화학 기본개념 탑재한 소재물성 예측 AI기술 '프로핏-넷' 개발

(대전=뉴스1) 김태진 기자 = 국내외 연구진이 화학의 기본 개념을 탑재한 소재 물성 예측 인공지능(AI) 기술 ‘프로핏-넷’을 개발했다.

한국과학기술원(KAIST)은 화학과 이억균 명예교수, 김형준 교수 공동연구팀이 창원대 생물학화학융합학부 김원준 교수, 미국 UC머세드 응용수학과 김창호 교수 연구팀과 새로운 AI 기술인 ‘프로핏-넷'을 개발했다고 9일 밝혔다.

프로핏-넷은 유전율, 밴드갭, 형성 에너지 등 주요한 소재 물성 예측 정확도에 있어 기존 딥러닝 모델의 오차를 최소 10%, 최대 40% 줄일 수 있는 것으로 전망된다.

프로핏-넷의 가장 큰 특징은 화학의 기본 개념을 학습해 예측 성능을 크게 높였다는 점이다. 최외각 전자 배치, 이온화 에너지, 전기 음성도와 같은 내용은 화학을 배울 때 가장 먼저 배우는 기본 개념 중 하나다.

프로핏-넷은 기존 AI 모델과 달리 기본 화학적 속성과 이들 간의 상호작용을 직접적으로 학습함으로써 더욱 정밀한 예측을 할 수 있다. 이는 특히 새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 있어 더 높은 정확도를 제공하며, 화학 및 소재 과학 분야에서 크게 기여할 것으로 기대된다.

김형준 교수는 "AI 기술이 기초 화학 개념을 바탕으로 한층 더 발전할 수 있다는 가능성을 보여줬다"며 "향후 반도체 소재나 기능성 소재 개발과 같은 다양한 응용 분야에서 AI가 중요한 도구로 자리 잡을 수 있는 발판을 마련했다"고 말했다.

KAIST 김세준 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 나노·소재 기술개발과 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업으로 진행됐다.

이번 연구 성과는 국제 학술지 '미국화학회지'에 지난달 25일 게재됐다.

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