화학연, 양자역학 계산 생성형 AI 기술 개발…신물질 개발 AI 실용화 기대
[충청투데이 조정민 기자] 국내 연구진이 양자역학 계산에 드는 막대한 비용 없이 전자 수준 정보를 스스로 학습해 분자 특성을 예측하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.
15일 한국화학연구원에 따르면 나경석 한국화학연구원 선임 연구팀과 박찬영 KAIST 교수 공동 연구팀은 고비용 양자역학 계산 없이 분자의 전자 수준 정보에 기반해 물성을 정밀하게 예측하 수 있는 ‘자기지도 확산 모델 기반 분자 표현학습 기술(DELID)’을 개발했다.
이 기술은 약 3만 건의 실험 데이터를 기반으로 하는 실제 분자 예측에서 세계 최고 수준의 예측 정확도를 달성했다.
기존 계산과학 방법론과 AI는 양자역학 계산에 드는 막대한 비용으로 인해 물질 특성을 결정하는 가장 근원적 정보 중 하나인 전자 수준 정보를 신물질 탐색에 활용할 수 없는 문제가 있었다.
이에 연구팀은 저비용의 양자역학 계산이 가능한 소규모 분자의 전자 특성들을 조합해 실제 복잡한 분자의 전자 특성을 추론하는 새로운 AI 방법론 ‘DELID’를 개발했다.
특히 이 방식은 복잡한 분자에 대한 양자역학 계산을 직접 수행하지 않고도 전자 정보를 추론할 수 있도록 고안돼 양자컴퓨터가 필요한 수준의 막대한 양자역학 계산 없이도 전자 수준 특성을 반영한 물성 예측이 가능하다.
연구팀은 DELID를 산업계에서 활용할 수 있는 수준까지 기술 개발을 완료했다.
향후 국가 핵심산업인 반도체, 디스플레이, 의약 등의 분야에 대한 신물질 개발 연구에서의 활용을 기대하고 있다.
이영국 한국화학연구원장은 “DELID는 신약 개발, 독성평가, 광전자소자 개발 등 실제 화학 분야에서 활용도가 매울 높을 것이다”라며 “화학 산업에서의 AI 실용화에 기여할 것으로 기대된다”고 전했다.
이번 연구 성과는 인공지능 분야 3대 학술대회인 국제학습표현 컨퍼런스(ICLR)에서 2025년 4월 논문으로 발표됐으며, 한국화학연구원과 산업통상자원부 (TS241-10R), 한국연구재단 및 과학기술정보통신부 (NRF-2022M3J6A1063021, RS-2024-00406985)의 지원을 받아 수행됐다.
조정민 기자 jeongmin@cctoday.co.kr