안녕하세요. 설재훈 전문가입니다. 장기적으로는 충분히 가능하다고 봅니다. 특히 AI가 연구 아이디어를 만들고 시뮬레이션으로 후보를 좁힌 다음, 자동화 로봇 실험실에서 수천 개의 조건을 동시에 실제로 시험하는 방식이 발전하면 지금보다 연구개발 속도가 크게 빨라질 수 있습니다.
예를 들어 지금은 연구자가 실험 하나를 준비하고 결과를 기다린 뒤 다음 실험을 하는 경우가 많지만, 미래에는 AI가 수많은 조건을 설계 → 시뮬레이션으로 가능성 낮은 조건 제거 → 로봇이 수천 개 실험을 병렬 진행 → 결과를 다시 AI가 분석하고 다음 실험을 자동 설계하는 식으로 계속 반복할 수 있습니다.
여기에 디지털트윈이나 오가노이드 같은 기술이 발전하면 실제 사람이나 제품을 대상으로 하기 전에 가상 환경이나 생체모델에서 상당 부분을 미리 검증할 수도 있습니다. 그러면 물리적인 실험 횟수 자체를 줄일 수 있습니다.
다만 모든 연구가 수개월에서 며칠로 줄어드는 것은 아닙니다. 신약처럼 장기간의 사람에게 안전성 검증이 필요한 분야나 새로운 소재의 장기적인 내구성처럼 실제 시간을 반드시 필요로 하는 분야는 여전히 시간이 걸립니다.
그래도 반도체 설계, 신소재 탐색, 촉매 개발, 일부 신약 후보 발굴처럼 반복 실험이 많고 결과를 빠르게 측정할 수 있는 분야에서는 수개월~수년 걸리던 초기 연구 과정이 앞으로 수주 또는 경우에 따라 며칠 수준으로 압축되는 사례가 크게 늘어날 가능성이 있다고 생각합니다.
결국 미래에는 실험 자체를 없애는 것보다는, AI·시뮬레이션·자동화 로봇을 이용해 사람이 하던 실험의 수를 극단적으로 줄이고 동시에 수천 개의 실험을 돌리는 방향으로 물리적 병목을 크게 줄일 가능성이 높습니다.