MDDI 연설문 · 2025-06-30

SMS Tan Kiat How의 제12회 첨단기술 소재 국제 컨퍼런스 연설문

Tan Kiat How · MDDI 선임정무장관 · 제12회 첨단 기술 소재 국제 학술대회에서의 How

요점

  • 싱가포르 정부는 2021년부터 2025년까지를 아우르는 연구·혁신·기업 계획인 RIE2025에 280억 싱가포르 달러를 투입하기로 하였으며, 후속 계획인 RIE2030은 현재 수립 중에 있습니다.
  • Lawrence Wong 총리는 새로운 「AI for Science」 이니셔티브에 1억 2,000만 싱가포르 달러를 배정한다고 발표하였으며, 이를 통해 AI와 각 학문 분야 간의 심층 협력, 공유 도구 및 플랫폼, 그리고 상향식 연구 제안을 지원할 예정입니다.
  • 첫 번째 「AI for Science Challenge」 연구비 공모를 통해 접수된 제안서 중 약 3분의 1은 재료과학 분야에 집중되어 있으며, AI 기반 플랫폼을 개발하여 재료 발견 및 최적화를 가속화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
  • 싱가포르에서 개발된 딥러닝 AI 시스템인 SELENA+는 당뇨병 환자에게서 위협적인 안과 질환을 감지하고, 국내 의료 기관에서 수분 내에 진단 결과를 제공합니다.
  • 싱가포르 해양항만청은 항만 안전 및 운영 효율성을 위한 AI 기반 시뮬레이션과 최적화를 구현하기 위해 Maritime Digital Twin을 출범시켰습니다.
  • 미국 에너지부 산하 Berkeley National Laboratory의 A-Lab은 AI를 활용하여 인간 연구자의 일일 처리량 대비 50배에서 100배의 속도로 신소재를 평가합니다.

전체 번역

MDDI 영어 원문의 번역 · 번역일: 2026-06-21

내외 귀빈 여러분,

신사 숙녀 여러분,

안녕하십니까. 제12회 첨단기술소재 국제학술대회, 약칭 ICMAT에 여러분과 함께하게 되어 매우 기쁩니다.

ICMAT는 소재과학 분야의 최고 플랫폼으로 자리매김하였습니다. 전 세계의 저명한 연구자, 산업 전문가, 혁신가들이 한자리에 모이는 행사입니다. 오늘 이 자리에도 그 사실이 여실히 드러나고 있습니다. 올해 학술대회에는 전 세계 2,000명 이상의 참가자들이 함께하고 있습니다.

싱가포르는 오랫동안 과학, 기술, 혁신을 받아들이고 이에 투자해 왔습니다. 이러한 노력은 우리 경제 변혁의 연속적인 물결을 이끌어 온 동력이었습니다. 최근 수년간, 이러한 노력은 연구·혁신·기업(Research, Innovation and Enterprise, RIE) 계획에 따라 추진되어 왔습니다. 정부는 2021년부터 2025년까지 RIE2025 계획에 S$280억을 투자하기로 약정하였습니다. 현재는 차기 재원 배분인 RIE2030을 수립하는 과정에 있습니다.

지난 수년간 우리의 과학·기술·혁신 여정에서 하나의 핵심 주제가 부상하였습니다. 바로 AI를 포함한 디지털 기술이 혁신을 뒷받침하고 가속화하는 데 얼마나 중요한가 하는 것입니다. 그리고 이를 통해 현실 세계에 실질적인 변화를 가져올 수 있습니다. 특히 AI는 싱가포르에 막대한 잠재력을 지니고 있습니다. AI는 천연자원 없이 작고 개방된 경제를 운영해야 하는 우리의 제약을 극복할 수 있게 해 줍니다. 스마트 도구를 활용할 수 있도록 하고, 생산성 향상에 기여하며, 혁신을 이끌어 냅니다.

