국내외 과학기술 정책에 대한 간략한 정보
단신동향
해외단신
과학의 한계를 뛰어넘는 ‘AI for Science’의 최전선 원문보기 1
- 국가 일본
- 생성기관 이화학연구소
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2026-06-19
- 등록일 2026-06-29
- 권호 314
○ 이화학연구소는 AI를 통해 과학 연구를 가속화하는 ‘AI for Science’ 흐름에 대응하고 연구 인프라를 구축하기 위해 연구 분야에 특화된 AI를 개발하는 ‘과학 연구 기반 모델 개발 프로그램(AGIS: Advanced General Intelligence for Science Program)’을 출범
- 생성형 AI 확산의 배경에는 대량의 데이터로 거대한 베이스 모델을 구축해 다양한 용도에 응용하는 ‘기반모델’ 개념이 있으며, AGIS는 AlphaFold2·ESMFold 등 단백질 입체구조 예측 AI가 아미노산 서열과 입체구조의 관계를 대량 학습해 기반모델의 잠재력을 입증한 사례에 주목하면서 생명의과학·재료과학 등 다른 과학 분야에서도 거대 기반모델 구축이 필요하다고 주장
- 이에 따라 이화학연구소(理研)는 '24년 4월 AGIS를 출범시켜, 가설 생성·모델화 등 과학의 핵심 과정에 AI를 관여시켜 과학을 가속화한다는 방침 아래 생명·의과학 분야 모델, 재료·물성 분야 모델, 로봇 자동실험 등을 담당하는 공통기반 개발·정비, 이를 뒷받침할 계산기반 개척의 네 가지 프로젝트를 추진하고 있으며, '26년 3월 도입해 같은 해 6월 ‘리큐(理究)’로 명명된 최신 슈퍼컴퓨터가 현장 연구자와 정보 전문가의 연계를 뒷받침
- AGIS는 로봇을 활용한 실험 자동화와 멀티모달 방식으로 AI가 필요로 하는 데이터를 종합적으로 수집하는 데 주력하는 한편, 거대 IT기업에 의한 ‘과학의 폐쇄화’를 경계하며 일부가 AI를 독점하지 않고 누구나 혜택을 누리는 오픈 과학 기반 구축을 지향
- 생성형 AI 확산의 배경에는 대량의 데이터로 거대한 베이스 모델을 구축해 다양한 용도에 응용하는 ‘기반모델’ 개념이 있으며, AGIS는 AlphaFold2·ESMFold 등 단백질 입체구조 예측 AI가 아미노산 서열과 입체구조의 관계를 대량 학습해 기반모델의 잠재력을 입증한 사례에 주목하면서 생명의과학·재료과학 등 다른 과학 분야에서도 거대 기반모델 구축이 필요하다고 주장
- 이에 따라 이화학연구소(理研)는 '24년 4월 AGIS를 출범시켜, 가설 생성·모델화 등 과학의 핵심 과정에 AI를 관여시켜 과학을 가속화한다는 방침 아래 생명·의과학 분야 모델, 재료·물성 분야 모델, 로봇 자동실험 등을 담당하는 공통기반 개발·정비, 이를 뒷받침할 계산기반 개척의 네 가지 프로젝트를 추진하고 있으며, '26년 3월 도입해 같은 해 6월 ‘리큐(理究)’로 명명된 최신 슈퍼컴퓨터가 현장 연구자와 정보 전문가의 연계를 뒷받침
- AGIS는 로봇을 활용한 실험 자동화와 멀티모달 방식으로 AI가 필요로 하는 데이터를 종합적으로 수집하는 데 주력하는 한편, 거대 IT기업에 의한 ‘과학의 폐쇄화’를 경계하며 일부가 AI를 독점하지 않고 누구나 혜택을 누리는 오픈 과학 기반 구축을 지향
