화학과 AI

현대 과학기술의 발전은 다양한 산업에서 혁신을 이끄는 원동력이며, 그 중심에는 소재 과학이 있다. 소재 과학은 차세대 에너지, 반도체, 환경 기술 등 여러 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 예를 들어, 태양광 발전을 위한 신소재나 전기차 배터리용 고효율 전도성 물질의 개발은 지속 가능한 미래를 실현하기 위해 필수적이다. 그러나 새로운 소재를 설계하고 이를 검증하는 과정은 막대한 시간과 자원이 소모되며, 연구자들에게 큰 부담으로 작용해 왔다.

이러한 문제를 해결하기 위해 과학자들은 인공지능(AI) 기술을 활용하고 있다. AI는 방대한 데이터를 학습하여 패턴을 분석하고, 인간이 기존 방식으로는 예측하기 어려운 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다. 특히 소재 과학에서 AI를 활용하면 수많은 조합 중에서 원하는 특성을 가진 물질을 효율적으로 찾아낼 수 있다. 최근 개발된 PROFiT-Net 모델은 소재 연구에서 새로운 가능성을 열어 주며 주목받고 있다.

화학개념 학습한 인공지능 ProFit-Net이 그린 소재 물성 예측 모식도. [이미지= KAIST]

소재 과학과 AI의 접목 배경

소재 과학에서 가장 중요한 질문은 “어떤 구조가 원하는 특성을 만들어낼 수 있는가?”이다. 전통적으로 이 질문에 답하기 위해 복잡한 실험과 고급 물리학적 시뮬레이션이 필요했으나, 이는 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 든다. 반면, AI 기술은 빠른 분석과 높은 예측 정확도를 통해 이러한 문제를 해결할 수 있다.

특히 딥러닝 모델은 대규모 데이터를 학습하여 복잡한 문제를 해결하는 데 강점을 가지고 있다. PROFiT-Net은 딥러닝 기술을 바탕으로 설계된 모델로, 오비탈 필드 매트릭스(Orbital Field Matrix, OFM)라는 독창적인 방식을 사용하여 소재 데이터를 표현한다. OFM은 물질을 구성하는 원소의 물리적 특성, 화학적 결합, 전자 구조를 정밀하게 묘사하며, 기존 데이터 표현 방식보다 더 깊이 있는 정보를 제공한다.

PROFiT-Net 모델은 이를 바탕으로 유전상수, 밴드 갭, 생성 엔탈피 등 물질의 핵심 특성을 예측하며, 물리적 법칙을 충실히 따르는 결과를 도출한다. 기존 AI 모델이 물리적으로 불가능한 음의 밴드 갭을 예측했던 문제와 달리, PROFiT-Net은 이러한 오류를 방지하며 신뢰성을 크게 높였다.

AI기술이 소재 과학에 미치는 영향

AI 기술의 활용은 연구의 효율성과 정확성을 크게 향상시키고 있다. 소재를 설계하고 개발하는 과정은 본래 많은 시간과 자원이 소요된다. 연구자들은 원하는 특성을 가진 물질을 찾기 위해 수많은 실험과 시뮬레이션을 반복해야 하며, 이는 높은 실패율과 큰 비용을 초래한다. AI는 초기 단계에서 많은 시행착오를 줄이고, 최적의 물질을 빠르게 찾아낼 수 있도록 돕는다. 이는 연구의 시간과 비용을 절감하는 강력한 도구로 작용한다.

또한, 소재 연구는 고품질 데이터를 확보하기 어려운 분야 중 하나이다. 소재의 특성을 결정하는 데이터는 보통 한정적이며, 이는 예측 모델의 성능을 제한하는 주요 요인이었다. PROFiT-Net과 같은 최신 AI 모델은 소량의 고품질 데이터로도 학습과 예측이 가능하다. 이를 통해 연구자들은 데이터 부족 문제를 해결할 수 있으며, 기존 방식에 비해 높은 효율성과 유연성을 확보할 수 있다.

마지막으로, AI 기술은 기존 모델이 가지고 있던 물리적 신뢰성 문제를 극복하는 데 중요한 역할을 한다. 기존 일부 AI 모델은 데이터에 지나치게 의존하여 물리 법칙과 일치하지 않는 결과를 도출하는 경우가 많았다. 반면, PROFiT-Net은 물질의 구조와 특성을 물리 법칙에 기반해 분석하고, 예측 결과가 실제 연구와 부합하도록 설계되었다. 이를 통해 연구자들은 더욱 신뢰할 수 있는 연구를 진행할 수 있다.

