인공지능은 더 이상 보조 도구가 아닌 과학 연구의 핵심 엔진으로 자리 잡고 있습니다. 방대한 데이터 속에서 인간이 찾기 어려운 패턴을 발견하고, 수년이 걸리던 실험을 며칠로 단축시키며, 복잡한 생물학적 시스템을 정밀하게 시뮬레이션하는 능력은 과학의 속도와 방식 자체를 재편하고 있습니다. 이제 AI는 단순히 연구를 돕는 것을 넘어, 인간이 상상조차 하지 못했던 발견의 영역을 개척하고 있습니다.
의료진단 혁신: EEG와 EKG로 질병을 읽다
AI가 의료 진단 분야에서 보여주는 성과는 접근성과 정확성이라는 두 가지 측면에서 혁명적입니다. 치매 진단의 경우, 기존에는 여러 검사와 긴 시간이 필요했지만, 이제 EEG 뇌 신호만으로도 치매 유형을 구별할 수 있게 되었습니다. 연합 학습 설정을 통해 환자 기록을 공유하지 않으면서도 기관 간 데이터로부터 학습한 AI 모델은 일부 분류에서 최대 97%의 정확도를 달성했으며, 알츠하이머병, 전두측두엽 치매 및 건강한 그룹을 분리할 때 80% 이상의 정확도를 보였습니다. EEG는 비침습적이고 비교적 저렴하며 널리 사용 가능하기 때문에, 이러한 기술은 조기 진단의 문턱을 크게 낮출 수 있습니다.
심장 질환 진단에서도 유사한 돌파구가 열렸습니다. 미시간 대학교 연구진이 개발한 AI 모델은 표준 10초 EKG만으로 관상 미세혈관 기능 장애를 감지할 수 있습니다. 이 질환은 표준 검사에서 명확하게 나타나지 않아 진단이 어려웠지만, AI는 숨겨진 패턴을 찾아내며 기존 방법으로는 놓치는 사례를 식별합니다. 새로운 장비나 특수 영상 촬영 없이 의사들이 이미 매일 사용하는 검사에서 더 많은 정보를 추출한다는 점에서, 이는 실용성과 효율성을 동시에 확보한 사례입니다. 다만 이러한 AI 진단 도구가 확산될수록, 결과를 해석하고 최종 판단을 내리는 의료진의 역할은 더욱 중요해집니다. AI가 제시한 패턴이 개별 환자의 맥락에서 어떤 의미를 갖는지, 어떤 가정 위에서 도출된 결과인지를 판단하는 것은 여전히 사람의 몫이기 때문입니다.
신약개발 가속화: 분자부터 단백질까지
신약 개발은 전통적으로 수십억 원의 비용과 10년 이상의 시간이 소요되는 분야였습니다. 그러나 AI는 이 과정의 여러 단계에서 극적인 속도 향상을 가져오고 있습니다. 항생제 개발에서 AI 모델은 3,600만 개가 넘는 가능한 분자를 분석하여 완전히 새로운 항생제 후보 물질을 생성했으며, 초기 테스트에서 기존 항생제와 유사한 효능으로 최대 90%의 성공률을 보였습니다. 더욱 중요한 것은 이러한 약물 개발에 필요한 시간이 경우에 따라 약 70% 단축되었다는 점입니다. 이는 재활용 의약품이 아니라 알려진 저항성 문제를 피하기 위해 완전히 새롭게 설계된 분자들입니다.
단백질 연구에서도 AI는 패러다임을 전환하고 있습니다. AlphaFold 3는 단백질이 시간이 지남에 따라 어떻게 움직이고 모양을 바꾸는지를 최대 98%의 정확도로 예측할 수 있습니다. 단백질은 몸 안의 작은 기계이며 항상 움직이고 있지만, 한동안 과학자들은 정지된 이미지만 볼 수 있었습니다. AI가 이제 이러한 움직임과 상호 작용을 모델링함으로써, 연구자들은 이전에는 보이지 않았던 상호 작용 지점을 발견하고 있습니다. 어떤 경우에는 이를 통해 약물 관련 연구 속도가 50배나 빨라졌습니다.
