"화학 반응, AI에게 맡겨"…국민대 전자 흐름까지 읽는 신기술 개발

인공지능으로 전자 이동 모사

새로운 반응까지 예측 성공

[서울=뉴시스] 국민대 정준영 교수가 화학 반응을 예측하는 인공지능을 개발했다. (사진=국민대 제공) 2025.08.21. [email protected]
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[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 국민대 과학기술대학 응용화학부 나노소재 전공 정준영 교수 연구팀이 미국 매사추세츠공대(MIT) 콜리(Connor W. Coley) 교수팀과 공동으로 차세대 화학 반응 예측 인공지능 모델 '플라워(Flow Matching for Electron Redistribution, FlowER)'를 개발했다.

이번 연구는 세계 최고 권위 학술지 '네이처(Nature)'에 '생성적 반응 메커니즘 예측을 위한 전자 흐름 매칭(Electron flow matching for generative reaction mechanism prediction)'이라는 제목으로 게재됐다.

화학 반응 예측은 신약 개발, 친환경 소재 설계, 에너지 저장 기술 등 다양한 산업과 일상에 직결되는 핵심 기술이다.

지금까지는 원료의 화학 반응 조건을 확인하는 데 있어 주로 화학자의 경험과 반복 실험에 의존했다. 이는 복잡한 반응의 경우 수천 가지 이상의 가능성을 검토해야 하는 경우도 있어 사실상 사람이 모든 경우를 다 시도하기 어렵다.

이번에 개발된 FlowER는 인공지능이 놓쳤던 '질량 보존 법칙'을 철저히 지키면서 반응을 단계별로 예측한다.

연구팀은 화학 반응을 '전자 재배치' 문제로 새롭게 정의하고, 화학 반응 전후의 전자와 원자 수를 정확히 보존하는 방식으로 중간체까지 추적 가능한 모델을 구현했다.

연구팀은 분자 속 원자들이 어떻게 연결되고 전자가 어떻게 이동하는지를 '지도'처럼 표현하는 방식을 사용했다. 더해 이를 최신 인공지능 학습 기법인 '플로우 매칭(flow matching)'과 결합했다. 해당 기술은 시간에 따라 변화하는 상태를 자연스럽게 이어서 예측하는 기술이다.

그 결과, 모델은 ▲반응 조건에 따라 달라질 수 있는 여러 경로의 차이 ▲실험에서 종종 나타나는 부산물 ▲교과서에도 없는 새로운 반응까지 높은 정확도로 예측했다.

특히 FlowER은 새로운 유형의 화학 반응에도 매우 적은 예시만으로 빠르게 적응할 수 있다. 더 나아가, 이렇게 예측한 반응 경로를 실제 물리·화학 법칙에 맞는지 양자화학 계산으로 검증할 수 있어 실험 설계 단계에서부터 시간과 비용을 크게 줄일 수 있다.

정 교수는 "이번 연구는 인공지능이 단순히 '정답'을 내는 수준을 넘어, 화학자가 쓰는 언어와 같은 방식으로 반응 메커니즘을 추론할 수 있음을 보여준 사례"라고 설명했다.


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