버추얼랩, 소재 R&D 플랫폼에 AI·고분자 기능 출시

클라우드형 소재 R&D(연구·개발) 소프트웨어 개발사 버추얼랩이 자사 소재 연구 플랫폼 '맷스큐'(MatSQ)에 AI(인공지능) 기반 예측 프로그램 등 세 가지 기능을 새롭게 추가했다고 17일 밝혔다.

이번에 새롭게 선보인 맷스큐 기능은 △게임즈(Gamess) △램스(Lammps) △폴리머라이즈(PolymRizeTM), 세 가지이다. 이번 기능 추가로 맷스큐는 플랫폼 적용 분야와 활용 방식을 각각 고분자와 AI로 확장하게 됐다.

그동안 맷스큐 플랫폼은 DFT(제일원리계산) 기반 '큐이'(QE, Quantum ESPRESSO)', MD(분자동역학) 기반 램스(Lammps), 칼파드(CALPHAD) 등의 시뮬레이션 방법론을 제공해 왔다. 연구자들은 각자의 연구에 적합한 시뮬레이션을 선택, 클라우드에서 간편하게 연구를 진행할 수 있었다.

기존에 제공되던 시뮬레이션이 금속, 반도체 등의 무기물질 예측에 활용됐다면 이번 신규 기능은 주로 고분자 등의 유기물질 예측에 활용할 수 있다.

DFT 기반의 '게임즈' 엔진은 신설된 것이다. '램스' 엔진의 경우 새로운 템플릿을 추가해 이전보다 활용 범위를 확장했다. △촉매(Catalysis) △플라스틱(Plastic) △탄성중합체(Elastomer) △전도성 재료(Conducting materials) 연구 등에서 폭넓게 활용 가능하다. 특히 폴리머의 기계적, 전기적·광학적 특성 계산 예측도를 크게 높일 수 있다.

아울러 '폴리머라이즈'는 AI 기반의 고분자 물성 예측 머신러닝 프로그램이다. 버추얼랩은 이 서비스를 만든 미국 '매트머라이즈'와 지난달 공급 계약을 체결하고 서비스 오픈을 준비해 왔다. 폴리머라이즈는 맷스큐의 시뮬레이션 방법론과 함께 제공된다. 폴리머라이즈를 활용하면 수 분 이내에 다양한 고분자 물성을 예측할 수 있다.

여기에는 유리 전이 온도, 유전 상수, 굴절률 예측 모델 등 고분자 물성 예측에 필요한 약 20개의 학습 모델이 담겼다. 모델 하나를 훈련시키는데 수백~수천 개의 데이터가 활용된 만큼 예측 정확도를 높이는 새로운 대안이 될 것이라고 업체 측은 보고 있다. 현재 폴리머라이즈 사용을 희망하는 기업 및 연구소 등에 고분자 물성 예측을 위한 데모용 크레딧을 제공하는 프로모션도 진행 중이다.

이민호 버추얼랩 대표는 "고분자 구조나 예측된 데이터 등 민감한 정보는 모두 암호화돼 저장되기 때문에 기업도 안심하고 사용할 수 있다"며 "맷스큐가 더욱 다양한 연구 분야와 방법론, 사용자를 아우를 수 있는 글로벌 플랫폼으로 성장할 수 있도록 힘쓰겠다"고 했다.

맷스큐의 신규 서비스로 활용 가능한 소재 연구 분야/사진제공=버추얼랩

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중기협력팀 이유미 기자 youme@

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