AI가 실험 결과를 예측하다

AI가 실험 결과를 예측하는 방법은 연구 시간을 단축하고 비용을 줄이며 효율성을 높이는 데 어떻게 도움이 될까요? 이 글에서 INVIAI와 함께 자세히 알아보겠습니다!

AI가 실험을 계획하고 분석하는 방법

인공지능(AI)은 과학자들이 실험을 계획하고 해석하는 방식을 혁신하고 있습니다. 연구 논문부터 시뮬레이션 결과까지 방대한 데이터를 학습하여 AI 모델은 새로운 실험의 가능한 결과를 예측할 수 있습니다.

최근 연구에서는 AI 도구가 인간 전문가보다 신경과학 실험 결과를 훨씬 더 정확하게 예측하는 것으로 나타났습니다. 이러한 AI 기반 예측은 시행착오를 줄여 실험실에서 시간과 자원을 절약할 수 있게 합니다.

구글 리서치 LLM을 기반으로 한 AI "공동 과학자"는 박테리아의 복잡한 생물학적 메커니즘을 재발견했습니다: 최상위 가설이 실험적으로 확인된 유전자 전달 과정과 정확히 일치했습니다.

— 구글 리서치 연구

연구자들은 이미 AI를 과학의 "공동 조종사"로 활용하고 있습니다. 구글 리서치 LLM 기반 AI "공동 과학자"는 박테리아의 복잡한 생물학적 메커니즘을 재발견했으며, 최상위 가설이 실험적으로 확인된 유전자 전달 과정과 정확히 일치했습니다. 즉, AI가 인간 과학자들이 수년간 해결하는 데 걸린 질문에 대해 독립적으로 올바른 답을 제안한 것입니다.

저자들은 이러한 AI가 "단순한 도구가 아니라 창의적 엔진으로서 발견을 가속화할 수 있다"고 결론지었습니다.

마찬가지로 UCL 주도 연구팀은 일반 LLM(및 특화된 "BrainGPT" 모델)이 인간 신경과학자보다 훨씬 높은 정확도로 신경과학 연구 결과를 예측할 수 있음을 보여주었습니다. LLM은 평균 81%의 성공률로 올바른 출판 결과를 선택했으며, 전문가들은 63–66%에 그쳤습니다. 이는 AI가 단순한 사실 조회를 넘어 문헌 패턴을 식별하고 미래 예측을 할 수 있음을 시사합니다.

AI 기반 과학적 발견

과학 분야별 AI 응용

과학 분야별 AI 응용

물리학 및 고급 시뮬레이션에서의 AI

물리학 기반 AI 모델이 융합 실험 결과를 성공적으로 예측했습니다. 예를 들어, 로렌스 리버모어 국립연구소 과학자들은 AI 기반 프레임워크를 사용해 융합 점화 실험 성공 가능성을 며칠 전에 예측했습니다. 수천 개의 시뮬레이션과 과거 실험 데이터를 학습한 이 모델은 실험 수행 전에 점화(순에너지 이득) 성공 확률을 70% 이상으로 예측했습니다.

이 접근법은 AI와 물리 시뮬레이션을 결합해 정확한 예측뿐 아니라 불확실성도 정량화하여 연구자들이 실험 위험을 평가하는 데 도움을 줍니다. 마찬가지로 중력파 연구에서는 AI가 인간 엔지니어가 간과한 킬로미터 규모 광학 공동 추가 같은 새로운 간섭계 구성을 설계해 검출기 민감도를 향상시켰습니다.

물리학 실험 예측하는 AI

AI 기반 실험실 자동화

실험실 자동화도 AI 예측이 혁신을 일으키는 분야입니다. 과학자들은 로봇이 실험을 수행하고 AI가 결과를 분석하는 완전 자동화된 "발견 공장"을 구상합니다. UNC 채플 힐 연구진은 모바일 로봇이 피로 없이 연속적으로 화학 실험을 수행하며 인간보다 훨씬 일관되게 정밀한 프로토콜을 실행할 수 있음을 설명합니다.

이 로봇들은 AI가 즉시 패턴과 이상을 탐지할 수 있는 방대한 데이터를 생성합니다.

이 비전에서 전통적인 설계-제작-테스트-분석 주기는 훨씬 빠르고 적응적으로 변합니다: AI 모델은 다음 실험을 제안하고, 실시간으로 조건을 최적화하며, 전체 실험 캠페인을 계획할 수 있습니다. 예를 들어 UNC 팀은 AI가 유망한 신물질이나 화합물을 식별해 과학자들이 다음에 어디를 탐색할지 효과적으로 안내할 수 있다고 언급합니다.

AI 기반 실험실 자동화

과학 연구에서 AI의 이점

AI 기반 예측은 과학에 막대한 이점을 제공합니다. 실험 선택을 좁혀 발견 속도를 가속화하고, 쓸데없는 실험을 제거해 비용을 절감하며, 인간이 놓칠 수 있는 미묘한 패턴을 발견합니다.

DeepMind의 AlphaFold2 같은 도구는 단백질 구조 예측으로 생물학에 혁신을 가져왔습니다: AlphaFold2는 과학적으로 알려진 약 2억 개 단백질의 3D 구조를 정확히 모델링했습니다.

— DeepMind 연구

이는 실험자들이 번거로운 X선 또는 크라이오-EM 연구에 소요하는 시간을 크게 줄이고 새로운 단백질 연구에 집중할 수 있음을 의미합니다.

마찬가지로 브룩헤이븐 연구소의 ESMBind 모델은 식물 단백질이 아연이나 철 같은 금속 이온과 결합하는 방식을 예측하며, 금속 결합 부위를 식별하는 데 다른 방법보다 뛰어납니다. 이는 영양소 흡수를 위한 유전자 연구를 가속화해 바이오에너지 작물 연구에 기여합니다.

과학적 발견을 가속화하는 AI

AI의 도전과 한계

하지만 이러한 발전은 새로운 질문도 제기합니다. AI가 많은 결과를 잘 예측한다는 사실은 과학적 발견이 종종 익숙한 패턴을 따른다는 점을 시사합니다. UCL 연구진은 "많은 과학이 진정으로 새롭지 않고 기존 문헌의 패턴에 부합한다"고 지적합니다.

실험 결과 예측에서 AI의 도전과 한계

실험 설계에서 AI의 미래

앞으로 AI와 실험은 더욱 밀접하게 연계될 것입니다. 과학자들은 물리학, 화학, 유전체 데이터 등을 활용해 과학 분야에 특화된 "기초 모델"을 개발하여 결과를 더 잘 예측하고 혁신적인 실험 설계를 제안하려 합니다.

실리코에서 반복함으로써 팀은 피펫이나 레이저를 다루기 전에 실험을 최적화할 수 있습니다. 목표는 하이브리드 연구 워크플로우로, AI가 유망한 가설과 경로를 빠르게 좁히고 인간 과학자가 직관과 통찰로 미지의 영역을 탐색하는 것입니다.

실험 설계에서 AI의 미래

잘 수행되면 이 파트너십은 발견 속도를 두세 배로 높여 재생 에너지 재료부터 맞춤형 의학까지 큰 도전을 해결할 수 있습니다.

AI는 과학자들이 가장 효과적인 실험을 설계하고 새로운 영역을 개척하는 데 도움이 되는 "강력한 무기"가 될 것입니다.

— 연구 커뮤니티 합의