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[국내/R&D]KAIST, GAN 모델을 이용한 복잡한 구조의 다공성 물질 설계 방법 개발

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발행기관
조선비즈
주제분류
 
발행일
2020-01-07
조회
16

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KAIST 김지한 교수 연구팀이 인공지능 기술과 분자 시뮬레이션 기술을 활용해 다공성 물질의 한 종류인 제올라이트 구조를 설계하는 방법을 개발함.

연구팀은 먼저 인공지능 생성모델인 적대적 생성 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)과 기존 분자 시뮬레이션에서 활용되는 3차원 그리드 데이터를 이용해 다공성 물질의 특성을 인공지능이 학습하고 생성할 수 있는 구조를 개발함. 개발된 인공신경망 생성모델은 3차원 그리드로 이루어진 구조 정보와 흡착 물성 데이터를 같이 학습하며 흡착 물성을 빠르게 계산할 수 있으며, 연구팀은 이를 통해 에너지 저장 소재의 특성을 효율적으로 학습할 수 있음을 확인함. 또한 인공지능은 학습 과정에서 의도적으로 제올라이트 구조 중 일부를 제외해 학습시켰음에도 제외된 구조를 발견하는 등, 학습하지 않은 구조들도 생성할 수 있음.

Science Advances 게재


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