인공지능(AI)을 활용해 다공성 물질을 역설계하는 기술이 국내에서 개발됐다. 다공성물질 디자인 분야를 급성장 시킬 핵심 기반이 될 것으로 기대를 모은다.
한국과학기술원(KAIST·총장 신성철)은 김지한 생명화학공학과 교수팀이 AI 기반으로 다공성 물질을 역설계해 사용자가 원하는 물성을 담는 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.
다공성 물질은 내부 공극이 풍부해 표면적이 넓은 특징이 있다. 고성능 촉매나 센서, 기체 저장·분리, 약물 전달 등 다양한 분야에 적용 가능하다.
기존에는 반복실험과 시행착오를 거쳐 다공성 물질을 개발해 왔는데, 최근에는 AI 기반 역설계로 필요 시간과 비용을 줄이는 방법론이 주목받고 있다. 다만 단순한 소형 분자 위주로 활용돼 복잡한 다공성 물질 설계 사례는 나오지 않았다.
연구팀은 AI 기술과 분자 시뮬레이션 기술을 활용, 다공성 물질 한 종류인 '제올라이트' 구조 설계에 성공했다. 제올라이트는 규소 산화물에 금속을 결합한 다공성 물질이다.
두 신경망 모델을 경쟁시켜 학습 과정에서 서로의 성능을 높이는 '적대적 생성 신경망(GAN)', 기존 분자 시뮬레이션에 쓰던 3차원 그리드 데이터를 활용해 복잡한 제올라이트 구조와 부가 특성을 AI가 학습할 수 있게 했다.
이를 활용해 제올라이트 구조를 총 3만개 이상 학습했고, 최적화를 거쳐 121개 안정적인 구조를 생성했다. AI가 학습하지 않았던 구조도 생성할 수 있었다.
김지한 교수는 “AI를 이용해 다공성 물질을 설계한 최초 사례를 내놓았다”며 “기체흡착뿐만 아니라 다른 물성에도 쉽게 적용할 수 있어 다양한 물질 개발에 고루 쓸 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