가장 인상적인 것은 Bolts 2의 등장입니다. 단백질이 약물 분자와 결합하는 방식을 예측하는 데 일반적으로 몇 시간 또는 며칠의 계산이 필요했지만, Bolts 2는 이를 약 18초로 줄였습니다. 단일 GPU에서 단백질 구조와 리간드 결합을 예측하는 동시에 물리 기반 자유 에너지 방법과 비슷한 정확도에 도달하는데, 이는 실질적으로 약 천 배의 속도 향상입니다. 약물 발견은 이제 느린 필터링에서 빠른 스크리닝으로 전환되어, 연구자들이 이전보다 훨씬 더 많은 가능성을 탐색할 수 있습니다. 그러나 이러한 속도 향상이 의미 있으려면, AI가 제시한 후보 물질이 왜 효과적일 것인지에 대한 생물학적 근거를 이해하는 과정이 반드시 병행되어야 합니다.
기후예측과 한계: 데이터의 양면성
AI는 기후 과학에서도 양면적인 모습을 보여줍니다. Google DeepMind에서 개발한 GenCast는 대부분의 측정에서 물리 기반 모델을 능가하는 확률적 날씨 예측을 제공합니다. 최대 15일의 중거리 예측에서 97.2%의 정확도를 달성했으며, 확률적 예측 지표의 97%에서 운영 시스템을 능가했습니다. 하나의 결과를 예측하는 대신 가능성의 범위를 추정하므로, 예측 담당자는 단일 예측에 의존하기보다는 위험, 불확실성 및 가능성을 더 잘 평가할 수 있습니다. 이는 극한 기상 계획에 매우 유용한 접근법입니다.
그러나 동시에 AI의 근본적인 한계도 드러났습니다. 연구원들은 AI 기상 모델이 희귀한 극한 현상인 '회색 코뿔소'에 어려움을 겪는다는 것을 발견했습니다. 이러한 현상은 과거 데이터 패턴에서 벗어난 사건으로, 일부 테스트에서 모델이 보이지 않는 극단을 예측하려고 할 때 실패율이 최대 90%에 달했습니다. 문제의 핵심은 데이터 불균형입니다. AI는 과거로부터 학습하고, 희귀한 사건은 충분히 자주 나타나지 않기 때문입니다. 이 발견은 특히 잘못된 확신이 위험할 수 있는 위험 계획을 위해 기후 과학에서 AI가 사용되는 방식을 재구성하고 있습니다.
기후 연구는 또한 재료 과학과 연결되며 새로운 가능성을 열고 있습니다. MIT 연구진은 AI를 사용하여 백만 개가 넘는 암석 샘플을 분석하여 기존 시멘트를 대체할 수 있는 재료를 찾았습니다. 이 시스템은 강도 요구 사항을 충족하면서도 배출량을 80~95% 줄이는 대안을 찾아냈으며, AI가 설계한 제형은 이미 실제 혼합물에서 콘크리트의 탄소 발자국을 약 40% 줄였습니다. 콘크리트는 지구상에서 가장 큰 탄소 배출원 중 하나이며, 시멘트 하나만으로도 대부분의 국가보다 더 많은 탄소를 배출하기 때문에 작은 재료 변화가 전 세계적인 규모로 빠르게 더해질 수 있습니다.
결론
AI가 과학 연구의 핵심 인프라로 자리 잡을수록, 그 결과를 비판적으로 해석하고 책임지는 인간의 역할은 더욱 중요해집니다. AI가 발견한 패턴이 왜 의미 있는지, 어떤 가정 위에서 나온 결과인지를 판단하는 과정은 여전히 사람의 몫이며, 이러한 균형이 유지될 때 AI는 진정한 과학적 도약의 동반자가 될 수 있습니다.
[출처]
영상 제목/채널명: https://www.youtube.com/watch?v=SCLHfhu5ZmM