범용 기술로서 AI는 경제와 사회 전반에 걸쳐 적용될 때 그 진정한 가치가 실현됩니다. AI는 비즈니스 프로세스를 개선하고, 운영 방식을 혁신하며, 새로운 제품과 솔루션을 통해 가치를 창출합니다. 오늘날 우리는 이미 다양한 분야에서 AI의 영향을 목도하고 있습니다.

싱가포르의 몇 가지 사례를 소개해 드리겠습니다.

해양 분야에서 AI는 증가하는 항만 교통량과 제한된 해상 공간이라는 과제를 헤쳐 나가는 데 도움을 주고 있습니다. 바로 이러한 배경 속에서 MPA는 싱가포르의 해양 디지털 트윈(Maritime Digital Twin)을 출범시켰습니다. 이를 통해 AI 시뮬레이션과 최적화를 활용하여 항만 안전과 운영 효율을 높이고 있습니다.

의료 분야에서 AI는 단순히 일선 서비스 제공을 개선하는 데 그치지 않습니다. 환자 치료, 질병 진단, 신약 개발에 접근하는 방식 자체를 근본적으로 바꾸고 있습니다. SELENA+(싱가포르 안구 병변 분석기)를 예로 들어 보겠습니다. 싱가포르에서 개발된 이 딥러닝 AI 소프트웨어는 당뇨병 환자의 위험한 안구 질환을 탁월한 정밀도로 탐지합니다. 현재 SELENA+는 국내 의료기관에서 활용되며, 몇 시간 또는 며칠이 걸리던 검사 결과를 불과 수 분 만에 제공하고 있습니다.

과학 연구에서 AI의 활용은 이미 발견의 속도를 가속화하고 있습니다. 실제로 우리는 작년에 하나의 이정표를 목격하였습니다. 노벨 화학상이 단백질 구조를 예측하는 AI 모델을 개발한 Dr. Demis Hassabis에게 수여된 것입니다. 과거에 수년이 걸리던 일이 이제는 며칠, 심지어 몇 시간 만에 이루어질 수 있게 되었습니다.

바로 이러한 이유로 Lawrence Wong 총리는 작년에 새로운 「AI for Science」 이니셔티브에 1억 2천만 달러를 투자하겠다는 약속을 발표하였습니다. 이 이니셔티브는 다양한 과학 분야에 걸쳐 연구 생산성을 높이기 위한 AI 방법론과 도구 개발에 초점을 맞추고 있습니다.

이 이니셔티브의 세 가지 핵심 사항을 말씀드리겠습니다.

첫째, 심층적인 협력을 지원할 것입니다. 이러한 협력은 AI 연구자와 과학 분야 전문가들을 한데 모을 것입니다. 첨단 소재 연구 및 바이오의학 과학 등 싱가포르의 미래에 중요한 분야에 집중할 것입니다.

둘째, 공유 AI 도구 및 플랫폼 개발을 지원할 것입니다. 이러한 자원은 우리 연구 커뮤니티 전체에 혜택을 가져다줄 것입니다.

셋째, 연구 커뮤니티로부터의 상향식 제안을 지원할 것입니다.

특히 소재과학은 AI에 의해 변혁될 준비가 되어 있습니다. 이 분야에서 발견과 개발의 전통적인 방법은 수년, 심지어 수십 년이 걸릴 수 있습니다. AI는 이 과정을 획기적으로 가속화할 수 있습니다. 청정에너지를 위한 새로운 소재를 발견하는 데 도움을 주고, 전자공학을 발전시키며, 지속가능한 제조를 가능하게 합니다. 미국 에너지부 산하 버클리 국립연구소(Berkeley National Laboratory)의 A-Lab 사례를 생각해 보십시오. 그곳에서 AI는 잠재적인 신소재의 실제 적용 가능성을 평가합니다. 하루에 인간보다 50배에서 100배 더 많은 샘플을 처리합니다.

