국내
AI 연구개발 프로젝트 600개⋯ 2030년까지 추진
AI 적용 방법에 대한 고민
올해 노벨 화학상 수상자로 꼽힌 사람 중 한 명인 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자CEO는 한국인에게도 매우 익숙한 사람이다. 2016년 바둑기사 이세돌
9단을 꺾어 전
세계의 주목을 받은 AI ‘알파고’의 개발자이기 때문이다. 그런데 그가 갑자기 왜 ‘화학상’ 수상자로 꼽혔을까? 바로 단백질의 복잡한 구조를 예측하고 이를 신약 개발에 적용하는
기술을 개발한 데 대한 공로를 인정받았기 때문이다.
이처럼 최근 글로벌 산업계에선 AI를 산업 현장의 연구개발R&D과 혁신 과정에 적용하는 방법에 대한 고민이 활발히 이뤄지고 있다. AI를 활용하면 시간과 비용을
절감할 수 있을 뿐
아니라 성과를 극대화할 수 있기 때문이다. 인간이 수백 시간에 걸쳐 일일이 시행착오를 겪지 않아도 AI는 축적된 데이터로 순식간에 가능성을 분석해줄 수 있다. 휴식이 필요 없는
로봇과 AI가 24시간 연속해서 자동으로 반복적인 실험 수행을 할 수 있다는 것도 큰 장점이다.
다양한 추진 전략 발표
산업통상자원부는 지난 10월 ‘AI+R&DI’ 추진 전략을 발표하며 이 같은 방안을 추진하겠다고 밝혔다. 2030년까지 AI를 연구 설계와 실험 수행에 적용하는 기술개발 프로젝트를
600개 추진하고, 2032년까지 산업통상자원부 신규 R&D 과제의 100%에 투입하겠다는 발상이다. 이를 통해 2030년까지 기술혁신 소요 기간과 비용을 30% 이상 절감하고,
사업화 매출을 40% 확대하는 한편, 정부 R&D에 참여하는 연구자의 행정 부담을 50% 경감하겠다는 것이 정부의 목표다.
특히 행정 업무 부담을 크게 경감시켜줄 것으로 기대되는 AI 어시스턴트는 2025년부터 단계적으로 구축할 계획이다. AI가 사업계획서 초안 작성을 지원하고, 연구 데이터 관리-연구
노트 기록-결과 보고서 제출까지 자동으로 생성해 제공한다. 연구비 증빙서류를 자동으로 검토·분류하고, 법률·규정·사례 정보 등을 24시간 챗봇 상담으로 제공한다.
한편 정부는 AI를 토대로 데이터베이스 구축도 병행할 계획이다. 정부는 전 세계에 흩어진 기술과 인재 등 혁신 자원을 AI를 통해 탐색하고 연결할 수 있는 테크-GPT 플랫폼을
구축한다. 특허 1억1000만 건, 논문 2억2000만 건 등 민간이 보유한 데이터를 대형 언어 모델LLM로 학습시켜 2025년 하반기부터 서비스를 제공할
계획이다.
2026년부터는 실시간으로 인재와 기업 정보를 탐색하는 기능을 도입하고, 2027년부터는 글로벌 플랫폼과의 협업을 통해 인재 정보를 확충해나갈 계획이다. 이를 위해 2024년부터
2028년까지 정부는 100억 원, 민간은 61억 원을 투자한다.
10월 17일 경기도 성남시 판교에 위치한 한국타이어 테크노플렉스에서 열린
제3차 산업디지털전환 위원회에 참석해 드라이빙
시뮬레이터를 살펴보고 있는
안덕근 산업통상자원부 장관.