생성형 AI가 연구자의 논문 검색과 문헌 요약을 지원하는 수준을 넘어 과학 연구 전 과정에 참여하는 ‘AI for Science’ 시대가 본격화되고 있다. 글로벌 연구기관들은 AI가 연구 생산성과 성과에 미치는 영향을 실증하려는 시도를 확대하고 있으며, 대학 연구실을 중심으로 AI 기반 연구 환경 구축도 속도를 내고 있다.
글로벌 AI 에이전트 스타트업 라이너는 서울대학교 재료공학부 남기태 교수의 생체분자나노재료연구실(BMNL)과 AI for Science 분야 공동 연구를 위한 업무협약을 체결했다.
(왼쪽부터) 7월 21일 서울대학교 공학관 39동 2층 대회의실에서 열린 ‘첨단 재료과학 분야 AI for Science’ 연구 협력을 위한 업무협약식에서 남기태 서울대학교 재료공학부 교수와 김진우 라이너 대표가 기념사진을 촬영하고 있다. (사진 제공: 라이너)
AI 서비스 넘어 공동 연구 파트너로
이번 협력은 라이너의 AI 연구 플랫폼 ‘라이너 스콜라(Liner Scholar)’와 재료과학 특화 AI 연구 에이전트를 활용해 AI가 첨단 자연과학 연구 생산성에 미치는 영향을 실증·분석하는 것을 목표로 한다. 특히 라이너가 대학 연구실에 AI 서비스를 공급하는 수준을 넘어 연구를 함께 수행하는 공동 연구 파트너로 참여하는 첫 사례라는 점에 의미를 두고 있다.
양측은 ▲라이너 스콜라 기반 연구 워크플로우 실증 ▲재료과학 특화 AI 연구 에이전트 공동 개발 ▲AI 연구 기여도 정량 분석을 핵심 과제로 추진한다. 라이너는 AI 파이프라인과 모델 개발을 담당하고, 서울대 BMNL은 도메인 전문지식 제공과 연구 검증, 데이터 검증을 맡는다.
첫 공동 프로젝트에서는 BMNL 연구진이 가설 설정과 문헌 조사, 논문 작성까지 연구 전 과정에서 라이너 스콜라를 활용한다. 이 과정에서 축적되는 연구 데이터를 기반으로 재료과학 특화 AI 연구 에이전트를 공동 개발하고, AI 활용이 연구 속도와 성과에 미치는 영향을 정량적으로 분석할 계획이다.
서울대학교 재료공학부 남기태 교수는 생체 모방 재료공학과 인공광합성, 카이랄 나노소재 분야 연구를 이끌어온 연구자로, 이번 협력을 통해 AI 기반 연구 방식의 실효성을 검증한다.
남기태 교수는 “AI 연구 도구가 실제 연구실의 워크플로우에서 어떤 가치를 만들어내는지를 엄밀하게 실증하는 것 자체가 의미 있는 연구”라며 “이번 협력이 AI 기술과 첨단 과학이 결합하는 새로운 연구 방식의 선례가 되기를 기대한다”고 말했다.
김진우 라이너 대표는 “세계적인 연구 성과를 쌓아온 남기태 교수 연구실과 함께 AI가 과학 연구에 기여하는 정도를 데이터로 검증하게 돼 뜻깊다”며 “연구자가 반복적인 업무에서 벗어나 창의적인 연구에 집중할 수 있는 환경을 대학 연구 현장부터 만들어가겠다”고 말했다.
한편 라이너는 과학기술정보통신부의 ‘K-문샷’ 프로젝트에 참여하며 과학 AI 에이전트 개발을 추진하고 있다. 지난해에는 라이너 스콜라를 활용해 작성된 논문 3편이 미국 스탠퍼드대학교가 주최한 ‘Agents4Science 2025’에 채택됐으며, 이 가운데 한국과학영재학교 최재영 학생의 논문은 ‘스포트라이트(Spotlight)’ 논문으로 선정됐다. 회사는 5억 건 이상의 글로벌 학술 데이터베이스와 에이전틱 리서치(Agentic Research) 기술을 기반으로 대학과 연구기관 협력을 확대해 AI for Science 생태계를 구축해 나갈 계획이다.
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