KAIST, 인공지능 기술로 광촉매 유망 소재 23종 발굴

한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술을 이용해 숨겨진 신물질을 찾아냈다고 27일 밝혔다.

소재 연구의 최종 목표는 원하는 물성을 갖는 소재를 발견하는 것이다.

하지만 무한대에 가까운 무기화합물의 가능한 모든 조성을 탐색하기는 쉽지 않다.

이 때문에 컴퓨터 스크리닝 기술을 이용한 소재 탐색 방법이 널리 사용되고 있지만, 찾고자 하는 소재가 스크리닝 후보군에 없으면 유망한 신물질을 놓치는 한계가 있다.

연구팀은 주어진 구조의 물성을 측정하는 기존 방식과 반대로 특정한 물성을 갖도록 소재 구조를 찾아가는 ‘소재 역설계’ 방식을 이용해 광촉매로서 유망한 특성을 갖는 신물질 23종을 찾아냈다.

AI 딥러닝 기술인 적대적 생성 신경망(GAN)을 통해 원하는 조성을 갖는 결정 구조를 학습하게 함으로써 기존 데이터베이스에 없는 신소재를 발굴하는 데 성공했다.

이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘ACS 센트럴 사이언스'(ACS Central Science) 지난 8월 호에 실렸다.

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