KAIST, AI로 소재 역설계…신물질 4종 발견 성과

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인공지능(AI)을 활용해 원하는 물성을 갖는 신소재를 설계하는 기술이 개발됐다. 원하는 물성을 갖출 때까지 소재 제작을 반복하는 기존 방법과 달리 물성을 설정한 뒤 이를 토대로 소재를 구현하는 방식이다. 향후 신소재 개발에 크게 이바지할 것으로 기대된다.

한국과학기술원(KAIST·총장 신성철)은 AI를 활용한 이미지 생성 기법인 '생성 모델'을 활용해 신소재를 거꾸로 발견해 나가는 기술을 개발, 바나듐 산화물 신물질 4종을 발견하는데 성공했다고 7일 밝혔다.

AI로 원하는 물성을 갖는 신소재를 역설계하는 기술 모식도
<AI로 원하는 물성을 갖는 신소재를 역설계하는 기술 모식도>

그동안 신소재는 수많은 시행착오를 거쳐 개발했다. 사람의 직관에 따라 무수한 실험을 반복했다. 이렇게 새로운 소재를 합성하고, 합성한 소재가 목적에 맞는 물성을 갖는지 평가하는 과정을 반복해야 했다. '컴퓨터 스크리닝 기법'으로 소재 설계 과정을 가속화하기는 했지만 데이터베이스(DB)에 없는 새로운 소재는 발견할 수 없었다.

연구팀은 '생성 모델'을 활용해 문제를 해결했다. 생성 모델은 AI가 수천 명 얼굴을 기계학습한 후 이를 활용해 새로운 얼굴을 생성하는 AI 기법이다.

연구에 참여한 정유성 교수(사진 왼쪽)와 노주환 박사과정(오른쪽)
<연구에 참여한 정유성 교수(사진 왼쪽)와 노주환 박사과정(오른쪽)>

연구팀은 이 모델을 무기 고체 소재 생성에 처음으로 적용해 전에 없던 바나듐 산화물 결정구조를 예측하는데 성공했다. 개발 모델로 소재를 학습한 뒤 다양한 방법으로 샘플링과 역변환 과정을 거쳐 기존에 없던 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측했다. 3차원 이미지 기반 표현 요소를 역설계 소재 생성에 도입해 활용했다.

정유성 교수는 “데이터 기반 기계학습으로 원하는 물성을 갖는 무기 고체 소재를 역으로 설계하는 방법”이라면서 “앞으로 다양한 응용 분야 신소재 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

대전=김영준기자 kyj85@etnews.com