KAIST, 인공지능으로 화학반응 예측한다

물질 개발에 필요한 시간·비용 절감

개발된 화학반응 예측모델. 사진=KAIST 제공

한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 화학자처럼 생각하는 인공지능(AI)을 개발했다고 4일 밝혔다. 연구팀이 개발한 AI는 유기 반응의 결과를 정확하게 예측한다고 카이스트는 설명했다.

유기 화학자는 반응물을 보고 유기 화학반응의 결과를 예상, 약물이나 유기발광다이오드(OLED)처럼 원하는 물성을 지닌 분자를 합성한다.

하지만 실험으로 화학반응의 생성물을 직접 확인하는 작업은 시간과 비용이 많이 소모된다는 한계가 있다. 게다가 유기 화학 반응은 같은 반응물에서 다양한 생성물이 생길 수 있어 숙련된 유기 화학자라도 모든 화학반응을 정확하게 예측하지 못한다.

이런 한계를 극복하고자 AI를 이용해 유기 반응을 예측하는 연구가 활발하게 일어나고 있다. 대부분의 연구는 반응물과 생성물을 서로 다른 두 개의 언어로 생각하고 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 언어 번역 모델을 사용하는 방법에 집중하고 있다. 이 방법은 예측 정확도는 높지만, AI가 화학을 이해하고 생성물을 예측했다고 해석하기 어려워 결과를 신뢰하기 어렵다.

정 교수팀은 화학자가 반응 결과를 예측하는 방법에서 아이디어를 얻었다. 화학자는 반응 중심을 파악하고 화학반응 규칙을 적용해 가능한 생성물을 예측한다. 이 과정을 본떠 공개 화학반응 데이터베이스로부터 화학반응 규칙을 도출하고, 분자의 화학 반응성을 예측하기 위해 분자를 그래프로 취급하는 그래프 신경망 모델을 개발했다. 이 모델에 반응물들을 넣으면 화학반응 규칙과 반응 중심을 식별해 생성물을 성공적으로 예측한다.

정 교수팀은 미국 특허무역청 데이터를 이용해 유기 반응을 90% 이상의 정확도로 예측하는 데 성공했다. 이는 무작위로 샘플링된 일련의 유기 반응을 예측하는 데 있어 소규모 합성 전문가보다 정확성이 높았다.

연구팀은 현재 이 성과의 특허 출원을 준비하고 있다. KAIST 생명화학공학과 첸수안(Shuan Chen) 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 머신 인텔리전스'에 9월호 표지논문으로 선정됐다.

정유성 KAIST 생명화학공학과 교수. 사진=KAIST 제공

Shuan Chen KAIST 생명화학공학과 박사과정. 사진=KAIST 제공