R&D 현장에도 디지털트윈·AI 활용한다

[파이낸셜뉴스] #. 수십년이 걸리던 단백질 구조해독을 인공지능(AI)으로 한시간도 안걸려 해독해 바이오 신약개발 기간을 단축시킨다.
#. 반도체 개발 연구실에 디지털 트윈 기술을 적용해 연구자가 먼 지역에서도 현장에 있는 것처럼 장비를 조종하고 수리한다.

과학기술정보통신부가 과학기술 연구개발(R&D)의 효율성과 속도를 획기적으로 끌어올리기 위해 R&D 현장을 디지털 트윈과 AI로 무장시킨다.

디지털 트윈 등 스마트랩 모델을 80개 개발하고 2027년까지 2000억원을 투입해 디지털로 전환된 9개 R&D 사업을 진행키로 했다.

과기정통부 오태석 제1차관은 20일 한국과학기술원(KAIST)에서 'R&D 디지털화 촉진방안'을 발표했다.

오태석 제1차관은 이 자리에서 "단백질 구조 해석에서부터 반도체 설계, 소재 개발에 이르기까지 기존 연구방식의 한계를 극복하고 혁신적인 성과를 창출하기 위해 디지털 기법을 접목한 R&D의 중요성이 갈수록 커지고 있다"고 설명했다.

주요 방안을 살펴보면, 우선 AI, 연구 빅데이터 등을 바이오와 소재, 기계시스템 등 R&D 전반에 도입하는 융합연구를 활성화한다. 이를 위해 2027년까지 2000억원을 투입해서 디지털 융합연구를 통한 난치 질환 진단과 신소재 개발, 우주변화 예측 등 9개 R&D 사업을 추진한다. 또한 AI 로봇 소재연구실과 바이오파운드리 등 첨단 스마트랩을 개발하고 활용폭을 넓히기로 했다.

다음으로 R&D 디지털화의 핵심인 연구데이터의 수집과 공유, 활용체계를 고도화한다. 2027년까지 단백질 데이터 분석을 통한 항체 설계 및 질병 진단, 소재 데이터 기반 합성 가능성 예측 등 연구데이터 분석모델을 40개 이상 개발·확보할 계획이다. 또 원격 실험이 가능한 디지털 트윈 가상 실험환경도 양자역학 등 10개 연구분야에 대해 구축키로 했다.

디지털 역량을 겸비한 핵심 연구인력도 2028년까지 8000명을 양성한다. 이를위해 매년 1000여명의 연구자를 대상으로 AI 역량강화를 위한 데이터 사이언스 교육을 확대키로 했다.

이와함께 과학기술 분야의 석·박사 과정 학생들이 디지털 기술을 익힐 수 있도록 소재 정보학 융합교육 등의 프로그램도 제공한다.

이외에도 연구기관의 연구지원 방식을 디지털화해 연구자의 연구 집중을 향상시킨다.

예를들어 연구행정 시스템을 클라우드로 통합하고, 연구행정 근접지원 AI 챗봇 개발, 연구행정 자동화 시스템을 개발하는 등 지능형 연구지원시스템을 구축키로 했다.

[e-mail] 김만기 기자