[이슈투데이=김정훈 기자] 정부는 인공지능(AI)과 데이터로 산업기술 혁신을 가속하기 위해 2030년까지 인공지능 적용 기술개발 600개 프로젝트를 추진하고, 2032년까지 산업부 신규 연구개발 과제의 100%를 투입한다.
또한, AI를 기술개발의 핵심 수단으로 활용하는 과제를 지원하는 'AI+R&D 트랙'을 신설하고 2032년까지 신규예산 100%를 투자한다.
이어서, 기업의 인공지능 전환(AX)을 촉진하고 산업공급망데이터플랫폼 구축을 통해 산업 전반의 데이터 연계를 지원한다.
산업통상자원부는 17일 한국타이어 테크노플렉스(판교)에서 안덕근 장관 주재로 제3차 산업디지털전환위원회를 열어 'AI + R&DI(기술혁신) 추진전략'과 '산업데이터 활용 활성화 방안'을 발표했다.
이번 대책은 지난달 국가인공지능위원회에서 발표한 산업 인공지능 전환 확산 방안의 후속조치이자, 지난 5월 AI시대의 신산업 정책 위원회를 출범하면서 추진하기로 한 6대 분야별 AI 활용전략 중 세 번째이다.
3차 위원회에는 민간,정부위원과 AX를 적극 추진하고 있는 이수일 한국타이어앤테크놀로지 부회장과 이경우 대통령실 인공지능,디지털비서관 등이 참석했다.
◆ AI+R&DI 추진전략
AI+R&DI는 AI를 산업현장의 기술개발(Research & Development)과 혁신(Innovation) 과정에 적용해 시간과 비용을 절감하고 성과를 극대화하는 기술혁신 방식으로, 연구개발 생산성 저하, 연구인력 부족, 기술 패권 경쟁 등 우리 산업이 직면한 문제를 해결할 핵심수단으로 떠오르고 있다.
최근, AI를 활용해 단백질의 복잡한 구조를 예측하고 이를 신약 개발에 적용하는 기술을 개발한 구글 딥마인드의 CEO 등 두 명이 올해 노벨 화학상 수상자로 선정되면서 더욱 주목받고 있다.
AI+R&DI 추진전략은 ▲AI를 적용한 기술개발을 확산하고(AI+기술개발) ▲전 세계 기술,인재를 AI로 탐색하고 연결하며(AI+개방혁신) ▲정부 연구개발(R&D) 기획-평가-성과관리 과정에 AI를 전면 적용하는(AI+연구행정) 등 3가지 축으로 구성되었다.
이를 통해 2030년까지 기술혁신 소요기간과 비용을 30% 이상 절감하고, 사업화 매출을 40% 확대하며, 정부 연구개발(R&D)에 참여하는 연구자의 행정부담 50% 경감을 목표로 한다.
산업부는 먼저, 방대한 데이터를 분석하고 실시간 최적화 기능을 수행하는 인공지능을 연구설계와 실험수행에 적용하는 기술개발 방식을 산업전반에 확산한다.
이를 위해 2030년까지 600개 연구개발 프로젝트를 단계별로 추진하고, 2032년까지 산업부 신규 연구개발 과제의 100%를 투입한다.
AI기술을 활용해 특허, 논문, 실험데이터를 분석하고 기술개발 방향 설정, 연구설계, 가상실험, 결과예측을 수행하는 AI 기반 연구설계 솔루션을 개발해 확산해 나간다.
반도체, 바이오, 이차전지 등 업종별 다수기업이 활용하는 연구설계 솔루션 10개, 개별기업이 사용하는 솔루션 90개를 2030년까지 선정해 지원한다.
기업수요가 많은 소재 분야의 물질 데이터도 2026년까지 두 배 이상 확대해 1000만 건을 구축하고 연산자원에 대한 지원방안도 마련한다.
또한, AI와 로봇공학을 활용해 실험을 자동화하고 데이터를 실시간 분석해 실험계획을 스스로 변경,수행할 수 있는 AI 자율실험실을 도입한다.
모듈형 연구로봇, AI 적용 분석장비, 실험데이터 보안, 교차오염 방지 등 핵심기술을 자율제조 분야 기술개발과 연계해 개발할 예정이다.
특히, 투자를 주저하는 기업들을 위해 공동 활용할 수 있는 자율실험실 10개, 기업 맞춤형 자율실험실 480개, 그리고 최첨단 AI 등대실험실 10개 등 2030년까지 모두 500개의 AI 자율실험실을 단계적으로 도입하고 확산할 계획이다.
이어서, 앞으로 AI+R&D가 일반화할 것으로 예상됨에 따라, 이를 빠르게 확산하기 위해 정부는 R&D 제도를 정비한다.
AI를 기술개발의 핵심 수단으로 활용하는 과제를 지원하기 위해 'AI+R&D 트랙'을 신설하고, 과제 평가 시 반드시 AI 전문가(2인 이상)가 참여하도록 하며, 별도의 평가 기준을 마련한다.
