인공지능으로 '제올라이트' 설계한다

[아시아경제 황준호 기자] 인공지능으로 원하는 형태의 다공성 물질을 개발하는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

제올라이트와 같은 다공성 물질을 원하는 구조로 설계할 수 있어, 가스 흡착 등 에너지 저장 소재의 효율성이 크게 개선될 것으로 예상된다.

KAIST는 김지한 생명화학공학과 교수 연구팀이 원하는 물성의 다공성 물질을 인공지능을 활용해 역설계하는데 성공했다고 7일 밝혔다.

다공성 물질은 미세한 구멍이 뚫린 물질을 말한다. 이 구멍에 가스를 저장하거나 약물을 저장할 수 있어 다양한 산업군에서 활용되고 있다. 대표적 물질로는 규소 산화물에 금속이 결합된 제올라이트를 꼽는다.

인공지능으로 제올라이트 생성

연구팀은 인공지능 기술과 분자 시뮬레이션 기술을 활용해 다공성 물질의 한 종류인 제올라이트 구조를 설계하는 방법을 개발했다. 적대적 생성 신경망이라는 인공지능 생성모델과 분자 시뮬레이션에서 활용되는 3차원 그리드 데이터를 활용해 복잡한 다공성 물질의 특성을 인공지능이 학습하고 생성할 수 있도록 하는 구조를 만들었다.

특히 연구팀은 인공지능 학습 과정에서 기존의 알려진 제올라이트 구조 중 일부를 제외해 학습시켰다. 이를 통해 인공지능이 학습하지 않았던 새로운 구조를 가진 제올라이트를 생성하는데 성공했다.

기존에도 인공지능을 통해 원하는 물성을 가진 물질을 개발하는 연구가 이뤄지고 있지만 단순한 소형 분자들에 국한해 연구가 이뤄지고 있었다.

기체 흡착 등 다양한 물성 적용 가능

김지한 교수는 "인공지능을 이용해 다공성 물질을 설계한 최초의 사례"라며 "기체 흡착 용도에 국한된 것이 아니라 다른 물성에도 쉽게 적용할 수 있어 촉매, 분리, 센서 등 다른 분야의 물질 개발에도 활용될 것으로 기대한다"고 말했다.

이번 연구는 BK21, 한국연구재단 중견 연구자 지원 사업 그리고 에너지 클라우드 사업단의 지원을 받아 수행됐다.

황준호 기자 rephwang@asiae.co.kr