고려대 화학과, 맞춤형 유기 소재 설계하는 생성형 AI 모델 'DeepMoleculeGe' 개발

고려대학교는 화학과 박성남, 최동훈 교수 공동 연구팀이 특정 맞춤형 특성을 가진 유기 소재 분자를 효율적으로 설계할 수 있는 획기적인 생성형 인공지능(AI) 'DeepMoleculeGen'을 개발했다고 4일 밝혔다.

생성형 AI는 주어진 자료를 기반으로 새로운 결과물을 만들어내는 기술이다. 가령 챗GPT 같은 언어 모델은 방대한 텍스트 자료를 학습해 다양한 주제에 대해 문장을 생성한다. 생성형 AI는 작곡, 그림, 3D 모델링, 동영상 생성 등 여러 분야에 활용된다.

공동 연구팀이 개발한 'DeepMoleculeGen'은 목표하는 광 특성을 갖는 다양한 구조의 유기 소재 분자를 직접 생성하는 기술이다. 또한 기존에 사용된 골격 군의 소재에서 벗어난 새로운 골격의 소재를 발굴하는 게 가능하다.

생성형 AI를 활용한 연구 방법론은 유기 태양 전지, 유기발광다이오드(OLED), 유기 광센서, 형광 센서, 바이오 이미징, 염료 등의 연구 분야와 유기 소재 분자산업 응용 분야의 발전에 큰 도움이 될 수 있다. 'DeepMoleculeGen'을 사용하면 기존 소재 개발 연구 비용의 최소 70~80%를 아낄 수 있다.

연구팀은 맞춤형 유기 소재 분자 생성 AI인 'DeepMoleculeGen'을 웹 애플리케이션으로 공개해 일반인도 쉽게 접근할 수 있게 했다.

이번 연구 논문(Generative deep learning-based efficient design of organic molecules with tailored properties)은 미국 화학회(ACS)의 국제 저명 학술지 'ACS 센트럴 사이언스'에 지난달 30일 온라인 게재됐다.

이번 연구는 교육부가 지원하는 이공계 분야 대학중점연구소지원사업과 과학기술정보통신부가 지원하는 개인기초연구(중견연구)의 일환으로 수행됐다.