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연구팀은 차세대 화학 반응 예측 인공지능 모델(FlowER)을 개발했다. 화학 반응 예측은 신약 개발, 친환경 소재 설계, 에너지 저장 기술 등에 활용된다. 새로운 물질을 만들기 위해서는 어떤 원료를 어떤 조건에서 반응시켜야 원하는 결과를 얻을 수 있는지 정확히 알아야 한다. 이를 잘못 예측하면 시간과 비용이 낭비되기 때문이다. 지금까지는 화학 반응을 예측하기 위해 주로 연구자의 경험과 반복 실험에 의존했다.
연구팀이 개발한 모델은 화학 반응을 단계별로 예측할 수 있다. 연구팀은 분자 속 원자들이 어떻게 연결되고 전자가 어떻게 이동하는지를 ‘지도’처럼 표현하는 방식을 사용했다. 이어 이를 최신 인공지능 학습 기법인 ‘플로우 매칭(flow matching)’과 결합했다. 플로우 매칭은 시간에 따라 변화하는 상태를 예측하는 기술로 마치 여러 장면을 붙여 영화처럼 보여주는 것과 유사하다.
연구팀은 이런 접근 방식 덕분에 새로운 반응까지 높은 정확도로 예측할 수 있었다. 앞으로 화학 반응을 예측할 때 불필요한 시행착오를 줄이고 원하는 물질을 더 빠르고 안전하게 만들 수 있는 길을 연 셈이다. FlowER는 새로운 유형의 화학 반응에도 매우 적은 예시만으로 빠르게 적응할 수 있다는 점이 특징이다.
연구팀의 연구에서는 단 32개의 사례만 보여줬음에도 한 번도 본 적 없는 반응에서 10번 중 8번 이상 정확한 경로를 찾아냈다. 특히 이렇게 예측한 반응 경로를 물리·화학 법칙에 맞는지 검증할 수 있어 실험 설계 단계에서부터 시간·비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다. 국민대는 “해당 기술은 신약 개발, 친환경 촉매 설계, 에너지 소재 연구 등 다양한 분야로 활용 범위가 넓어질 것으로 기대된다”고 평가했다.
정준영 교수는 “이번 연구는 화학자가 쓰는 언어와 같은 방식으로 반응 메커니즘을 추론할 수 있음을 보여준 사례”라며 “향후 전기화학·대기화학·생화학 반응뿐만 아니라 아직 세상에 보고되지 않은 새로운 화학 반응을 발굴하는 방향으로 연구를 확장할 계획”이라고 했다.
