화학연, 자기지도 학습 적용해 분자수준 예측
기존 AI모델 대비 전자정보 예측성능 2배 향상
전자 수준 정보를 스스로 학습해 세계 최고 수준의 정확도로 분자 특성을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.
한국화학연구원은 나경석 선임연구원과 박찬영 KAIST 교수 연구팀이 공동으로 고비용의 양자역학 계산 없이도 분자의 전자 수준 정보에 기반해 물성을 정밀하게 예측할 수 있는 '자기지도 확산 모델 기반 분자 표현학습 기술(DELID)'을 개발했다고 15일 밝혔다.
전자 수준 정보는 물질의 특성을 기술하는 가장 근원적인 정보로, 주로 양자역학 계산을 통해 얻을 수 있다. 하지만, 전자 수준 정보를 얻기 위한 양자역학 계산에 막대한 비용이 들어 대부분의 분자 특성 예측 AI는 원자 수준의 정보만을 활용하기 때문에 예측 정확도에 한계가 있었다.
연구팀은 저비용의 양자역학 계산이 가능한 소규모 분자의 전자 특성들을 조합해 실제 복잡한 분자의 전자 특성을 추론할 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다.
이번에 개발된 AI 기술은 복잡한 분자를 화학적으로 유효한 부분 구조로 분해하고, 이 부분 구조들의 전자 특성 정보를 양자화학 데이터베이스에서 가져와 복잡한 분자의 전자 특성을 추론하는 '자기지도 학습'을 활용했다. 이 방식은 복잡한 분자에 대한 양자역학 계산을 직접 수행하지 않고, 전자 정보를 10밀리초(㎳) 내에서 분자 특성을 예측할 수 있다. 또한 3만 건의 실험 데이터에 대한 분자의 물리, 독성, 광학 등의 성질을 예측하는 문제에서 세계 최고 수준의 예측 정확도를 달성했다.
연구팀은 OLED, 태양전지 재료 설계 등에 AI 기술을 적용한 결과, 기존 AI 모델 예측 정확도(31∼44%)의 두 배가 넘는 88%의 정확도를 달성했다고 설명했다. 기존 세계 최고 수준 AI 모델의 정확도보다 2배 이상 향상된 성능이다.
나경석 화학연 선임연구원은 "산업계에서 활용할 수 있는 수준까지 기술 개발을 마쳤다"면서 "신약개발과 독성평가, 광전자 소자 개발 등 화학분야에서 활용도가 매우 높을 것으로 기대한다"고 말했다.
이 연구결과는 인공지능 3대 학회 중 하나인 '국제학습표현 콘퍼런스(ICLR)'에서 4월 논문으로 발표됐다. 이준기기자 bongchu@dt.co.kr
