버추얼랩, 美 매트머라이즈와 AI기반 고분자 분석 서비스 공급계약 체결

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버추얼랩, 美 매트머라이즈와 AI기반 고분자 분석 서비스 공급계약 체결

소재 시뮬레이션 기업 버추얼랩(대표 이민호)은 미국 매트머라이즈의 '폴리머라이즈(PolymRizeTM)' 서비스를 '맷스큐(MatSQ)' 플랫폼을 통해 공급하는 계약을 체결했다고 28일 밝혔다. 매트머라이즈는 미국 3대 공대로 꼽히는 조지아텍 연구원들로 구성된 스타트업이다.

버추얼랩은 6개월간 시험 서비스 기간을 거친 후 고분자 분석 머신러닝 프로그램 '폴리머라이즈'를 국내 본격 서비스해 고분자 소재 R&D 기간 단축·비용절감 등 연구소 환경 개선에 기여한다. 타이어, 반도체 공정 재료, 플라스틱 엔지니어링 기업 등에 폭넓게 활용할 수 있다.

이번 계약 체결로 버추얼랩 '맷스큐' 사용자들은 '매트머라이즈'의 20여개 고분자 스톡 모델을 플랫폼에서 바로 사용할 수 있다. 약 100개의 고분자 물성을 예측하는 경우 1분 이내에 바로 정보를 받아볼 수 있다. 특히 고분자 특성 계산 비용을 클릭당 과금으로 지불해 합리적이다.

기존 고분자 연구엔 원료 선정에서 공정 최적화까지 많은 시간과 노력이 필요했다. 한 연구자가 고분자 분석 실험에 쓰이는 용매를 찾는 데만 한 달 이상 시간이 소요되기도 했다. 복잡한 폴리머 구조로부터 특징을 뽑아내는데 연구자만의 노하우가 필요한 점 역시 장벽이었다.

특히 현재 기계학습을 활용한 고분자 연구에는 제한적인 데이터만 사용돼 왔다. 기계학습에 필요한 양질의 고분자 데이터가 부족했고 불확실한 특성이나 부적절한 모델링 절차를 적용해야 하는 한계를 안고 있었다. 이러한 이유로 중소기업뿐 아니라 대기업들도 폴리머 연구에 기계학습 방식을 도입하는 데 어려움이 적지 않았다.

'폴리머라이즈'는 서비스형소프트웨어(SaaS) 또는 앱프로그래밍인터페이스(API) 방식을 통해 단위체 정보에 기반한 고분자 물성을 예측한다. 현재 유리 전이 온도, 유전 상수 예측 등 20여개 스톡 모델을 제공하고 있다. 모델 하나를 훈련시키는 데 이용된 데이터는 수백~수천개로 각 물성의 예측 정확도 역시 만족도가 높은 편이다.

이민호 버추얼랩 대표는 “작년부터 한국에서 디지털 인포메이션 분야 육성이 부각되면서 재료 분야에서도 기계학습을 활용한 연구방법에 관심이 집중되고 있다”며 “이번 계약을 통해 맷스큐 플랫폼의 서비스 분야가 확장돼 고분자 소재 R&D 연구자들에게 보다 나은 AI 기반의 연구 환경을 제공하겠다”고 말했다.

안수민기자 smahn@etnews.com