왼쪽부터 정유성 교수, 김성원·노주환 박사과정.

카이스트(KAIST) 생명화학공학과 정유성 교수팀이 인공지능(AI) 기술을 이용해 숨겨진 소재 공간을 탐색, 새로운 물질을 예측하는 기술을 개발하는 데 성공했다고 27일 밝혔다.

소재 연구의 궁극적인 목표는 원하는 물성을 갖는 소재를 발견하는 것이다. 그러나 무기화합물의 가능한 모든 조성과 결정구조를 고려할 때 무한대에 가까운 경우의 수를 샅샅이 탐색하기는 쉽지 않다.

해결 방안으로 컴퓨터 스크리닝 소재 탐색 방법이 널리 사용되고 있지만 찾고자 하는 소재가 후보군에 존재하지 않을 때는 유망한 물질 후보들을 놓치는 경우가 종종 발생한다.

정 교수팀이 개발한 ‘소재 역설계 방법’은 데이터 학습을 통해 주어진 조성을 갖는 결정구조를 새롭게 생성하게 함으로써 기존 데이터베이스에는 존재하지 않던 신물질을 발견할 수 있도록 한다. 소재 역설계(Materials Inverse Design)란 주어진 구조에 대한 물성을 측정하는 방식의 반대 개념으로, 특정한 물성을 갖도록 소재의 구조를 역으로 찾아가는 방법이다. 연구팀은 결정구조 예측기술 개발을 위해 인공지능 생성모델인 적대적 생성 신경망(GAN)을 활용했다.

http://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=001&oid=022&aid=0003517201

바로 적용을 할 수 없겠지만 개발을 했다는거 자체가 대단하네요.