신약, 신소재 개발 핵심은 재료 물질을 구성하는 원자 배치에 있다. 그동안은 이런 '분자 설계'에 막대한 시간·비용이 소요됐는데, 우리 연구진이 인공지능(AI)으로 이 과정에 속도와 정확성을 더하는 신기술을 개발했다.
한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 김우연 화학과 교수팀이 분자 안정성을 좌우하는 물리 법칙을 스스로 이해해 구조를 예측하는 AI 모델 '리만 확산 모델(R-DM)'을 개발했다고 10일 밝혔다.
이 모델 특징은 분자의 '에너지'를 직접 고려한다는 점이다. 분자 모양을 단순히 흉내낸 기존 AI와 달리, 분자 내부에서 어떤 힘이 작용하는지 고려해 구조를 스스로 다듬는다.
연구팀은 분자 구조를 에너지가 높을수록 언덕, 낮을수록 골짜기로 표현한 지도로 나타내고, AI가 가장 에너지가 낮은 골짜기를 찾아 이동하도록 설계했다. '물질은 에너지가 가장 낮은 상태를 선호한다'는 화학 기본 원리를 AI가 스스로 학습한 결과다.
실험 결과, R-DM은 기존 AI보다 최대 20배 이상 높은 정확도를 보였으며, 예측 오차는 정밀 양자역학 계산과 거의 차이가 없는 수준까지 줄어들었다. AI 기반 분자 구조 예측 기술 중 세계 최고 수준 성능이다.
이 기술은 신약 개발은 물론 차세대 배터리 소재, 고성능 촉매 설계 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 분자 설계 과정을 크게 단축해 연구개발(R&D) 속도를 획기적으로 높여줄 'AI 시뮬레이터'로 기대된다. 또 화학 사고나 유해 물질 확산을 우려해 실험이 어려운 상황에서도 화학 반응 경로를 빠르게 예측할 수 있다.
김우연 교수는 “AI가 화학 기본 원리를 이해하고 분자 안정성을 스스로 판단한 첫 사례”라며 “신소재 개발 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 기술”이라고 말했다.
이번 연구는 우제헌 KISTI 슈퍼컴퓨팅센터 박사와 김성환 KAIST 혁신신약연구단 박사가 공동 1저자로 주도했으며 연구 결과는 '네이처 컴퓨테이셔널 사이언스'에 1월 2일 게재됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
