KAIST, AI 활용해 신소재 역설계 기술 개발 성공

[이뉴스코리아 이정민 기자] KAIST(총장 신성철) EEWS대학원/생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 AI(인공지능)을 활용해 원하는 물성을 갖는 신소재를 역설계하는 기술 개발에 성공했다.

정 교수 연구팀은 알고리즘을 통해 수만 개의 물질을 학습시킨 뒤 인공지능을 통해 원하는 물성을 갖는 소재를 역설꼐하는 방식을 통해 4종의 신물질을 발견했다. 이는 향후 신소재를 개발하는데 있어 크게 이바지할 것으로 기대된다.

노주환 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 ‘매터 (Matter)’ 10월 2일 자 온라인판에 출판됐다. ‘매터 (Matter)’는 과학 논문잡지인 ‘셀 (Cell)’의 자매지로도 유명하다.

이번 연구에 참여한 KAIST 정유성 교수와 노주환 박사과정 (사진제공=KAIST)

본래 소재 연구의 궁극적인 목표는 원하는 물성을 갖는 신소재를 개발하는 것이다. 하지만 현재까지의 신소재 개발은 화학적 직관과 실험적 시행착오를 통한 방법 위주로 진행됐기 때문에 개발 비용과 시간을 많이 필요로 했다. 때문에 소재 개념화에서 상용화까지 평균적으로 걸리는 시간이 30년 정도 소요됐다.

정 교수 연구팀은 AI 기술과 슈퍼컴퓨터 활용을 융합해 이러한 소재 개발 기간을 크게 단축할 수 있는 새로운 소재 역설계 방법을 개발했다. 정 교수팀이 개발한 소재 역설계 방법은 기계(알고리즘)로 기존의 수만 개 물질과 그 물질들이 갖는 물성을 학습하게 한 후, 원하는 물성을 갖는 인공지능 기반 알고리즘이 역으로 생성하는 새로운 방식이다.

연구팀이 개발한 소재 역설계 방법은 기존의 컴퓨터 스크리닝을 통해 소재 설계를 가속화 하는 연구와도 차별성이 있다. 스크리닝 기반의 기술은 발견될 물질이 연구대상이 되는 물질 데이터베이스를 벗어날 수 없다는 한계점을 가지고 있다. 따라서 데이터베이스에 존재하지 않는 형태의 소재는 발견하지 못한다는 단점을 가지고 있었다.

연구팀이 개발한 신소재 역발견 모델은 AI 모델의 한 종류인 생성모델을 이용한다. 생성모델은 이미지 및 음성처리에 이미 활발하게 활용되고 있는 기술이다. 예를 들자면, 수천 명의 얼굴을 기계로 학습하게 해 새로운 사람의 얼굴을 생성해내는 기법이다.

연구팀은 이미지 생성에 주로 쓰이는 생성모델 기반의 AI 기법을 알려지지 않은 무기 고체 소재를 생성하는 데 최초로 적용했다. 특히 기존의 생성모델을 고체 소재에 적용하기 위해 역변환이 가능한 3차원 이미지 기반의 표현자를 도입해 현재까지의 소재 역설계 모델의 한계를 극복했다. 연구팀은 이를 iMatGen(image-based Materials Generator)라 이름 지었다.

연구팀은 이 기법을 통해 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측하는데 적용했다. 이 학습 과정에서 기존에 알려진 물질을 제외해 학습하더라도 제외된 물질들을 역으로 재발견할 수 있음을 확인했다. 개발 모델의 타당성을 검증한 것이다.

정유성 교수 연구팀이 발표한 연구성과 조직도 (사진제공=KAIST)

최종적으로 개발된 모델을 통해 학습된 연속 잠재공간을 다양한 방법으로 샘플링하게 역변환 함으로써 기존에 존재하지 않는 전혀 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측하는데 성공했다.

정유성 교수는 “이번 연구는 원하는 물성을 갖는 무기 고체 소재를 역으로 설계하는 방법을 데이터 기반 기계학습으로 최초로 보인 예로, 향후 다양한 응용 분야의 신소재 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다” 라고 말했다.

한편, 이번 연구는 한국연구재단, 산업통상자원부 산하 에너지기술평가원, KISTI의 지원을 통해 수행됐다.

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