한국에서의 연구 사례

소재 과학에서 AI 기술이 실질적으로 적용된 사례는 이미 다양한 연구에서 확인되고 있다. 이번에 발표된 PROFiT-Net 연구는 AI와 소재 과학의 융합이 어떻게 연구 속도와 효율성을 높일 수 있는지를 보여주는 대표적인 예다. PROFiT-Net은 독창적인 오비탈 필드 매트릭스(OFM) 방식으로 데이터를 구성하여, 유전상수, 밴드 갭, 생성 엔탈피 등 물질의 특성을 예측하는 데 높은 정확도를 보여주었다. 기존의 예측 모델이 물리적 신뢰성에서 한계를 드러냈던 반면, PROFiT-Net은 물리 법칙을 내재화해 더 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있었다. 특히, 이 모델은 고품질 데이터가 부족한 상황에서도 높은 성능을 발휘하며, 소재 연구의 효율성을 획기적으로 높였다.

이 연구는 한국에서도 유사한 방식으로 응용되고 있다. 최근 KAIST에서는 AI를 활용해 나노미터 단위의 초소형 소재 설계를 자동화하는 연구를 진행하고 있다. 이 기술은 새로운 합성 소재의 구조를 제어하고, 원하는 물리적·화학적 특성을 예측하는 데 활용되고 있다. 이를 통해 기존에 수개월이 소요되던 실험 과정을 단 며칠로 단축하며, 효율성을 극대화했다. 또한, 국내 스타트업에서도 대규모 소재 데이터를 수집하고 이를 AI 모델로 분석하여, 상업적 응용이 가능한 고성능 소재를 설계하는 프로젝트를 진행 중이다.

특히, 반도체 소재 개발 분야에서 AI 모델의 기여가 두드러지고 있다. 한국의 반도체 기업들은 AI를 활용해 차세대 반도체 소재의 열적 안정성, 전기적 특성 등을 예측하며 개발 비용을 줄이고 있다. 이처럼 PROFiT-Net을 비롯한 AI 기반 모델은 연구자와 산업계에 실질적인 도움을 제공하며, 소재 연구의 새로운 표준으로 자리 잡고 있다.

이러한 사례는 AI가 소재 과학에서 단순한 보조 도구를 넘어, 연구의 패러다임을 바꾸는 핵심 기술로 진화하고 있음을 보여준다. AI 기술은 앞으로도 신소재 개발, 산업화, 그리고 지속 가능한 미래 기술 구축에 중요한 역할을 할 것이다.

향후 연구 과제

향후 연구 과제로는 PROFiT-Net과 같은 AI 기반 모델이 가진 몇 가지 주요 한계를 극복해야 한다는 점이 강조된다. 첫째, AI 모델이 예측하는 데 사용하는 데이터의 품질과 양이 중요한 문제로 남아 있다. 특히, 소재 과학 분야에서는 고품질의 데이터가 부족한 상황에서 AI 모델이 불완전한 정보를 바탕으로 학습할 위험이 크다. 현재 PROFiT-Net이 사용하는 데이터셋이 제한적이기 때문에, 다양한 물질군과 실험 조건을 포함한 보다 광범위한 데이터셋을 구축하는 것이 필수적이다. 데이터의 다양성은 AI 모델이 예측하는 물질 특성의 정확도와 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있다. 이 과정에서, 데이터 편향을 최소화하고 균형 잡힌 데이터를 확보하는 것이 중요하다.

둘째, AI 모델이 예측하는 결과의 신뢰성 문제도 중요한 과제다. PROFiT-Net과 같은 모델은 물리적 법칙을 준수하는 예측을 내놓는 것이 장점이지만, 여전히 예측된 물질 특성에 대한 불확실성을 정량화하거나 해석할 수 있는 방법이 부족하다. 예를 들어, 모델이 특정 물질에 대한 밴드 갭을 예측했을 때, 이 예측이 얼마나 신뢰할 수 있는지, 혹은 예측 오류가 발생했을 경우 그 원인은 무엇인지에 대한 설명이 필요하다. 이를 해결하기 위해서는 해석 가능 AI(Explainable AI) 기술의 발전이 필요하다. 해석 가능한 AI는 모델이 내놓은 결과를 사람이 이해할 수 있는 형태로 설명할 수 있게 해주며, 연구자들이 결과를 신뢰하고 실제 실험으로 이어갈 수 있도록 돕는다.

