AI for Science 2025, 과학 연구의 대전환 분석

지식 내재화, 가설 자동 생성, 실험 자동화까지

▶ 국제학술지 네이처(Nature)는 최근 발간한 ‘AI for Science 2025’  보고서를 통해  “AI가 기존 과학연구 방식 자체를 근본적으로 재편하고 있다”고 분석하면서, 이제 AI는 단순한 도구가 아닌 메타 기술(meta-technology)로 진화하고 있다고 평가했음

 

▶ 보고서는 지금까지 진행된 과학 연구가 실험 중심 연구(Experimental Science), 이론 중심 연구(Theoretical Science), 계산 중심 연구(Computational Science), 데이터 기반 연구(Data-Intensive Science) 등 크게 네 가지의 주요 방식으로 발전해 왔다고 설명함

 

 - 실험 중심 연구는 자연 현상을 관찰하고 실험을 반복하며 경험적 법칙을 도출하는 방식이며, 이론 중심 연구는 수학적 모델과 논리 분석을 통해 과학 이론을 구성하는 방식임. 계산 중심 연구는 컴퓨터 시뮬레이션을 활용해 복잡한 시스템을 수치로 재현하는 방식이며, 데이터 기반 연구는 방대한 데이터를 분석해 통계적 패턴을 찾아내는 방식으로 진행됨

 

▶ 하지만 이 네 가지 연구 방식 모두 복잡계 문제, 예를 들어 기후 변화, 생물-물질의 상호작용, 융합기술 시스템 등의 주제를 다루기에는 한계가 있음. 이러한 차원에서 AI는 복잡성과 불확실성을 극복하는 연구 방식의 새로운 전환을 열어갈 것으로 주목받고 있음

 

▶ 보고서에 따르면, AI는 관측에서 출발하는 전통적인 과학 연구 방식과 달리 가설 설정 없이 대규모 데이터를 분석해 숨은 패턴을 추출하고 이를 기반으로 과학적 발견을 유도할 수 있음. 특히 대형언어모델인 생성형 AI와 물리학 기반의 신경망(Physics-Informed Neural Network)은 기존 모델링의 정확성과 해석력을 모두 향상시키는 데 기여하고 있음

 

▶ 또한, AI는 실험 설계 자동화 및 로봇 실험실(RoboLab)과 결합해 반복 실험 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 방식으로 과학 연구의 효율성을 높이고 있음. 특히 재료과학, 핵융합, 생명공학 분야에서는 이미 AI 기반 실험 최적화 플랫폼이 실제 연구에 적용되고 있음

 

▶ 주목할 만한 점은, AI가 가설을 스스로 생성하고 검증하는 방식의 자동화 연구도 본격화되고 있다는 것임. 보고서에서 전문가들은 “수학자들이 제시하지 못한 새로운 정리나 추측을 AI가 발견하는 사례도 등장하고 있다”면서, AI가 기존 과학적 사고를 보완하거나 뛰어넘을 가능성이 더욱 커질 것이라고 분석했음

 

▶ 한편, 보고서는 AI가 과학 내 학제 사이의 경계를 허물고 있다고 점도 강조했음. 예를 들어 양자 기계학습, 계산생물학, 디지털인문학 등 새로운 학제 간 융합 영역은 AI가 이끌어낸 신흥 연구 분야임. 이에 따라 AI는 데이터 기반 지식을 통합하고 공통의 문제 해결 방식을 통해 과학의 통합과 융합을 촉진하는 기술로 자리매김할 전망임

 

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