한국과학기술원(KAIST)은 정유성 생명화학공학과 교수 연구팀이 인공지능을 활용해 원하는 물성을 갖는 신소재를 역설계하는 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.

기존의 소재 개발 과정은 화학적 직관과 실험적 시행착오를 바탕으로 이뤄졌다. 우선 소재를 합성한 뒤 물성을 측정, 만들어진 소재가 응용 목적에 맞는 소재인지를 평가했다.

하지만 이 방법은 비용과 시간소모가 많았다. 소재 개념화에서부터 상용화까지 평균 30년 정도 걸렸다.

정 교수 연구팀은 AI와 슈퍼컴퓨터 기술을 융합해 소재 개발을 기간을 단축할 수 있는 새로운 소재 역설계 방법을 개발했다. 수만 개의 물질과 이 물질들이 갖는 물성을 학습한 기계(알고리즘)가 원하는 물성을 갖는 물질을 역으로 생성하는 방식이다.

연구팀은 이미지 생성에 주로 쓰이는 생성모델 기반의 인공지능 기법을 알려지지 않은 무기 고체 소재를 생성하는 데 최초로 활용했다. 특히 기존의 생성모델을 고체 소재에 적용하기 위해 역변환이 가능한 3차원 이미지 기반의 표현자를 도입, 기존 소재 역설계 모델의 한계를 극복했고 이를 `iMatGen(image-based Materials Generator)`이라 이름 지었다.

연구팀은 개발된 소재 역설계 기법을 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측하는 데 적용했다. 이 학습 과정에서 기존에 알려진 물질을 제외한 뒤 학습하더라도 제외된 물질들을 역으로 재발견할 수 있음을 확인, 개발 모델의 타당성을 검증했다.

최종적으로 개발된 모델을 통해 학습된 연속 잠재공간을 다양한 방법으로 샘플링하고 역변환해 기존에 존재하지 않는 전혀 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측할 수 있었다.

정 교수는 "향후 다양한 응용 분야의 신소재 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.주재현 기자

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