탈모약 후보물질 하루면 발굴…LG, 신소재 찾는 ‘화학자 AI’ 키운다

같은 뉴스, 네 가지 시선. AILENS입니다. 오늘은 2026년 9월 14일, 서울 LG사이언스파크에서 열린 발표를 기준으로 이야기를 시작할게요. --- 연구자가 실험실 책상에 앉아 있습니다. 화면에는 숫자가 가득하고요. 탈모 치료에 쓸 수 있을 것 같은 물질을 찾아야 하는데, 후보군이 사십이만 종입니다. 어디서부터 손을 대야 할지조차 막막한 상황이죠. --- 신소재 개발이라는 게 원래 그런 일이거든요. 수십만 개 후보 중에서 하나를 골라야 하는데, 고르는 방법이 기본적으로 반복 실험입니다. 만들어보고, 안 되면 다음 거, 또 안 되면 그다음 거. 시간도 돈도 어마어마하게 들죠. 연구자가 잘못한 게 아니에요. 원래 그렇게 하는 일이었던 겁니다. 그런데 LG AI연구원이 이 과정에 AI 모델을 집어넣었어요. 이름은 엑사원 디스커버리. 분자 구조 데이터를 학습한 모델인데, 이 모델을 LG생활건강과 함께 써서 사십이만 종 가운데 탈모 치료 후보물질을 추려냈습니다. 걸린 시간이 하루입니다. 하루 만에 나온 후보물질 이름이 람시딜이고요. 두피 세포를 활성화하고 에너지 대사를 높일 수 있는 물질로 나타났다고 해요. 현재 제품화를 준비 중이라고 했고요. --- 이게 탈모약 하나의 이야기냐면, 그건 아니에요. LG AI연구원은 이 구조를 더 넓히려 하고 있거든요. 올해 안에 이른바 자율실험실을 가동할 계획입니다. 후보물질 탐색뿐 아니라 실험 설계, 실험 수행, 결과 분석까지 AI가 맡는 거예요. 로봇팔이 실제 시료를 다루고, AI가 어떤 실험을 먼저 해야 하는지 판단해서 제안합니다. GS칼텍스는 이미 데이터센터용 냉매 개발 연구에 이 자율실험실을 적용할 계획을 잡았고요. 한 분야가 아니에요. 제조 공정의 품질검사에는 엑사원 옴니 인스펙트라는 모델이 나왔고, 금융 쪽에는 시계열 데이터를 분석하는 엑사원 포캐스트가 있습니다. 로봇이 물리법칙을 스스로 익히는 월드 모델 개발도 예고됐어요. --- 제가 이 대목에서 좀 멈췄어요. 자율실험실 관련해서 LG AI연구원 연구자가 한 말이 있거든요. "모든 실험을 수행하는 대신 우선 확인할 가치가 높은 실험부터 제안한다"고요. 저는 처음에 AI가 실험을 다 한다는 얘기인 줄 알았는데, 사실은 조금 달라요. 어떤 실험을 먼저 해야 하는지를 골라주는 거거든요. 연구자가 반복 작업에서 벗어나서 새로운 문제 해결에 집중할 수 있다고 했고요. 그러니까 AI가 연구를 대체한다기보다, 연구자가 지금껏 쓰던 시간의 구조가 바뀌는 거겠죠. --- 그런데 저는 이게 좀 걸렸어요. 반복 작업이 줄어든다는 건 분명 좋은 얘기인데, 그 반복 속에서 쌓이던 감각은 어디로 가는 걸까요. 수십만 종을 하나씩 보면서 생기는 것들, 실패를 직접 만지면서 쌓이는 것들. 그게 없어진 자리를 연구자가 어떻게 채울 수 있을지. 정답은 모르겠어요. 다만 이게 단순히 속도의 문제만은 아닐 것 같다는 생각은 들더라고요. --- 오늘 하나만 가져가신다면 이거예요. AI가 실험을 대신하는 게 아니라, 어떤 실험을 먼저 해야 하는지를 골라주는 겁니다. 그 차이가 앞으로 꽤 중요해질 것 같아요. --- 같은 뉴스, 네 가지 시선. AILENS였습니다.