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Next Tech 2030
유기물질, AI가 제작
이화학연구소와 물질∙재료연구기구, 합성에 성공

최근 새로운 재료를 인공지능(AI)으로 만드는 ‘머티리얼즈 인포매틱(Materials informatics)’에 대한 관심이 높아지고 있다. 과학자의 감이나 경험에 의존하는 방법으로는 방대한 화학물질 중 극히 일부밖에는 시험할 수 없다. ‘AI라면 모든 화학 구조를 조사해 새로운 재료를 찾을 수 있지 않을까?’라는 기대감에서 이화학연구소는 물질∙재료연구기구 등과 함께 원하는 특성을 가진 유기화합물 설계에 도전하고 있다. 2030년대에는 공업 제품 소재를 자유자재로 제작하는 것을 목표로 하고 있다.

2050년 10월 초. 오늘은 노벨 화학상의 발표 날이다. 보도진들이 가득 모인 자리에서 스웨덴 왕립과학아카데미가 발표한 수상자 이름은 매우 생소했다. 유용한 유기화합물 합성에 기여한 수상자는 바로 일본의 AI였다.

미래에는 이러한 일이 현실이 될 수도 있을 것이다. 이화학연구소의 쓰다(津田) 팀 리더는 “AI로 원하는 화합물을 자유자재로 만들 수 있는 시대가 2030년대에는 도래할 가능성이 있다”라고 말한다.

머티리얼즈 인포매틱은 재료(Materials) 연구에 정보과학(informatics)의 발상을 도입한 새로운 연구 방법이다. 재료의 특성은 화학물질의 종류 및 구조가 복잡하게 관련되어 있다. 과학자의 감이나 경험이 매우 우수하다고 해도 모든 조합을 찾아내는 것을 어렵다. 이것을 AI가 담당하는 것이다.

우선 AI에게 원자의 종류와 수 등 일정 조건 하에서 적당한 물질을 제안하도록 하고 그 성질을 시뮬레이션으로 평가한다. 원하는 성질이 있을 경우, 비슷한 구조를 가진 물질을 탐색. 맞지 않을 경우, 같은 계통의 물질은 후보에서 제외한다.

이 때 어려운 점은 AI가 발견한 화합물을 실제로 합성할 수 있는지 여부를 알 수 없다는 점이다. 이화학연구소는 물질∙재료연구기구와 협력해 이 난제에 도전하고 있지만, 데이터 부족 등으로 AI로 합성 경로까지 제안하는 것은 어렵다. 지금은 합성 전문가에 의존할 수 밖에 없다.

연구팀은 일부 파장을 흡수하는 재료를 탐색해보았다. 원하는 파장의 빛을 흡수하는 화합물이 완성된다면 새로운 유기EL이나 태양전지의 소재로 이어질 수 있다.

연구팀은 AI에게 수소와 탄소, 질소 등으로 이루어진 유기화합물의 화학식 데이터를 1만 3천개 정도 학습시켰다. AI가 제안한 약 3,200개의 합성물질을 시뮬레이션으로 압축한 결과, 86개에서 원하는 파장의 빛을 흡수하는 성질이 있을 수 있다는 사실을 확인했다. 6개는 이미 합성된 실적이 있어 시험 삼아 만들어 본 결과, 5개가 원하는 빛의 파장을 흡수하는 성질을 가지고 있었다고 한다.

연구팀은 지금도 AI에게 데이터를 학습시키고 있다. 처음에 AI가 제안한 화합물은 “전문가가 화학식을 보고 웃음이 나올 정도로 터무니없는 것들이 대부분으로, 합성 중에 폭발할 수 있는 것도 있었다”(물질∙재료연구기구의 이시하라(石原) 주임연구원). 하지만 학습이 진행되면서 적외선 흡수 등 과학자가 알지 못했던 화합물 제안도 늘어났다.

앞으로 능력을 시험 받게 되는 것은 과학자 측이다. 이화학연구소는 화학 제조사와 협력해 AI가 밝혀낸 물질의 합성 방법도 개발할 계획이다. 노벨 화학상을 AI가 수상하게 되었을 때 과학자도 공동 수상자로 이름을 불릴 수 있어야 하지 않을까?

-- 사람의 지적 능력을 넘어선 재료 탐색을 목표로 --
연구팀은 AI가 제안한 화합물의 분자 움직임을 ‘케이(京)’ 등 슈퍼컴퓨터를 이용해 시뮬레이션하고 그 특성을 예측한다. 앞으로는 컴퓨터의 계산 성능 향상으로 예측 가능한 분자의 종류가 확대될 가능성이 있다. 과학자가 생각해내지 못한 구조의 특수한 성능을 발휘하는 소재 개발도 가능하게 될 것으로 보인다.

현 시점에서는 컴퓨터 성능 한계 등의 영향으로 AI가 제안하는 화학식은 분자를 구성하는 원자의 종류와 분자량이 한정되어 있다. 원자의 종류와 분자량이 늘어나게 된다면 현재의 슈퍼컴퓨터로도 계산 성능이 부족해 시뮬레이션이 어렵다.

이것을 개선하기 위해 연구팀은 2021년의 가동을 목표로 하고 있는 포스트 ‘케이’의 이용을 계획하고 있다. 포스트 ‘케이’는 초병렬 계산을 구사해 ‘케이’의 최대 100배의 속도로 계산할 수 있다고 알려져 있어, 시뮬레이션 할 수 있는 분자의 종류가 확대될 것으로 기대되고 있다. 실용화 될 것으로 기대되고 있는 양자컴퓨터의 활용도 검토한다고 한다.

화합물 구조가 복잡할수록 사람이 탐색하는 것은 어려워진다. 앞으로는 사람 대신 AI가 미지의 물질을 찾아낼 가능성이 크다.

▶ 유기합성의 연구 동향
- 1828년: 독일 화학자가 요소를 합성
- 1935년: 미국 듀폰이 나일론을 합성
- 2010년: 스즈키(鈴木) 박사 등이 크로스 커플링(Cross Coupling)반응 개발로 노벨 화학상 수상
- 2011년: 미국이 ‘머티리얼즈 게놈 계획’을 개시. 데이터 과학을 소재 개발에 응용
- 2030년경: 공업 제품 소재를 자유자재로 제작
- 2050년경: AI가 유용한 유기화합물을 설계해 노벨 화학상을 수상

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