[ 시티저널 허송빈 기자 ] KAIST EEWS 대학원·생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 인공 지능을 활용해 원하는 물성을 갖는 신소재를 역설계하는 기술을 개발했다.

연구팀은 알고리즘으로 수만 개의 물질을 학습시킨 뒤 인공 지능을 통해 원하는 물성을 갖는 소재를 역설계하는 방식으로 4종의 신물질을 발견했다. 향후 신소재 개발에 이바지할 수 있을 것으로 기대되고 있다.

연구팀이 개발한 신소재 역발견 모델은 인공 지능 모델의 한 종류인 생성 모델을 이용했다. 생성 모델은 이미지와 음성 처리에 활발하게 활용되고 있는 기술이다.

예를 들어 수천 명의 얼굴을 기계로 학습하게 해 새로운 사람의 얼굴을 생성해 내는 인공 지능 기법이다.

연구팀은 이미지 생성에 주로 쓰이는 생성 모델 기반의 인공 지능 기법을 알려지지 않은 무기 고체 소재를 생성하는 데 최초로 적용했다.

특히 기존의 생성 모델을 고체 소재에 적용하기 위해 역변환이 가능한 3차원 이미지 기반의 표현자를 도입해 현재까지의 소재 역설계 모델의 한계를 극복했고, 이를 iMatGen(image-based Materials Generator)이라고 이름 지었다.

연구팀은 개발한 소재 역설계 기법을 새로운 바나듐 산화물 결정 구조를 예측하는데 적용했다. 이 학습 과정에서 기존에 알려진 물질을 제외해 학습하더라도 제외된 물질을 역으로 재발견할 수 있음을 확인해 개발 모델의 타당성을 검증했다.

노주환 박사 과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 셀 (Cell) 자매지 매터(Matter) 10월 2일 자 온라인판에 출판됐다.