GPT 모델을 활용한 분자 구조 예측의 새로운 방법

인공지능을 통한 복잡한 화학 구조의 이해

 

 

화학에서 새로운 분자를 만드는 일은 마치 복잡한 레고 블록을 조립하는 것과 비슷합니다. 간단한 한 두개의 블록을 추가하는 것은 쉽지만, 많은 블록을 다양한 방식으로 조합하면 이야기는 달라집니다. 미시간 대학교의 연구원들이 이 문제에 대한 흥미로운 해결책을 제시하였습니다. 그들은 언어를 예측하는 데 사용되는 인공지능(AI) 기술, 즉 GPT 모델을 화학 분야에 적용하고자 합니다. 여기서 GPT 모델은 일종의 AI 프로그램으로, 대량의 데이터를 분석하여 문장에서 다음에 올 단어를 예측합니다. 예를 들어, '사과는 빨간색이고 맛이 ___'라는 문장이 있을 때, GPT는 '달다'라는 단어를 예측할 것입니다. 이와 유사하게, 연구원들은 GPT를 사용하여 분자의 구조를 예측하고자 합니다. 이 프로젝트에서는 AI가 화학적 구조의 텍스트 데이터를 받아 분석합니다. 이것은 마치 언어 모델이 문장을 학습하는 것과 같은 원리입니다. AI는 먼저 간단한 분자 구조를 이해하고, 이를 바탕으로 복잡한 분자 구조를 예측합니다. '파인 튜닝'이라는 단계에서는 AI에게 특정 화학 물질의 성질을 알려주고, 그 지식을 바탕으로 다른 물질의 성질을 예측하도록 합니다.

 

 

이 기술이 성공적으로 개발되면, 연구원들은 AI에게 특정 기능을 가진 분자를 요청할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 배터리의 성능을 향상시키는 데 필요한 특정 특성을 가진 전해질(배터리 내에서 전자가 이동하는 물질)을 찾는 것이죠. 이렇게 하면, 기존의 리튬 이온 배터리보다 더 좋은 성능을 가진 배터리를 만들 수 있을 것으로 기대됩니다. 이 연구는 에너지부로부터 받은 보조금 덕분에 진행될 수 있었습니다. 이 보조금은 아르곤 국립 연구소에 있는 강력한 컴퓨터, 폴라리스를 사용할 수 있게 해 줍니다. 이러한 연구는 배터리 기술뿐만 아니라, 화학 연구 방법에도 큰 변화를 가져올 수 있습니다. 전통적인 실험 방식은 시간과 자원이 많이 필요하지만, AI를 사용하면 이 과정을 빠르게 진행할 수 있습니다. 이는 과학자들이 새로운 화합물을 더 빨리 발견하고 테스트할 수 있게 해 줄 것입니다. AI와 화학의 결합은 과학의 미래를 바꾸는 중요한 단계가 될 것입니다. GPT 모델과 같은 기술을 활용하면 과학적 발견과 혁신이 더욱 촉진될 것입니다. 

 

VIA : SPRINGWISE