구글이 2025년 2월 19일 공개한 인공지능(AI) 도구로, 구글의 생성형 AI "제미나이 2.0(Gemini 2.0)"을 기반으로 한다. 이는 시뮬레이션과 웹 검색 등을 통해 사용자가 입력한 연구 목표에 맞는 가설을 세우고 연구 계획까지 수립한다는 점이 가장 큰 특징이다.
구글이 2025년 2월 19일 공개한 인공지능(AI) 도구로, 생물의학 연구를 가속화하고 혁신적인 과학적 발견을 촉진하기 위해 개발된 것이다. 이는 구글의 생성형 AI "제미나이 2.0(Gemini 2.0)"을 기반으로 하는데, 시뮬레이션과 웹 검색 등을 통해 사용자가 입력한 연구 목표에 맞는 가설을 세우고 연구 계획까지 수립한다는 점이 가장 큰 특징이다. 즉, 거대언어모델(LLM)과 과학자처럼 사고하는 기능을 결합한 형태로, 과학자는 자신이 사용하는 언어로 연구 목표와 실험 제약과 기타 속성만 입력하면 모든 과정을 받아볼 수 있다.
AI Co-Scientist 핵심 구성 요소
- Generation Agent: 초기 연구 가설과 제안을 생성한다.
- Reflection Agent: 가설의 정확성과 혁신성을 평가하고 피드백을 제공한다.
- Ranking Agent: 다양한 가설을 비교해 가장 유망한 것을 선정한다.
- Evolution Agent: 가설을 반복적으로 개선하여 완성도를 높인다.
- Proximity Agent: 기존 연구와의 관련성을 평가해 중복을 피한다.
- Meta-Review Agent: 연구 결과의 일관성과 신뢰성을 검토한다.
- Supervisor Agent: 전체 워크플로를 관리하고 자원을 할당한다.
작동 원리와 실제 적용 사례
AI 공동 과학자는 여러 개의 AI 에이전트가 각각 가설 생성, 연구 계획 세분화, 과제 배분, 가설 평가 및 개선을 협업해 수행하는 방식으로 이뤄진다. 이 외에도 사용자가 연구를 진행하는 데 참고할 만한 학술 논문을 추천하거나, 연구자가 놓친 변수를 짚어주는 것도 역할 중 하나다.
구글에 따르면 AI 공동 과학자는 성능 검증을 위해 투입된 항생제 내성 슈퍼박테리아 연구, 급성 골수성 백혈병 치료 약물 연구, 간 섬유증 표적 연구 등에서 유의미한 성과를 낸 것으로 알려졌다. 우선 항생제 내성 슈퍼박테리아 연구에서는 박테리아의 유전자 전달 메커니즘을 발견하고 이를 통해 새로운 치료 전략을 제안했으며, 간 섬유증 표적 연구에서는 새로운 표적을 발견하고 이를 기반으로 한 약물 재창출 가능성을 제시했다.
