한국과학기술원(KAIST)은 화학과 김우연 교수 연구팀이 분자 안정성을 좌우하는 물리법칙을 스스로 이해해 구조를 예측하는 인공지능(AI) 모델인 '리만 확산 모델(R-DM)'을 개발했다고 10일 밝혔다.

연구팀은 분자 구조를 에너지가 높을수록 언덕, 낮을수록 골짜기로 표현한 지도로 나타내고 AI가 가장 에너지가 낮은 골짜기를 찾아 이동하도록 설계했다.

R-DM은 이러한 에너지 지형 위에서 불안정한 구조를 피해 가장 안정적인 상태를 찾아가며 분자를 완성한다. 이는 수학 이론인 '리만 기하학'을 적용한 것으로, 화학의 기본 원리인 '물질은 에너지가 가장 낮은 상태를 선호한다'는 법칙을 AI가 스스로 학습한 결과라고 연구팀은 설명했다.

실험 결과, R-DM은 기존 AI보다 최대 20배 이상 높은 '화학 정확도'를 보였으며, 예측 오차는 정밀 양자역학 계산과 거의 차이가 없는 수준까지 줄어들었다고 연구팀은 설명했다.

이 기술은 신약 개발은 물론 차세대 배터리 소재, 고성능 촉매 설계 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

긴 시간이 걸리던 분자 설계 과정을 단축해 연구개발 속도를 획기적으로 높여줄 'AI 시뮬레이터'로 기대된다고 연구팀은 덧붙였다. 화학 사고나 유해 물질 확산처럼 실험이 어려운 상황에서도 화학 반응 경로를 빠르게 예측할 수 있어 환경·안전 분야에서도 활용할 수 있다.

김우연 교수는 "인공지능이 화학의 기본 원리를 이해하고 분자의 안정성을 스스로 판단한 첫 사례"라며 "신소재 개발 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 기술"이라고 말했다.

연구 결과는 국제학술지 '네이처 컴퓨테이셔널 사이언스'에 지난달 2일 게재됐다.