[금강일보 곽진성 기자] KAIST(총장 신성철)는 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술을 이용해 숨겨진 소재 공간을 탐색, 숨겨진 새로운 물질을 예측하는 기술을 개발하는 데 성공했다고 27일 밝혔다.

정 교수 연구팀에 따르면 개발한 소재 역설계 방법은 데이터 학습을 통해 결정구조를 새롭게 생성, 기존 데이터베이스에는 존재하지 않던 신물질을 발견할 수 있도록 한다. 특히 기존의 역설계 방법에서는 원하는 조성을 제어할 수 없지만 정 교수팀이 개발한 역설계 방법은 원하는 조성을 제어, 숨어있는 화학 공간을 효율적으로 탐색해 물질을 설계할 수 있다.

정 교수팀의 연구성과인 결정구조 예측기술은 인공지능 생성모델인 적대적 생성 신경망을 기반으로 개발됐다. 또 연구를 통해 개발한 소재 역설계 방법을 활용, 빛을 이용한 수소생산 촉매로 활용될 수 있는 마그네슘-망간-산화물 기반의 광촉매 물질의 결정구조를 예측하는 데도 성공했다. 기존 데이터베이스에 존재하지 않는 조성들을 생성조건으로 다양한 마그네슘-망간-산화물 구조를 생성한 결과, 기존에 알려지지 않았으면서 광촉매로서 전도유망한 특성을 갖는 신물질을 다수 발견했다.

KAIST 생명화학공학과 김성원 박사과정과 노주환 박사과정이 공동 제1 저자로, 토론토 대학의 아스푸루-구지크(Aspuru-Guzik) 교수가 공동연구로 참여한 연구성과는 미국화학회(ACS)가 발행하는 국제학술지 ‘ACS 센트럴 사이언스’ 최근호(8월호)에 실렸다.

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

곽진성 기자 pen@ggilbo.com