전극, 배터리 셀 등 여러 규모의 데이터를 통합 분석함
  • 소재 설계부터 성능·안전성 예측까지 지원하는 AI 플랫폼을 구축해 차세대 배터리 개발을 앞당기는 게 목표임

• 과제 수행 방식도 도메인 연구자와 AI 연구자를 묶는 구조임
  • 각 분야 연구자와 AI·데이터 전문 연구자가 함께 참여함
  • AI 모델 개발에 필요한 GPU 등 컴퓨팅 인프라도 지원됨
  • 확보된 연구데이터와 AI 모델은 공개 플랫폼을 통해 개방될 예정임

---

기술 맥락

• 여기서 정부가 고른 방향은 범용 챗봇을 만드는 게 아니라 분야별 특화 AI 모델을 만드는 쪽이에요. 바이오, 핵융합, 원자력, 배터리처럼 데이터 구조와 검증 방식이 완전히 다른 영역은 범용 모델만으로는 정확한 예측을 기대하기 어렵거든요.

• 왜 도메인 연구자와 AI·데이터 연구자를 같이 붙이냐면, 과학 데이터는 숫자만 많다고 바로 학습 가능한 형태가 아니기 때문이에요. 어떤 변수가 의미 있는지, 어떤 실험 조건을 빼면 안 되는지, 예측 결과를 어떻게 검증할지는 해당 분야 지식이 꼭 필요해요.

• 핵융합의 디지털 트윈이나 원전의 동적 위험도 평가처럼 실제 장비와 안전이 걸린 분야에서는 AI가 ‘답변 생성기’가 아니라 시뮬레이션과 의사결정 보조 도구에 가까워요. 그래서 모델 성능뿐 아니라 데이터 품질, 실시간성, 검증 가능성이 같이 중요해져요.

• 연구데이터와 모델을 공개 플랫폼으로 개방하겠다는 대목도 중요해요. 국가 R&D에서 만든 결과물이 특정 연구실 안에만 남으면 재사용성이 낮아지는데, 공개 플랫폼으로 묶으면 후속 연구나 산업 적용의 출발점이 될 수 있거든요.