화학원리 이해한 AI 모델 등장…신약·신소재 개발 속도 높인다

KAIST, 빠르고 정확한 분자설계 AI 모델 ‘R-DM’ 개발
기존 AI 대비 20배 정확도..배터리 소재, 촉매 설계 등 활용

KAIST가 개발한 분자설계 AI 모델 ‘리만 확산 모델로 AI가 그린 일러스터. KAIST 제공.

신소재, 신약 등의 개발 과정의 핵심인 분자 설계를 빠르고 정확하게 돕는 인공지능(AI) 모델이 나왔다.

KAIST는 김우연 화학과 교수팀이 분자 안정성을 좌우하는 물리 법칙을 스스로 이해해 구조를 예측하는 AI 모델 ‘리만 확산 모델’(R-DM)을 개발했다고 10일 밝혔다.

신약 개발, 배터리 소재 발굴, 촉매 설계 등은 재료 물질을 구성하는 원자들이 얼마나 안정적으로 결합하느냐에 달려 있다. 이 수많은 원자를 어떻게 배치해야 가장 안정적인 분자가 되는지를 찾는 과정이 분자 설계의 핵심이다.

지금까지 분자 내부의 복잡한 에너지 변화와 상호작용을 정확히 고려해야 하기에 막대한 시간과 비용이 소요됐다.

기존 분자 설계 AI 모델은 원자 좌표 사이의 단순한 거리 계산에 기반해 구조를 예측하기 때문에 화학 반응에서 중요한 결합 길이, 각도, 에너지 변화 등을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었다.

연구팀은 분자 구조를 에너지가 높을수록 언덕, 낮을수록 골짜기로 표현한 지도로 나타내고, AI가 가장 에너지가 낮은 골짜기를 찾아 이동하도록 설계했다. 불안정한 구조를 피해 가장 안정적인 상태를 찾아가며 분자를 완성하는 수학 이론 ‘리만 기하학’을 적용한 것이다.

개발된 R-DM은 이런 에너지 지형 위에서 불안정한 구조를 피해 가장 안정적인 상태를 찾아가며 분자를 완성한다.

실험 결과, R-DM은 기존 AI보다 최대 20배 이상 높은 정확도를 보였으며, 예측 오차는 정밀 양자역학 계산과 거의 차이가 없는 수준까지 줄어들었다.

이는 AI 기반 분자 구조 예측 기술 중 세계 최고 수준 성능이라고 연구팀은 설명했다.

R-DM은 신약 개발과 차세대 배터리 소재, 고성능 촉매 설계 등 다양한 분야에서 분자 설계 과정을 크게 단축시켜 연구개발(R&D) 속도를 획기적으로 높여줄 ‘AI 시뮬레이터’로 활용될 것으로 기대된다.

또 화학 사고나 유해 물질 확산으로 실험이 어려운 상황에서도 화학 반응 경로를 빠르게 예측할 수 있어 환경과 안전 분야에 활용이 가능하다.

김우연 KAIST 교수는 “AI가 화학 기본 원리를 이해하고 분자 안정성을 스스로 판단한 첫 사례”라며 “신소재 개발 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 기술”이라고 말했다.

연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 컴퓨테이셔널 사이언스’ 지난달 2일에 실렸다.

리만 공간에서의 R-DM의 에너지 지형 비교도. KAIST 제공.

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr