(대전=뉴스1) 김태진 기자 = KAIST(총장 신성철)는 EEWS(energy environment water and sustainability) 대학원 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 인공지능을 활용해 원하는 물성을 갖는 신소재를 역설계하는 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.
연구팀은 알고리즘을 통해 수만 개의 물질을 학습시킨 후 인공지능을 통해 원하는 물성을 갖는 소재를 역설계하는 방식으로 4종의 신물질을 발견했다.
향후 신소재 개발에 크게 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
소재 연구의 궁극적인 목표는 원하는 물성을 갖는 신소재를 개발하는 것이다.
하지만 현재까지의 신소재 개발은 화학적 직관과 실험적 시행 착오를 통한 방법을 위주로 했기 때문에 개발 비용은 물론 소재 개념화에서부터 상용화까지 평균 30년 정도 소요됐다.
연구팀은 인공지능 기술과 슈퍼컴퓨터 활용을 융합해 이러한 소재 개발을 기간을 크게 단축할 수 있는 새로운 소재 역설계 방법을 개발했다.
개발한 소재 역설계 방법은 기계(알고리즘)로 기존의 수만 개 물질과 그 물질들이 갖는 물성을 학습하게 한 후 원하는 물성을 갖는 물질을 인공지능 기반 알고리즘이 역으로 생성하는 방식이다.
이 방법은 기존의 컴퓨터 스크리닝을 통해 소재 설계를 가속화하는 연구와도 차별성이 있다.
연구팀이 개발한 신소재 역발견 모델은 인공지능 모델의 한 종류인 생성모델을 이용한 것으로, 생성모델은 이미지 및 음성 처리에 활발하게 활용되고 있는 기술이다.
예를 들어 수천 명의 얼굴들을 기계로 학습하게 해 새로운 사람의 얼굴을 생성해 내는 인공지능 기법이다.
연구팀은 학습된 연속 잠재공간을 다양한 방법으로 샘플링하고 역변환 함으로써 기존에 존재하지 않는 전혀 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측할 수 있었다.
정유성 교수는 “이번 연구 성과는 향후 다양한 응용 분야의 신소재 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구 성과는 한국연구재단, 산업통상자원부 산하 에너지기술평가원, 그리고 KISTI의 지원으로 수행됐다.
KAIST 노주환 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 셀 (Cell) 자매지 ‘매터(Matter)’ 온라인 판에 지난 2일 게재됐다.
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