최근 테뉴어(종신 재직권)를 받은 라파엘 고메즈-봄바렐리(Rafael Gómez-Bombarelli) MIT 교수는 '일반 과학 지능(general scientific intelligence)'으로의 전환을 이끌고 있다. 그의 연구실은 기존의 물리 기반 시뮬레이션과 현대적인 생성형 AI를 결합하여 수작업 중심의 실험실 연구가 가진 물리적 한계를 극복하고 있다. 특히 수십만 개의 디지털 실험을 동시에 수행하는 '고속 대량 시뮬레이션' 방식을 통해 차세대 배터리부터 유기 발광 다이오드(OLED)에 이르기까지 유망한 분자 구조를 빠르게 식별하고 있다.

소재 공학 분야는 현재 중대한 두 번째 변곡점을 맞이하고 있다. 2015년경의 첫 번째 물결이 컴퓨터에 화학 구조를 인식시키는 데 집중했다면, 지금은 다양한 형태의 데이터를 통합 처리하는 멀티모달 AI가 핵심이다. 이를 통해 모델은 자연어로 작성된 연구 논문과 소재의 3D 구조, 그리고 복잡한 합성법을 동시에 분석하고 추론할 수 있게 되었다. 이러한 능력은 인간의 사고방식을 닮았으면서도 훨씬 더 거대한 규모로 작동하는 총체적인 과학적 '사고'를 가능하게 한다.

고메즈-봄바렐리 교수가 최근 설립한 Lila Sciences는 과학적 초지능 플랫폼 구축을 목표로 한다. 이는 AI를 단순한 보조 도구를 넘어 과학적 발견의 핵심 동력으로 변모시키려는 산업 전반의 흐름을 반영하고 있다. 특히 물리 시뮬레이션이 고품질 데이터를 생성하고 이 데이터가 다시 AI 모델을 고도화하는 '선순환 구조'를 구축함으로써, 신소재가 개념 단계에서 실제 제품으로 구현되기까지 걸리는 시간을 획기적으로 단축하고 있다.

최근 테뉴어(종신 재직권)를 받은 라파엘 고메즈-봄바렐리(Rafael Gómez-Bombarelli) MIT 교수는 '일반 과학 지능(general scientific intelligence)'으로의 전환을 이끌고 있다. 그의 연구실은 기존의 물리 기반 시뮬레이션과 현대적인 생성형 AI를 결합하여 수작업 중심의 실험실 연구가 가진 물리적 한계를 극복하고 있다. 특히 수십만 개의 디지털 실험을 동시에 수행하는 '고속 대량 시뮬레이션' 방식을 통해 차세대 배터리부터 유기 발광 다이오드(OLED)에 이르기까지 유망한 분자 구조를 빠르게 식별하고 있다.

소재 공학 분야는 현재 중대한 두 번째 변곡점을 맞이하고 있다. 2015년경의 첫 번째 물결이 컴퓨터에 화학 구조를 인식시키는 데 집중했다면, 지금은 다양한 형태의 데이터를 통합 처리하는 멀티모달 AI가 핵심이다. 이를 통해 모델은 자연어로 작성된 연구 논문과 소재의 3D 구조, 그리고 복잡한 합성법을 동시에 분석하고 추론할 수 있게 되었다. 이러한 능력은 인간의 사고방식을 닮았으면서도 훨씬 더 거대한 규모로 작동하는 총체적인 과학적 '사고'를 가능하게 한다.

고메즈-봄바렐리 교수가 최근 설립한 Lila Sciences는 과학적 초지능 플랫폼 구축을 목표로 한다. 이는 AI를 단순한 보조 도구를 넘어 과학적 발견의 핵심 동력으로 변모시키려는 산업 전반의 흐름을 반영하고 있다. 특히 물리 시뮬레이션이 고품질 데이터를 생성하고 이 데이터가 다시 AI 모델을 고도화하는 '선순환 구조'를 구축함으로써, 신소재가 개념 단계에서 실제 제품으로 구현되기까지 걸리는 시간을 획기적으로 단축하고 있다.