유클리드 공간과 리만 공간에서의 에너지 지형 비교. KAIST 제공한국과학기술원(KAIST)은 화학과 김우연 교수 연구팀이 분자의 안정성을 좌우하는 물리 법칙을 스스로 이해해 구조를 예측하는 인공지능 모델 '리만 확산 모델(R-DM)'을 개발했다고 10일 밝혔다.
이 모델의 가장 큰 특징은 분자의 '에너지'를 직접 고려한다는 점이다. 기존 인공지능이 분자의 모양을 단순히 흉내 냈다면, R-DM은 분자 내부에서 어떤 힘이 작용하는지를 고려해 구조를 스스로 다듬는다.
연구팀은 분자 구조를 에너지가 높을수록 언덕, 낮을수록 골짜기로 표현한 지도로 나타내고, 인공지능이 가장 에너지가 낮은 골짜기를 찾아 이동하도록 설계했다.
R-DM은 에너지 지형 위에서 불안정한 구조를 피해 가장 안정적인 상태를 찾아가며 분자를 완성한다.
실험 결과 기존 인공지능보다 최대 20배 이상 높은 정확도를 보였으며, 예측 오차는 정밀 양자역학 계산과 거의 차이가 없는 수준까지 줄어들었다. 이는 AI 기반 분자 구조 예측 기술 중 세계 최고 수준의 성능이다.
이 기술은 신약 개발은 물론 차세대 배터리 소재, 고성능 촉매 설계 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 많은 시간이 걸리던 분자 설계 과정을 크게 단축해 연구개발 속도를 획기적으로 높여줄 'AI 시뮬레이터'로 기대된다.
김우연 교수는 "인공지능이 화학의 기본 원리를 이해하고 분자의 안정성을 스스로 판단한 첫 사례"라며 "신소재 개발 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 기술"이라고 말했다.