경험·지식 말하면 AI가 실험계획 반영…자율실험실

[앵커]
연구자의 경험과 지식을 말로 전달하면 AI가 스스로 실험 계획에 반영하는 기술이 개발됐습니다.

이 기술을 가상실험 환경에 적용하자 목표 성능에 도달하기 위한 탐색 횟수가 기존의 4분의 1 이하로 줄었습니다.

김은별 기자입니다.

[기자]
정해진 실험만 반복하는 자동화 장비와 달리 AI가 스스로 결과를 학습해 최적의 다음 실험을 스스로 선택하는 '자율실험실'.

하지만 기존 '자율실험실'은 AI가 백지 상태에서 시작해 값비싼 실험을 반복해 초기 탐색 부담이 컸습니다.

국내 연구진이 연구자의 경험과 지식을 말로 전달하면 AI가 스스로 실험 계획에 반영하는 '자율실험실용 AI 기술'을 개발했습니다.

핵심은 적은 횟수의 실험으로 최적의 조건을 효율적으로 찾아가는 AI 탐색 기법인 '베이지안 최적화 AI' 모델입니다.

연구진은 이 AI 모델과 연구자의 말을 이해하는 언어모델을 결합했습니다.

연구자가 말로 지식을 전달하면, 언어모델이 이를 AI가 활용할 사전정보와 제약조건으로 자동 변환해 탐색에 반영하는 원리입니다.

[아밀레자 모타펙 / 한국화학연구원 박사후연구원 : 사전 지식을 반영한 '베이지안 최적화 알고리즘'은 인간의 지식을 활용해 학습되거나 사용되는 알고리즘으로, 더 빠르게 최적점에 도달하거나 시약을 더 적게 소모할 수 있도록 해줍니다.]

연구진은 실제 실험데이터로 구성한 가상실험 환경에서 목표 성능 도달에 필요한 탐색 횟수가 기존 대비 4분의 1 이하 수준으로 줄었다고 설명했습니다.

또 연구자의 지식이 틀린 경우, AI가 연구자의 조언을 스스로 검증하는 적응형 신뢰도 검증을 적용해 안전성을 높였다고 덧붙였습니다.

이번 연구는 국제학술지 '저널 오브 케미컬 인포메이션 앤 모델링 (Journal of Chemical Information & Modeling)' 최신호에 실렸습니다.

YTN 사이언스 김은별입니다.


영상편집 : 지준성



YTN 사이언스 김은별 (kimeb0124@ytn.co.kr)