셋째, AI 모델이 물질 특성에 대한 예측을 하기 위해서는 그 물질이 속한 보다 복잡한 물리적 환경을 충분히 반영할 수 있어야 한다. 현재 PROFiT-Net은 물리적 시뮬레이션과 데이터 분석을 결합하여 예측을 하지만, 복잡한 물리적 상호작용이나 원자 수준에서의 미세한 변화를 모두 고려하기에는 한계가 있을 수 있다. 따라서 AI 모델을 물리적 모델링과 결합하여, 더 정교하고 정확한 예측을 할 수 있는 방향으로 개선해야 한다.

마지막으로, AI 모델을 실제 산업에 적용하는 과정에서의 문제도 연구 과제 중 하나다. AI 기반 모델이 높은 정확도를 자랑하더라도, 이를 산업 현장에 적용하기 위한 기술적 장벽이 존재한다. 예를 들어, 대규모 산업 환경에서는 데이터의 품질이 일정하지 않거나, 실시간으로 데이터를 처리해야 할 경우도 많다. 이러한 실용적 문제를 해결하기 위해서는 산업 현장에서의 데이터 처리 방식을 개선하고, AI 모델이 현장에 최적화될 수 있도록 하는 연구가 필요하다.

이러한 연구 과제를 해결하는 과정은 PROFiT-Net과 같은 AI 모델이 소재 과학뿐만 아니라 다른 과학 분야에도 광범위하게 적용될 수 있는 가능성을 높이고, 더욱 신뢰할 수 있는 기술로 발전시키는 데 기여할 것이다.

미래 전망

AI 기술을 기반으로 한 소재 과학의 발전은 앞으로 더 큰 가능성을 열어갈 것이다. PROFiT-Net과 같은 AI 모델은 기존의 한계를 뛰어넘어, 과학적 예측의 정확성을 높이고 연구 효율성을 획기적으로 개선하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 그 발전은 끝이 아니라, 여전히 해결해야 할 기술적, 이론적 과제가 존재한다. 데이터의 편향성 문제, AI 모델의 해석 가능성 부족, 복잡한 물질의 예측을 위한 모델의 발전은 앞으로도 중요한 연구 과제가 될 것이다. 그럼에도 불구하고, 이러한 문제들이 해결되면, AI는 소재 과학뿐만 아니라 전 세계 산업 전반에서 혁신적인 변화를 이끌어낼 수 있을 것이다.

미래에는 AI 기술이 물질 설계, 개발, 상용화 과정 전반에 걸쳐 중요한 역할을 할 것이다. 특히 반도체, 에너지 소재, 환경 보호 기술 등 다양한 분야에서 AI 기반 모델이 실험의 속도와 비용을 크게 절감할 수 있다. 예를 들어, 에너지 효율이 뛰어난 새로운 배터리 소재 개발에 AI를 활용하면, 더 빠르고 정확한 예측이 가능해지고, 이는 더 나은 성능을 가진 소재를 더 짧은 시간에 상용화하는 데 기여할 것이다. 또한, AI의 발전에 따라 맞춤형 소재 설계, 고도화된 재료 응용 기술 등은 산업 전반에서 핵심 기술로 자리 잡을 것이다.

결국, AI와 소재 과학의 융합은 새로운 기술 혁신을 이끄는 촉매제가 될 것이다. 이러한 기술들이 앞으로 어떻게 발전하고, 우리 생활의 필수적인 부분으로 자리잡을 수 있을지에 대한 기대는 더욱 커지고 있다. AI는 단순히 과학적 연구를 가속화하는 도구를 넘어, 미래 사회에 필요한 기술을 만드는 핵심으로 자리잡을 것이다.

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김동준 학생기자 | Chemistry & Biology | 인터뷰/에세이/지식더하기

참고자료

[1] https://www.hellodd.com/news/articleView.html?idxno=1056381

[2] https://doi.org/10.1021/jacs.4c05159

첨부 이미지 출처

[1] https://doi.org/10.1021/jacs.4c05159

[2] https://www.hellodd.com/news/articleView.html?idxno=105638

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