따라서 첫 번째 「AI for Science Challenge」 연구비 공모에서 접수된 제안의 약 3분의 1이 소재과학에 초점을 맞추고 있다는 점을 기쁜 마음으로 말씀드립니다. 이러한 제안들은 야심차고 미래지향적입니다. AI 기반 플랫폼과 방법론을 개발하고, 소재 발견 및 최적화를 가속화하는 것을 목표로 합니다. 많은 제안이 고처리량 실험과 AI를 결합하고 있습니다. 이론적 예측과 실제 소재 성능 간의 간극을 메우고자 합니다.

이는 우리 소재과학 연구 커뮤니티의 높은 관심을 반영하는 것입니다. AI 도입에 있어 이미 축적된 역량을 보여 주는 것이기도 합니다. 주목할 점은 이러한 제안 중 다수가 국제 전문가들을 포함하고 있다는 것입니다. 전 세계 공동 연구자와 협력자들의 전문성을 활용하고 있습니다. 저는 이러한 협력적 접근 방식이 필수적이라고 굳게 믿습니다. 이것이 「AI for Science」를 성공으로 이끌 것입니다. AI 연구자와 분야 전문가 간의 협력이 필요합니다. 연구기관 간의 파트너십이 필요합니다. 산업 파트너와의 협력이 필요합니다. 정부 기관은 이 과정을 촉진하고 지원할 수 있습니다.

그렇기 때문에 싱가포르는 개방성에 대한 헌신을 유지하고 있습니다. 우리는 아이디어의 전 세계적 흐름과 교차 교류를 환영합니다. 세계가 새로운 격동의 시대에 접어들고 있는 지금도 우리는 이러한 입장을 견지합니다. 작은 나라인 우리는 세계로부터 스스로를 고립시킬 여유가 없습니다. 우리의 강점은 글로벌 혁신 네트워크에 연결되어 있다는 데 있습니다. 우리는 신뢰할 수 있는 허브이자 노드로 남아야 합니다. 이를 통해 과학적 돌파구를 실질적인 영향력을 지닌 실용적 솔루션으로 전환할 수 있습니다. 싱가포르만이 아니라 세계에 혜택을 주는 솔루션으로 말입니다.

결론적으로, ICMAT는 촉매제로서의 역할을 계속해 나가고 있습니다. 소재과학 분야의 국제 협력을 이끌고 있습니다. 이번 주 이 자리에서 나누는 논의들이 획기적인 발견과 수많은 새로운 협력으로 이어질 것이라고 확신합니다. 오늘 이 자리에 계신 소재과학 연구 커뮤니티 여러분께 초대의 말씀을 드립니다. 이 흥미진진한 여정에 함께해 주십시오. 「AI for Science」 이니셔티브에 기여해 주십시오. 싱가포르에서, 그리고 싱가포르와 함께 연구를 진행해 주십시오. 소재과학 혁신의 한계를 넓혀 나가는 데 힘을 보태 주십시오.

이 말씀을 끝으로, 모든 분들께서 뜻깊고 생산적인 제12회 ICMAT를 보내시기를 기원합니다.

감사합니다.

영어 원문

MDDI 공식 웹사이트 원문 · 수집일: 2026-06-21

Distinguished guests,

Ladies and gentlemen,

Good morning. I am delighted to join you at the 12th International Conference on Materials for Advanced Technology or ICMAT in short.

ICMAT has established itself as a premier platform for the materials science community. It brings together leading researchers, industry experts, and innovators from around the world. And this is powerfully reflected today – with over 2,000 participants from across the globe joining us at this year's conference.

Singapore has long embraced and invested in science, technology and innovation. These have powered successive waves of our economic transformation. In recent years, these efforts have been guided by our Research, Innovation and Enterprise – or RIE – plans. The Government has committed S$28 billion in funding for our RIE2025 plan from 2021 to 2025. And we are currently shaping the next tranche of funding – RIE2030.

One key theme has emerged in the past few years of our science, technology and innovation journey. It is about how digital technologies, including AI, are critical in underpinning and accelerating innovation. And through this, they enable real-world impact. AI, in particular, holds tremendous potential for Singapore. It allows us to overcome our constraints as a small, open economy with no natural resources. It enables us to leverage smart tools. It helps us improve our productivity. And it drives innovation.

