[녹색경제신문 = 김지윤 기자] 한국미래기술교육연구원이 AI와 로봇을 활용한 연구개발(R&D) 자동화와 자율실험실(Self-Driving Laboratory·SDL) 구축 전략을 조망하는 세미나를 연다. AI가 실험을 설계하고 로봇이 수행한 뒤 결과를 다시 AI가 분석해 다음 실험을 자동으로 결정하는 '폐루프(Closed-loop)' 방식이 차세대 연구개발 패러다임으로 부상하는 가운데, 산업별 구축 사례와 활용 전략을 공유하는 자리다.

한국미래기술교육연구원은 오는 9월 15일 서울 여의도 FKI 컨퍼런스센터 2층 사파이어홀에서 'AI·로봇 기반 R&D 자동화와 자율실험실(SDL) 구축 전략 - AI R&D 자동화, SDL(스크리닝·폐루프 최적화), Lab Automation' 세미나를 온·오프라인으로 개최한다고 11일 밝혔다.

최근 연구개발 환경은 연구자의 경험과 반복 실험에 의존하던 방식에서 벗어나 AI와 로봇을 결합한 자율실험 체계로 빠르게 전환되고 있다. AI가 실험 조건을 설계하고 로봇이 실험을 수행한 뒤 결과를 분석해 다음 실험을 스스로 최적화하는 폐루프 기반 연구 방식이 확산되면서, 신소재와 화학, 바이오, 반도체, 배터리 등 반복 실험이 많은 산업을 중심으로 연구 기간을 단축할 수 있는 핵심 기술로 주목받고 있다.

시장 성장 전망도 가파르다. 글로벌 시장조사업체들은 실험실 자동화 시장이 2030년까지 100억 달러를 넘어설 것으로 전망하고 있으며, AI 기반 신약개발 시장 역시 2030년까지 연평균 25% 이상의 성장세를 이어갈 것으로 내다보고 있다. 글로벌 제약사와 소재기업, 국가 연구기관들도 AI 기반 후보물질 탐색과 자동화 실험 플랫폼 구축 경쟁에 속도를 내고 있다.

이번 세미나에서는 AI 기반 후보물질·후보소재 스크리닝과 폐루프 실험 최적화 전략을 비롯해 AI 네이티브 R&D 구현을 위한 연구장비 자율화 및 실험 인프라 구축 방안이 소개된다.

이어 ADC 제조 자율랩 구축과 바이오의약품 생산공정 최적화, AI 기반 의료장비 연동 자동화 및 Lab Automation 전략, 기존 연구실의 자동화 실험실 전환 방안 등을 다룰 예정이다. 이와 함께 AI 자율실험실 기반 신소재 개발 전략과 공정 시스템·운영체계 구축, AI 최적화 기술 등 자율실험실 구현에 필요한 핵심 기술과 실증 사례도 공유한다.

한국미래기술교육연구원 관계자는 "AI 자율실험실은 단순한 실험 자동화를 넘어 연구개발 방식을 근본적으로 바꾸는 혁신 플랫폼으로 자리 잡고 있다"며 "후보물질 발굴부터 실험 설계, 데이터 분석, 공정 최적화까지 AI가 연구 전 과정을 지원하면서 기업의 연구개발 생산성을 크게 높일 것으로 기대된다"고 말했다.