현재 1억 원 이상 장비에 대해서는 국가장비심의위원회에서 심의를 거치고 있으나, AI+R&D의 특성을 고려해 이 절차를 간소화하는 방안을 관계 부처와 협의해 추진한다.
산업부는 이어서, 전 세계에 흩어진 기술과 인재 등 혁신 자원을 AI를 통해 탐색하고 연결하는 Tech-GPT 플랫폼을 구축하고, 이를 통해 관련 생태계도 육성한다.
다음 달부터 특허 1억 1000만 건, 논문 2억 2000만 건 등 민간이 보유한 데이터를 대형언어모델(LLM)로 학습시켜 내년 하반기부터 서비스를 제공한다.
2026년부터 실시간으로 인재와 기업 정보를 탐색하는 기능을 도입하고, 2027년부터는 글로벌 플랫폼과의 협업을 통해 기술과 인재 정보를 확충해 나갈 계획이다.
이를 위해 2028년까지 정부 100억 원, 민간 61억 원 등 모두 161억원을 투입한다.
아울러, 국내 시장이 아직 초기 단계인 지식재산권(IP) 전략 수립과 공급망 분석 등 전문 서비스 생태계도 함께 조성한다.
Tech-GPT는 AI가 작성한 분석 정보와 함께 민간 서비스 내용을 소개하고 연결할 계획이다.
시설,장비 정보제공, 기술이전 등 국내외 전문기업이 제공하는 온라인 서비스를 활성화하기 위해 Tech-GPT 스토어도 개설할 예정이다.
산업부는 또한, 정부 R&D 사업의 과제기획-선정평가-성과관리 전 과정에 AI를 전면 적용해 기업,연구자의 편의성을 높이고 전문기관의 전문성을 보완한다.
기업,연구자들이 연구에 집중할 수 있도록 행정업무를 지원하는 AI 어시스턴트를 내년부터 단계적으로 구축한다.
AI가 사업계획서 초안 작성을 지원하고, 연구 데이터 관리-연구노트 기록-결과 보고서 제출까지 자동으로 생성해 제공한다.
연구비 증빙 서류를 자동으로 검토,분류하고, 법률,규정,사례 정보 등을 24시간 챗봇상담으로 제공한다.
◆ 산업데이터 활용 활성화 방안
산업부는 기업들이 데이터를 활용하는 과정의 어려움을 해소하고, 산업 현장에서의 데이터 활용을 촉진하기 위해 산업데이터 활용 활성화 방안도 발표했다.
산업의 인공지능 전환(AX)의 기반인 산업데이터를 기업이 효과적으로 활용할 수 있도록 다각적인 지원을 제공하는 데 중점을 두었다.
산업부는 먼저, 기업의 산업 데이터 활용 역량을 강화하여 AI 활용을 촉진할 방침이다.
현재 많은 기업이 데이터 수집과 가공 과정에서 기술적 한계와 전문인력 부족으로 충분한 성과를 내지 못하고 있다.
특히, 기업이 보유한 원데이터를 AI가 학습할 수 있는 데이터로 가공하는 데이터 전처리 작업이 복잡하고 까다로워 많은 기업이 AI 활용을 포기하는 상황이다.
이를 해결하기 위해 정부는 기업들이 AI 활용 과정에서 겪는 부담을 줄일 수 있도록 데이터 전처리 자동화 시스템을 지원해 데이터 가공에 소요되는 부담을 완화할 계획이다.
산업부는 이어서, 기업 간 데이터 연계를 지원하여 공급망 최적화 및 품질관리 등의 혁신적 성과 창출을 촉진한다.
디지털제품여권(DPP) 등 다가오는 글로벌 규제 대응을 위해서는 공급망 기업 간 데이터 협업이 필수적이며, 경쟁력 강화를 위해 데이터 연계를 통한 생산 혁신의 필요성도 증대되고 있다.
기업이 비밀 유출에 대한 우려 없이 적극적으로 산업데이터를 연계하기 위해서는 안전하고 공통된 규칙하에 거래할 수 있는 기반을 선제적으로 마련해야 한다.
이에, 정부는 기업이 자신의 데이터를 소유하면서 기업 간 데이터 공유와 거래가 가능한 분산형 데이터스페이스 방식의 산업데이터 플랫폼 구축을 지원할 예정이다.
이를 통해 기업들이 글로벌 규제에 대응할 수 있도록 지원하는 한편 데이터 연계 등을 활용해 새로운 비즈니스 모델을 개발할 수 있도록 관련 시범사업도 추진할 예정이다.
안덕근 산업부 장관은 'AI는 이제 기술혁신의 핵심적인 도구로 자리 잡고 있으며, 산업 전반에 걸친 패러다임 전환을 이끌어갈 게임체인저'라고 강조하고 'AI를 활용해 우리 산업의 체질을 근본적으로 변화시키는 데 정부가 전폭적으로 지원할 것'이라고 밝혔다.
[출처=산업통상자원부]