As a general-purpose technology, AI realises its true value when applied across our economy and society. It improves business processes. It transforms operations. And it creates value through new products and solutions. We are already witnessing AI's impact today across multiple domains.

Let me share some examples here in Singapore.

In the maritime sector, AI helps us navigate the challenges of increasing port traffic and constrained sea space. It was against this backdrop that MPA launched Singapore's Maritime Digital Twin – enabling AI simulations and optimisation to enhance port safety and operational efficiency.

In healthcare, AI is not just improving frontline service delivery. It is fundamentally changing how we approach patient care, disease diagnosis, and drug development. Consider SELENA+ – the Singapore Eye Lesion Analyser. This deep-learning AI software, developed right here in Singapore, detects threatening eye conditions in diabetic patients with remarkable precision. Today, SELENA+ serves our local healthcare institutions, delivering patient results in minutes – not hours or days.

The use of AI in scientific research is already accelerating discoveries. Indeed, we witnessed a milestone just last year. The Nobel Prize in Chemistry was awarded to Dr Demis Hassabis for developing AI models to predict protein structures. What once took years can now be accomplished in days – or even hours.

This is why Prime Minister Lawrence Wong announced our commitment of $120 million to the new “AI for Science” initiative last year. This initiative focuses on developing AI methods and tools to enhance research productivity across multiple scientific domains.

Let me highlight three key aspects of this initiative.

First, it will fund deep collaborations. These collaborations will bring together AI researchers and scientific domain experts. They will focus on areas crucial to Singapore's future – such as advanced materials research and biomedical sciences.

Second, it will support the development of shared AI tools and platforms. These resources will benefit our entire research community.

Third, it will fund bottom-up proposals from our research community.

Materials science, in particular, stands ready to be transformed by AI. Traditional methods of discovery and development in this field can take years – even decades. AI can dramatically accelerate this process. It can help us discover new materials for clean energy. It can advance electronics. It can enable sustainable manufacturing. Consider the example of the US Department of Energy's Berkeley National Laboratory's A-Lab. There, AI assesses the real-world viability of potential new materials. It processes 50 to 100 times as many samples as a human in a single day.

I am therefore pleased to note that about one-third of proposals received under the first “AI for Science Challenge” grant call focuses on materials science. These proposals are ambitious and forward-looking. They aim to develop AI-driven platforms and methodologies. They seek to accelerate materials discovery and optimisation. Many combine high-throughput experimentation with AI. They bridge the gap between theoretical predictions and real-world material performance.

This reflects the keen interest of our materials science research community. It demonstrates their existing strength in adopting AI. Notably, many of these proposals involve international experts. They draw on the expertise of co-investigators and collaborators from around the world. And I strongly believe this collaborative approach is essential. It will enable “AI for Science” to succeed. We need collaboration between AI researchers and domain experts. We need partnerships across research institutions. We need engagement with industry partners. Government agencies can facilitate and support this process.

That is why Singapore remains committed to openness. We welcome the global flow and cross-pollination of ideas. We maintain this stance even as the world enters a new era of turbulence. As a small country, we cannot afford to close ourselves off from the world. Our strength lies in being plugged into global innovation networks. We must remain a trusted hub and node. This allows us to translate scientific breakthroughs into practical solutions with real-world impact. Solutions that benefit not just Singapore, but the world.

In conclusion, ICMAT continues to serve as a catalyst. It drives international collaboration in materials science. I am confident that the discussions here this week will lead to breakthrough discoveries and many new collaborations. To the materials science research community here today, I extend an invitation: Join us in this exciting journey. Contribute to the “AI for Science” initiative. Do your research in and with Singapore. Help us push the frontiers of innovation in materials science.

And with that, I wish everyone a meaningful and productive 12th ICMAT.

Thank you very much.