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[IT뉴스]에이아이스타, 신소재 연구 개발 프로세스 AI로 혁신 [서울AI허브 2027]

온카뱅크관리자

2026-10-03 10:07:25

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 '서울 AI 허브 2027' 기획시리즈는 서울 AI 허브에 입주한 스타트업들의 인공지능(AI) 기술과 서비스, 사업화 현황 및 차별점을 살펴봅니다. 산업 현장에서의 적용 가능성과 성장 가능성을 짚어보고, 대한민국 AI 생태계의 한 축을 이루는 이들의 기술과 서비스를 소개합니다. [편집자주]
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 <img alt="에이아이스타 CI / 에이아이스타" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/03/552810-SDi8XcZ/20261003100004176fcto.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="xoqXuRYCnO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/03/552810-SDi8XcZ/20261003100004176fcto.jpg" width="658">
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 에이아이스타 CI / 에이아이스타
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 신소재 연구개발에는 방대한 연구자료를 탐색하고 필요 정보를 찾아내는데 많은 시간과 비용이 요구된다. 에이아이스타는 연구자료를 하나의 구조로 연결하고 AI 예측과 후보추천, 물리 기반 검증 기능 등을 제공해 보다 쉽게 연구개발을 진행할 수 있도록 돕는 '스위프트 매트릭스(Swift Matrix)' 플랫폼을 제공하고 있다. 기 업 명대표자명설립연도투자단계주요제품사업분야기술분야주요성과협업유형도입단계타깃시장 
 홈페이지 ※ 기업 현황은 2026년 9월 기준입니다 
 연구데이터부터 후보추천·물리검증까지 R&amp;D 과정 하나로
 신소재 연구개발에는 논문과 특허, 시험성적서, 실험·공정데이터부터 물리 계산 결과까지 방대한 연구자료를 활용한다. 하지만 그간 데이터가 여러 조직과 시스템으로 흩어지고 소재 후보의 탐색 공간도 넓어 연구에 많은 시간과 비용을 필요로 했다.
 에이아이스타는 신소재 연구개발 통합 플랫폼 '스위프트 매트릭스'를 통해 여러 위치에 흩어진 연구자료를 표준화된 데이터 구조로 연결하고 AI를 활용해 목표 물성을 만족하는 소재 후보와 실험 우선순위를 제안한다. 이에 논문·특허·시험성적서·실험데이터부터 DFT·MD 계산결과와 공정데이터까지 다양한 데이터를 연결된 하나의 플랫폼 안에서 활용할 수 있다.
 스위프트 매트릭스는 데이터 엔지니어링·데이터 파이프라인과 예측·분석 모델링, 후보추천·최적화, 피직스 AI 검증 및 연구 워크플로우 자동화 기술로 구현된다. 데이터 엔지니어링·데이터 파이프라인 기술은 서로 다른 형식과 단위로 작성된 연구자료를 조성·구조·공정·평가조건·물성·성능·출처·품질점수·권한 등의 공통 스키마로 정제하고 데이터 버전과 변경이력을 관리한다. 
 카이스트로부터 이전받은 광학문자인식(OCR)과 LLM 기반 데이터 추출·정제·구조화 기술로 비정형 연구문서의 표와 실험조건, 결과를 JSON·CSV 등 표준 형식으로 변환해 조성·공정·물성·성능 간 관계를 지식그래프로 연결한다.
 예측·분석 모델링 기술은 결정구조와 분자 그래프, 조성 벡터 및 물리·화학 디스크립터 등을 활용해 이온전도도와 안정성, 확산특성, 수명과 계면특성 등을 예측한다. 불확실성과 학습범위 밖 후보 여부도 함께 평가해 모델이 충분히 신뢰하기 어려운 후보를 추가 계산이나 실험 대상으로 분류해 제공한다.
 후보추천·최적화 기술은 목표 성능과 안전성, 원가 및 공정 가능성처럼 서로 다른 조건을 다목적 최적화 문제로 정의하고 베이지안 최적화와 능동학습을 이용해 후보군과 다음 실험의 우선 순위를 제안한다. 고성능 예측 후보뿐 아니라 추가 확인 가치가 높은 후보도 고려해 제한된 실험 예산에서 더 많은 정보를 확보할 수 있다.
 피직스 AI 검증과 연구 워크플로우 자동화 기술은 AI가 추천한 후보를 머신러닝 원자간 포텐셜(MLIP)로 스크리닝하고 밀도범함수이론과 분자동역학 등을 이용해 물리적 타당성을 검토한 뒤 실험결과를 다시 데이터와 모델에 반영한다. 여러 전문 에이전트를 활용해 문헌검색부터 후보설계, 물리계산, 실험설계, 결과분석, 보고서 작성까지 하나의 흐름으로 제공한다.
 배터리 넘어 첨단소재까지 사업 확대…'소재 AI OS' 반복 매출 구조화 추진
 에이아이스타는 기업 맞춤형 구축 중심의 사업을 고객 데이터와 연구업무에 지속 연결되는 '소재 AI OS(Materials AI OS)' 기반 반복 매출 구조로 전환할 계획이다. 2026년 국내 소재 기업과 AI 기반 배터리 소재발굴 시스템 구축계약을 체결했고 엔켐과 이차전지 AI 연구개발 협력 MOU를 체결해 SM백셀 등 배터리·소재기업과 공동연구 및 실증협력을 추진 중이다.
 또 스위프트 매트릭스의 기능을 표준화해 기업용 AI 연구개발 플랫폼으로 고도화할 구상이다. 중기적으로는 문헌검색과 예측을 넘어 실제 연구업무를 자동화하는 멀티 에이전트 기반 리서치 코파일럿으로 확장하고 장기적으로는 로봇 합성·평가 장비와 연동한 셀프 드라이빙 랩(Self-Driving Lab)으로 발전시킬 계획이다.
 적용 분야도 이차전지 전해질·양극재·고체전해질에서 반도체 공정소재, 전자재료, 고분자·복합재, 금속·합금 및 모빌리티 소재 등으로 확대한다. 2027년 유료 고객 5개사와 매출 25억원을 시작으로 2030년 유료 고객 30개사와 매출 95억원, 반복매출 비중 50% 이상을 달성하겠다는 구상이다.
 미국과 캐나다에 법인을 설립해 추진 중인 북미 사업도 2027년부터 북미 배터리·핵심소재·반도체 공정기업 대상으로 파일럿과 고객 데이터 기반 성능 검증을 추진하는 등 확대한다. 이후 일본·대만의 배터리·반도체 소재 시장과 유럽의 화학·자동차·에너지 소재 시장으로 진출할 계획이다. 에이아이스타는 장기적으로 AI와 연구자의 협업을 통해 소재 연구과정과 지식을 연결하는 연구개발 운영체제로 성장한다는 목표다.
 권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com
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