신소재를 만드는 데 필요한 재료 물질들을 간편하게 알려주는 인공지능(AI)이 국내에서 개발됐다.
한국화학연구원은 나경석 화학플랫폼연구본부 선임연구원과 박찬영 한국과학기술원(KAIST) 산업및시스템공학과 교수 공동 연구팀이 목적 물질의 화학식 정보만으로 합성에 필요한 재료 물질인 전구체 물질을 예측하는 AI 방법론을 개발했다고 10일 밝혔다. 연구성과는 지난달 AI 분야 최고 권위의 학회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS)’에서 발표됐다.
이전에 없던 새로운 소재를 합성하려면 그것의 성분을 가진 전구체 물질들을 찾아 서로 화학반응을 시켜야 한다. 신소재의 성분 정보인 화학식을 아는 것만으로는 다양한 합성 경로 중 최적의 경로와 그 전구체 물질을 찾는 데 한계가 있다. 반복적인 실험과 많은 비용을 감당해야 했던 전구체 물질 탐색 작업을 AI가 대체하게 된 것이다.
연구팀이 약 2만 건의 논문에 보고된 소재 합성 과정과 전구체 물질에 대한 정보를 AI에 학습시킨 결과 해당 AI는 학습 데이터에 없는 약 2800건의 물질 합성 실험에서 10번 중 8번꼴로 정확하게 전구체 물질을 예측해냈다. 예측하는 데 걸린 시간은 100분의 1초 이내에 불과했다.
연구팀은 학습 데이터를 늘려 AI의 정확도를 90% 이상으로 높인 후 내년 웹 기반의 공공 서비스로 출시할 계획이다. 전구체 물질뿐 아니라 소재 합성 과정을 모두 예측해주는 ‘AI 기반 소재 역합성 완전 자동화’ 기술도 개발할 방침이다.
연구팀은 신기술이 소재의 원자 구조 등 복잡한 3차원 구조 없이도 작동할 수 있어 연구현장에 널리 쓰일 것으로 기대했다. 연구팀은 “기존의 전구체 물질 예측 AI는 특정 물질 종류에만 적용이 가능했는데 이번 연구를 통해 물질의 종류에 상관없이 범용적으로 전구체 물질을 예측할 수 있게 됐다”며 “신소재 개발이 필요한 다양한 산업 분야의 연구 효율 향상에 기여할 것으로 기대한다”고 했다.
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