핵심 요약
정부가 바이오, 재료·화학, 지구과학, 핵융합, 원자력, 이차전지 등 6대 전략 분야에 특화한 인공지능(AI) 모델 개발에 본격 착수했다. 과학 연구의 핵심 도구로 AI를 끌어들여 신약 후보물질 탐색부터 배터리 설계, 원전 안전성 평가까지 연구 생산성을 끌어올린다는 구상이다. 단기 실적보다는 중장기 산업 경쟁력과 테마 모멘텀 관점에서 접근할 사안이다.
통계적 참고 정보 · 수익 보장 아님
정밀 분석정부가 바이오, 재료·화학, 지구과학, 핵융합, 원자력, 이차전지 등 6대 전략 분야에 특화한 인공지능(AI) 모델 개발에 본격 착수했다. 과학 연구의 핵심 도구로 AI를 끌어들여 신약 후보물질 탐색부터 배터리 설계, 원전 안전성 평가까지 연구 생산성을 끌어올린다는 구상이다. 단기 실적보다는 중장기 산업 경쟁력과 테마 모멘텀 관점에서 접근할 사안이다.
과학기술정보통신부는 4일 AI와 과학기술(S&T)을 결합한 혁신기술개발 사업의 과제 착수보고회를 열고 6개 분야 신규 과제를 선정했다. 대상 분야는 바이오, 재료·화학, 지구과학, 핵융합, 원자력, 이차전지로, 각 분야의 연구 데이터와 실험 과정을 학습한 특화 AI 모델을 설계하는 것이 골자다.
이는 범용 거대언어모델(LLM)과 달리 특정 과학 영역의 전문 데이터에 최적화된 모델을 지향한다. 신약 분야에서는 방대한 화합물 라이브러리에서 후보물질을 빠르게 탐색하고, 이차전지에서는 신소재 조합과 셀 구조를 시뮬레이션하며, 원자력에서는 안전성 평가와 사고 시나리오 분석에 AI를 적용하는 식이다.
최근 글로벌 연구개발 현장에서는 AI가 가설 수립과 실험 설계, 데이터 분석을 자동화하는 이른바 AI 포 사이언스 흐름이 빠르게 확산되고 있다. 신약 개발은 통상 10년 이상, 수조 원대 비용이 드는데, AI 신약개발은 후보물질 발굴 단계를 수개월로 단축할 잠재력이 있다. 정부가 전략기술 단위로 모델을 묶어 지원하는 것은 개별 기업이 감당하기 어려운 데이터 인프라와 컴퓨팅 자원을 공공이 마중물로 대겠다는 의미다.
낙관 시나리오에서는 6대 분야 특화 AI 모델이 연구 생산성을 끌어올리며 신약·배터리·원전 등 전략 산업의 글로벌 경쟁력을 높이고, 관련 기업의 중장기 성장 기반을 강화할 수 있다. 다만 공공 주도 연구개발 사업은 성과 도출까지 시간이 오래 걸리고 예산·정책 연속성에 따라 추진력이 달라질 수 있다는 리스크가 상존한다. 투자자는 테마 기대감과 실제 사업화 진척을 구분해, 검증된 성과가 나오는 종목 중심으로 선별 접근하는 전략이 유효하다.
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