인공지능으로 미지의 물질을 예측한다

AI 활용해 새로운 유망 수소생산 촉매 소재를 역설계
다양한 소재 응용 분야 활용에 기대

개발된 조성-조건 기반 고체 결정구조 생성모델.

[아시아경제 황준호 기자] 인공지능(AI)을 활용해 무기화합물의 모든 조성과 결정 구조를 탐색해 새로운 물질을 찾아내는 기술이 개발됐다. 이 기술을 개발한 연구진은 수소생산 촉매로 활용될 수 있는 결정 구조를 예측하는데 성공했다. 다양한 분야에 필요로 하는 소재를 발굴하는데 활용할 수 있는 기술이 될 것으로 예상된다.

정유성 한국과학기술원 교수의 연구팀은 AI 기술을 이용해 숨겨진 소재의 공간을 탐색해 새로운 물질을 찾아내는 기술을 개발하는데 성공해, 관련 논문이 국제 학술지인 ACS 센트럴 사이언스에 실렸다고 27일 밝혔다.

전 교수의 연구팀은 필요로 하는 물성을 정해놓고 이에 맞는 소재를 찾도록 하는 방식(소재 역설계)으로 프로그램 된 AI를 개발했다. 소재 연구의 목표는 원하는 물질을 찾아내는데 있다. 하지만 무기화합물의 모든 조성과 결정 구조를 고려하면 무한대에 가까운 경우의 수를 살펴야 한다. 연구팀이 개발한 AI을 활용하면 필요로 하는 물성을 가진 물질을 효율적으로 찾아낼 수 있다.

연구팀은 새로 개발한 AI를 활용해 새로운 수소생산 촉매를 찾아내기도 했다. 빛을 이용해 수소생산 촉매로 활용될 수 있는 '마그네슘-망간-산화물 기반의 광촉매 물질'의 결정구조를 확보한 것이다.

정유성 교수는 "광촉매 물질의 설계에 적용한 이번 소재 설계 프레임워크는 화합물의 화학적 조성뿐 아니라 사용자가 원하는 특정 물성을 갖는 소재를 역설계하는데 적용이 가능하다"면서 "여러 소재 응용 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.

정유성 교수(왼쪽부터), 김성원 박사과정, 노주환 박사과정

황준호 기자 rephwang@asiae.co.kr