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인공지능 시대, 화학은 어떻게 달라지고 있을까?

신석민 교수님은 서울대학교 화학부 교수로, 다양한 계산 기반 연구를 수행해 오신 화학자이십니다. 또한 2022년부터 2023년까지 대한화학회 회장을 역임하시며 국내 화학 연구를 이끌어 오셨습니다. 교수님의 연구는 세 가지 키워드로 쉽게 정리할 수 있는데요. 계산화학(CC)은 분자를 '설계'하고, 양자화학(QC)은 양자 상태를 '제어'하며, 인공지능(AI)은 복잡한 분자 시스템을 '예측'하는 도구입니다. 

1. 계산의 시대, 그리고 그 이후

최근 과학 연구는 컴퓨터 성능의 눈부신 발전과 함께 큰 변화를 맞이하고 있습니다. 과거에는 이론과 실험이 중심이었다면, 이제는 계산(computation)이 하나의 중요한 축으로 자리 잡았습니다. 특히 시뮬레이션과 많은 양의 데이터를 활용한 인공지능 연구가 빠르게 늘어나고 있는데요. 신석민 교수님은 이러한 흐름 속에서 계산화학을 기반으로, 분자동역학과 양자동역학 시뮬레이션을 활용해 눈으로 직접 보기 어려운 분자의 움직임과 변화를 분석하고 계십니다. 나아가 단순한 구조를 넘어, 시간에 따라 변화하는 분자의 기능까지 이해하고자 하는 연구를 수행하고 계십니다.

2. 화학 반응 제어에서 양자컴퓨터로

신 교수님의 초기 연구는 양자 동역학을 기반으로 한 '반응 제어'에 집중되어 있었습니다. 반응 제어란, 화학 반응이 일어나는 과정을 원하는 방향으로 유도하기 위해 분자의 상태를 정밀하게 조절하는 것을 의미합니다. 교수님께서는 특히 레이저를 이용해 반응을 유도하는 단열 경로 방법을 연구하셨습니다.

이런 연구는 최근 주목받고 있는 양자컴퓨터와도 연결됩니다. 여기서 양자 상태를 제어하는 기술이 큐비트(qubit)를 다루고 양자 게이트*를 구현하는 데까지 이어질 수 있다는 점에서, 기초 연구가 첨단 기술로 확장되는 좋은 사례라고 할 수 있습니다. 

* 양자 컴퓨터에서 큐비트를 제어하는 기본적인 연산을 수행하는 수단

4. 인공지능이 바꾸는 계산화학

최근에는 인공지능을 계산화학에 접목하는 흐름이 매우 빠르게 확산되고 있습니다. 대표적으로 AlphaFold와 RoseTTAFold는 단백질 구조 예측의 정확도를 획기적으로 높이며 큰 주목을 받고 있습니다. 이러한 기술은 단순히 구조를 예측하는 것을 넘어, 분자 간 상호작용까지 이해하는 단계로 발전하고 있습니다.

특히 신석민 교수님께서는 상하이 포럼에서 Shanghai Academy of AI for Science(SAIS) 방문 강연을 통해, “AI가 스스로 새로운 과학적 질문을 만들어낼 수 있는가?”라는 화두를 제시하셨습니다. 이를 바탕으로 AI를 단순한 보조 도구가 아니라, 연구 방식을 바꾸는 핵심 요소로 바라봐야 한다고 강조하셨습니다. 또한 멀티모달 화학 모델과 물리 기반 머신러닝을 결합한 새로운 연구 패러다임을 제시하시며, 과학이 AI 중심의 '5th paradigm'으로 나아가고 있음을 설명하셨습니다.

다음 질문: "구조 다음은 무엇인가?"

신 교수님께서는 여기서 한 걸음 더 나아가, '구조 이후의 질문'에 주목하고 계십니다. 단백질의 기능은 그 구조에 의해서만 결정되는 것이 아니라, 다양한 구조적 상태 중 특정 상태가 선택되면서 나타난다는 점에 주목하신 것입니다. 즉, 시간에 따라 변화하는 구조들의 집합(형태 앙상블)을 고려하는 것이 중요하다는 관점입니다. 특히 IDP*와 같은 비정형 단백질이나 효소의 기능은 이러한 동역학적 접근을 통해 더욱 깊이 이해될 수 있습니다.

* IDP(Intrinsically Disordered Protein): 일정한 3차원 구조를 갖지 않고, 상황에 따라 다양한 형태로 변하며 기능하는 단백질

신석민 교수님의 강연을 더 자세히 보고 싶으시다면, 아래 링크를 통해 발표 자료와 영상을 확인해 보시기 바랍니다.

AI가 실험복을 입는다면