AI가 소재합성 필요 재료물질 알려준다…'예측기술' 개발
화학연구원·KAIST, 공동 연구…전구체 예측기술 확보
![[대전=뉴시스] 한국화학연구원과 한국과학기술원(카이스트·KAIST)가 특정한 소재를 만들기 위해 필요한 최종 재료물질을 자동으로 알려주는 기술을 개발해 인공지능 분야 국제학회인 신경정보처리시스템학회(NeurIPS·뉴립스)에 발표했다. 주요 논문 기여자로 왼쪽부터 화학연 나경석 선임(교신저자), KAIST 노희웅 연구원(1저자), 박찬영 교수(교신저자). (사진=화학연구원 제공) 2025.01.12. photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지](https://img1.newsis.com/2025/01/10/NISI20250110_0001747746_web.jpg?rnd=20250110142043)
[대전=뉴시스] 한국화학연구원과 한국과학기술원(카이스트·KAIST)가 특정한 소재를 만들기 위해 필요한 최종 재료물질을 자동으로 알려주는 기술을 개발해 인공지능 분야 국제학회인 신경정보처리시스템학회(NeurIPS·뉴립스)에 발표했다. 주요 논문 기여자로 왼쪽부터 화학연 나경석 선임(교신저자), KAIST 노희웅 연구원(1저자), 박찬영 교수(교신저자). (사진=화학연구원 제공) 2025.01.12. [email protected]
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한국화학연구원(화학연)은 나경석 박사와 한국과학기술원(카이스트·KAIST) 박찬영 교수팀이 공동연구를 통해 목적물질의 화학식 정보만으로 합성에 필요한 최종 재료물질(전구체 물질)을 예측하는 인공지능(AI) 방법론을 개발했다고 12일 밝혔다.
전구체는 목표물질을 만드는 과정에서 필요한 모든 최종 재료물질이다.
원하는 소재를 합성하기 위한 중간물질 발굴과정에서 반복적인 실험없이 AI를 활용하는 기술수요가 높아지고 있으나 기존 AI 기반 기술은 신약 등 유기소재에 집중됐다. 반면 금속 등 무기화합물은 복잡한 구조와 다양한 원소로 인해 합성경로를 찾기 어렵워 무기소재에 대한 연구는 상대적으로 부족하다.
공동 연구팀은 목적물질의 화학식만으로 이를 만들기 위해 필요한 전구체 물질을 역방향으로 예측해 내는 새로운 인공지능 방법을 개발했다.
앞서 화학연은 복잡한 코딩이나 서버 구축 과정 없이 물질합성에 필요한 정보들을 인공지능으로 예측해주는 'ChemAI' 플랫폼을 개발해 지난 2022년 민간에 기술이전했다.
이번 기술은 기존 예측기술의 한계였던 무기소재의 복잡한 3차원 구조인 원자구조나 결합정보 등이 필요치 않다. 대신 어떤 원소들이 얼마나 포함돼 있는지 종류와 비율을 살피고 이런 원소들과 목적물질 간 열역학적 형성에너지 차이를 계산해 합성반응이 더 쉽게 일어나는 전구체를 찾아낸다.
연구진은 전구체 물질 예측의 정확도를 높이기 위해 화학데이터에 특화된 심층 인공신경망을 구성했다. 심층 인공신경망은 약 2만건의 논문에 보고된 소재합성 과정 및 전구체 물질에 대한 정보를 모두 학습했다.
이어 약 2800건의 물질 합성실험을 대상으로 합성에 필요한 전구체 물질을 예측해 10번의 시도 중 8번 이상을 성공했다. 특히 그래픽 처리장치(GPU) 가속을 통해 약 100분의 1초 이내의 매우 짧은 시간 만에 전구체 물질을 예측해 냈다.
연구팀은 향후 학습 데이터셋을 확장, 전구체 물질 예측 정확도를 90% 이상 높여 내년엔 웹 기반 공공 서비스를 구축하고 추가 연구를 통해 목적물질의 화학식을 제공하면 전구체 물질 뿐만 아니라 소재합성 과정까지 모두 예측해주는 '인공지능 기반 소재 역합성 완전 자동화'에도 도전할 계획이다.
이번 연구성과는 지난해 12월 인공지능 분야 최고 권위의 학회인 신경정보처리시스템학회(NeurIPS·뉴립스)에 발표됐다.(논문명:Retrieval-Retro: Retrieval-based Inorganic Retrosynthesis with Expert Knowledge/교신저자 화학연 나경석 선임연구원·KAIST 박찬영 교수/1저자 KAIST 노희웅 연구원)
연구진 관계자는 "기존의 전구체 물질 예측 AI는 특정 물질에만 적용이 가능했는데 이번 연구를 통해 목적물질의 종류에 상관없이 범용적으로 전구체 물질을 예측할 수 있게 됐다"며 "신소재 개발이 필요한 다양한 산업분야의 연구 효율 향상에 기여할 것"이라고 말했다.
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