가장 안정적인 분자설계 AI모델 개발…"양자화학 정확도"

KAIST, 에너지 지도 그려 구조 예측…"신약·배터리 개발 등에 유용"

에너지 크기를 분석해 가장 안정적인 분자를 설계하는 인공지능(AI)모델이 개발됐다.

KAIST는 김우연 화학과 교수 연구팀이 분자의 안정성을 좌우하는 물리 법칙을 스스로 이해해 구조를 예측하는 인공지능 모델 ‘리만 확산 모델(R-DM)’을 개발했다고 10일 밝혔다.

핵심은 화학의 기본 원리인 ‘물질은 에너지가 가장 낮은 상태를 선호한다’는 법칙을 인공지능이 스스로 학습해 분자 모델을 설계한다. 

유클리드 공간과 리만 공간에서의 에너지 지형 비교.맨 오른쪽 분자구조 에너지 프로파일을 보면, 에너지가 가장 작은 축을 중심으로 분자설계가 진행됐음을 알수 있다. 분자는 에너지가 작을수록 안정적이다.(사진=KAIST)

기존 AI가 분자의 모양을 단순히 흉내 냈다면, R-DM은 분자 내부에서 어떤 힘이 작용하는지까지 고려, 구조를 스스로 다듬는다. 분자 구조를 에너지 강약에 따라 언덕과 골짜기로 표현한 지도를 만들어 AI가 가장 에너지가 낮은 골짜기로 이동하도록 설계했다. 분자는 에너지가 낮을수록 안정적이다.

실험 결과, R-DM은 기존 인공지능 대비 최대 20배 이상 높은 정확도를 나타냈다. 예측 오차는 화학정확도 (1kcal/mol 이하) 수준으로 정밀 양자화학 계산과 거의 차이가 없다. 이는 예측 가능한 가장 정확한 정확도를 의미한다.

김우연 교수는 "AI 기반 분자 구조 예측 기술 중 세계 최고 수준"이라며 "신약 개발은 물론 차세대 배터리 소재, 고성능 촉매 설계 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다"고 말했다.

김 교수는 "많은 시간이 걸리던 분자 설계 과정을 크게 단축해 연구개발 속도를 획기적으로 높여줄 ‘AI 시뮬레이터’로 활용 가능하다"며 "화학 사고나 유해 물질 확산처럼 실험이 어려운 상황에서도 화학 반응 경로를 빠르게 예측할 수 있어, 환경·안전 분야에서도 활용 가능성이 크다"고 설명했다.

김 교수는 또 "AI가 화학의 기본 원리를 이해하고 분자의 안정성을 스스로 판단한 첫 사례”라며 “신소재 개발 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 기술”이라고 말했다.

연구는 KISTI 슈퍼컴퓨팅센터 우제헌 박사와 KAIST 혁신신약연구단 김성환 박사가 공동 1저자로 연구를 주도했다. 연구 결과는 국제 학술지 네이처 컴퓨테이셔널 사이언스(Nature Computational Science)에 게재됐다.

KAIST 연구진. 왼쪽부터 우제헌 KISTI 박사, 김성환 KAIST 박사, 김준형 KAIST 박사과정생. 왼쪽 상단 타원은 김우연 KAIST 교수.(사진=KAIST)

사업은 ▲한국환경산업기술원의 화학사고 예측-예방 고도화 기술개발사업 ▲과학기술정보통신부 과학기술원 인노코어(InnoCore) 사업 ▲한국연구재단 데이터사이언스 융합인재양성사업 일환으로 수행됐다.