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"AI, 양자컴퓨터 없이 신기록!" 신소재 예측 정확도 88% 달성

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.06.15 12:24

기사 3줄 요약

1 국내 연구진, 고비용 양자계산 대체 AI 'DELID' 개발
2 전자 정보 활용, 신소재 특성 예측 정확도 88% 달성
3 반도체·신약 개발 등 산업 혁신 및 AI 실용화 기대

신소재 개발에 들어가는 어마어마한 비용과 시간, 이제 옛말이 될지도 모릅니다. 국내 연구진이 비싼 양자역학 계산 없이도 물질의 특성을 정확히 예측하는 인공지능(AI) 기술을 개발했습니다. 한국화학연구원과 KAIST 공동 연구팀이 개발한 'DELID' 기술은 생성형 AI를 활용해 분자의 성질을 세계 최고 수준으로 예측합니다. 특히 기존 AI 모델보다 2배 이상 높은 88%의 정확도를 보여, 신약이나 첨단 소재 개발에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

기존 신소재 개발, 왜 이렇게 비싸고 오래 걸렸을까?

새로운 물질을 하나 만들려면 엄청난 시간과 노력이 필요합니다. 물질의 특성을 정확히 알려면 복잡한 양자역학 계산을 해야 하기 때문입니다. 이 계산은 슈퍼컴퓨터가 동원될 정도로 비용이 많이 들고 복잡합니다. 그래서 지금까지 많은 AI들은 원자 수준의 정보만으로 물질 특성을 예측하려 했습니다. 하지만 이런 방식은 정확도에 한계가 있었습니다. 전자 정보까지 알아야 더 정확한데, 그건 너무 비쌌기 때문입니다.

AI 'DELID', 비싼 계산 없이 어떻게 해낸 걸까?

연구팀이 개발한 AI 'DELID'는 이 문제를 아주 똑똑한 방법으로 해결했습니다. DELID는 복잡한 분자를 작은 조각들, 즉 화학적으로 의미 있는 부분 구조로 나눕니다. 그리고 이미 계산된 작은 분자들의 전자 특성 정보를 활용해, 원래 크고 복잡했던 분자의 전체 전자 특성을 스스로 학습하고 추론합니다. 마치 레고 블록을 조립하듯 말입니다. 덕분에 아주 비싼 양자역학 계산을 직접 하지 않고도, 물질의 성질을 결정하는 중요한 전자 수준의 정보를 얻을 수 있게 됐습니다. 양자컴퓨터가 필요한 수준의 계산 없이도 가능해진 것입니다.

그래서, 'DELID'의 실력은 어느 정도일까?

DELID의 실력은 이미 검증됐습니다. 약 3만 개의 실제 실험 데이터를 바탕으로 물질의 물리적 성질, 독성, 빛과 관련된 광학 특성 등을 예측하는 테스트를 진행했습니다. 결과는 놀라웠습니다. 특히 OLED나 태양전지 소재 개발에 중요한 광학 특성 예측 문제에서, 기존 최고 AI 모델들이 31~44%의 정확도를 보인 반면 DELID는 무려 88%를 달성했습니다. 이는 기존보다 2배 이상 높은 정확도입니다. 연구팀은 이 기술을 이미 산업 현장에서 활용할 수 있을 정도로 완성도를 높였다고 밝혔습니다.

신소재 개발의 미래, 어떻게 바뀔까?

DELID 기술 개발은 비싼 계산 없이도 물질의 전자 특성을 정확히 파악할 수 있게 되었다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 이는 기존 AI 기술의 한계를 뛰어넘은 중요한 성과입니다. 앞으로 반도체, 디스플레이, 신약 개발 같은 우리나라 핵심 산업 분야에서 새로운 물질을 찾는 연구가 훨씬 빠르고 효율적으로 진행될 전망입니다. 화학 산업 전반에 AI 기술이 더욱 활발하게 적용되는 계기가 될 것으로 보입니다. 이 연구 결과는 국제학습표현 컨퍼런스(ICLR 2025)에도 발표되며 세계적인 주목을 받았습니다.

편집자: 이도윤 기자

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