‘스즈키 반응’은 의약품 제조 등 고부가가치 화합물 제조에 널리 쓰이는 화학 반응이다. 항암제와 진통제, 천식 치료제를 비롯한 의약품은 물론 OLED(유기발광다이오드) 반도체 제조에도 사용된다. 팔라듐을 촉매로 활용해 탄소와 탄소를 결합시키는 것이 반응의 핵심이다. 스즈키 아키라 일본 훗카이도대 교수는 다양한 산업을 견인한 이 반응을 개발한 공로로 2010년 노벨 화학상을 공동으로 수상하기도 했다.
이 같은 ‘노벨상급’ 연구자가 개발한 화학 반응을 단 4분 만에 만들어내는 AI가 개발됐다. 미국 카네기멜론대 등 공동 연구진은 스스로 전문 자료를 학습하여 화학 실험 계획을 세우고, 로봇에게 실험을 지시하는 인공지능(AI) 화학자 ‘코사이언티스트(Coscientist)’를 개발하고, 그 성과를 21일 최고 권위의 국제학술지 ‘네이처(Nature)’를 통해 알렸다.

코사이언티스트는 문서에 포함된 텍스트 등 대규모 데이터에서 의미와 패턴을 추출할 수 있는 AI다. 연구진은 오픈AI의 GPT-4 등 대규모언어모델(LLM)을 기반으로 코사이언티스트를 만들었다. 인간 화학자처럼 지식을 습득한다. 온라인에서 화합물에 대한 정보 및 합성법 등 전문 정보를 조사하고, 그 결과에 따라 실험을 계획한다.
코사이언티스트는 특정 물질을 합성하는 화학 반응을 계획할 수 있다. 화학적 구조를 표기하는 기법인 ‘SMILES’ 형식으로 인코딩된 화학 정보를 활용하여 학습하고, 계획한다. 연구진은 사전 실험에서 코사이언티스트가 아스피린, 이부프로펜과 같은 물질을 합성하는 화학 반응을 계획하는 능력을 시험했는데, 습득한 지식을 활용해 반응을 설계하고 완벽한 결과물을 만들어냈다.
이후에는 로봇 화학 장비를 제어하는 AI를 결합시켰다. 로봇 화학 장비는 용액을 정밀하게 흡입, 분출, 가열, 혼합 등 동작을 반복 수행하는 데 흔히 사용된다. 연구진은 사전 실험에서 코사이언티스트에게 ‘96개의 작은 용기로 구성된 그리드에 용액을 분사하라’, ‘특정 색으로 모든 줄을 칠하라’, ‘파란색 대각선을 그려라’ 등의 간단한 임무를 수행시켰는데, 모두 성공적으로 완수했다.
이어 빨강, 노랑, 파랑 등 세 가지 색상의 액체가 들어있는 판을 제시하고 판에 어떤 색이 어느 위치에 있는지를 결정하도록 했다. 눈이 없는 코사이언티스트는 광도 측정기 로봇으로 제시된 판을 보내 각 용기에서 흡수된 빛의 파장을 분석하여 색을 판별해내는 데도 성공했다. 또한, 로봇 실험실 장비를 제어하는 매뉴얼 문서를 검색하고, 설계된 실험을 수행하는 코드를 작성하는 데도 성공했다.

모든 프로그램을 결합한 뒤, 연구진은 코사이언티스트에 ‘스즈키 반응’을 수행하라는 명령을 내렸다. 이전에 관련 반응을 수행해 본 적 없었음에도 4분이 채 되지 않아 제공한 화학 물질을 사용하여 필요한 반응을 생성하기 위한 정확한 절차를 설계했다. 이를 로봇 실험실에 전달하여 실제 실험을 수행하려고 할 때 ‘코드 오류’가 발생한 문제도 있었지만, 코사이언티스트가 스스로 오류를 발견하고, 코드를 수정하여 다시 실험을 진행했다. 연구진은 코사이언티스트가 합성한 액체 샘플을 분석한 결과 스즈키 반응의 스펙트럼 특징을 찾아냈다. AI가 스스로 화학 지식을 습득하고, 제시된 물질로 반응을 설계하고, 이를 로봇에게 명령해 실제로 합성하는 것까지 가능하다는 의미다.
연구를 이끈 게이브 고메스 미국 카네기멜런대 교수는 “과학은 시도와 실패, 배우고, 개선하는 과정의 반복인데 AI가 이 과정의 속도를 높일 수 있다”며 “또한, AI는 사람과 달리 24시간 내내 아이디어를 내고, 실험하며 지속적으로 개선점을 찾을 수 있다는 점에서 훌륭한 동료 연구자로 역할할 수 있다”고 말했다. 이어 그는 “다만, 의도적이거나 우연적인 오남용을 방지하기 위해서는 규칙과 정책 마련이 선행돼야 할 것”이라고 덧붙였다.