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소재 합성에 필요한 재료 물질…AI가 찾아준다 [지금은 과학]

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화학연 등 공동연구팀, 관련 자동 기술 개발

[아이뉴스24 정종오 기자] 국내 연구팀이 특정 소재를 만들려면 어떤 최종 재료 물질이 필요한지 자동으로 알려주는 기술을 개발했다. 인공지능(AI)을 이용한 시스템이다.

한국화학연구원(원장 이영국) 나경석 선임과 한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형) 박찬영 교수 연구팀은 공동연구를 통해 목적 물질의 화학식 정보만으로 합성에 필요한 최종 재료 물질(전구체 물질)을 예측하는 AI 방법론을 내놓았다.

최근 배터리, 반도체 등 다양한 산업 분야에서 첨단 소재는 매우 중요한 분야로 떠오르고 있다. 원하는 소재를 합성하려면 중간 물질을 먼저 찾아야 한다. 비용이 많이 드는 반복적 실험 없이 AI를 활용해 찾으려는 수요가 높다.

나경석 화학연 선임이 서버실에서 인공지능의 학습결과를 살펴보고 있다. [사진=화학연]

기존의 AI 기반 기술은 신약 등 유기 소재에 집중됐다. 무기 소재에 관한 연구는 상대적으로 부족했다. 금속 등 무기 화합물은 복잡한 구조와 다양한 원소로 인해 합성 경로를 찾기 어렵기 때문이다.

연구팀은 X라는 목적 물질의 화학식만으로 이를 만들기 위해 필요한 전구체 물질 A, B, C, …등을 역방향으로 예측해 내는 새로운 인공지능 방법을 개발했다.

화학연은 앞서 복잡한 코딩이나 서버 구축 과정 없이 물질 합성에 필요한 정보들을 AI로 예측해 주는 ‘ChemAI’ 플랫폼을 개발해 2022년 기술이전 한 바 있다.

이번 기술은 기존 예측 기술의 발전을 가로막았던 무기 소재의 복잡한 3차원 구조, 즉 원자 구조나 결합 정보 등을 요구하지 않는다. 대신 어떤 원소들이 얼마나 포함돼 있는지 종류와 비율을 살핀다.

이런 원소들과 목적 물질 사이 열역학적 형성 에너지 차이를 계산해 합성 반응이 더 쉽게 일어나는 전구체를 찾아낸다.

전구체 물질 예측의 정확도를 높이기 위해 화학 데이터에 특화된 심층 인공신경망을 구성했다. 심층 인공신경망은 약 2만건의 논문에 보고된 소재 합성 과정, 전구체 물질에 대한 정보를 모두 학습했다.

이후 AI 학습과정에서 보여준 적 없는 약 2800건의 물질 합성 실험을 대상으로 합성에 필요한 전구체 물질을 예측한 결과 대략 10번의 시도 중 8번 이상 성공했다.

그래픽 처리장치(GPU) 가속을 통해 약 100분의 1초 이내의 매우 짧은 시간 만에 전구체 물질을 예측했다.

연구팀은 앞으로 화학연 연구사업을 통해 학습 데이터셋을 확장해 전구체 물질 예측 정확도를 90% 이상 높인 후, 2026년쯤 웹 기반 공공 서비스 구축을 계획하고 있다.

추가 연구를 통해 목적 물질의 화학식을 제공하면 전구체 물질뿐 아니라, 소재 합성 과정까지 모두 예측해 주는 ‘인공지능 기반 소재 역합성 완전 자동화’도 기대하고 있다.

연구팀이 개발한 인공지능 방법론의 구조. [사진=화학연]

연구팀은 “기존의 전구체 물질 예측 AI는 특정 물질 종류에만 적용이 가능했는데 이번 연구를 통해 목적 물질의 종류에 상관없이 범용적으로 전구체 물질을 예측할 수 있게 된 점이 차별성”이라고 말했다.

이영국 화학연 원장은 “신소재 개발이 필요한 다양한 산업 분야의 연구 효율 향상에 이바지할 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 논문(논문명:Retrieval-Retro: Retrieval-based Inorganic Retrosynthesis with Expert Knowledge)은 2024년 12월 인공지능 분야 학회인 신경정보처리시스템학회(NeurIPS, 뉴립스)에 발표됐다. 화학연 나경석 선임연구원과 KAIST 박찬영 교수가 교신저자로 KAIST 노희웅 연구원이 1저자로 참여했다.

/정종오 기자(ikokid@inews24.com)




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