'신소재·신물질' AI로 찾는다…연구데이터 '공유' 절실

(서울=뉴스1) 최소망 기자 = 수많은 실험과 이론을 바탕으로 신물질과 신소재를 연구했던 과거와 달리, 이제는 빅데이터 기반의 인공지능(AI)으로 신물질과 신소재를 찾을 수 있게 됐다.

과학기술정보통신부가 14일 마련한 '연구데이터의 지식자산화' 기자설명회에서 이광열 한국과학기술연구원(KIST) 박사는 "기존에 실험과 계산을 통해 특정 소재를 개발했다면 이제는 소재가 어떤 물성(전기저항, 열전도도 등)을 가지고 있는지 접근해 우수한 소재를 개발할 수 있다"며, AI를 활용한 연구방식의 변화 가능성에 주목했다.

새로 떠오르는 연구방식은 소재의 기능·특성을 선택하고 이 물질이 만들어지는 방법을 데이터베이스(DB)를 통해 찾는다. 또 인공지능(AI)을 활용해 미지의 조합을 찾아낸다. 이를 통해 '신물질'과 '신소재'를 만들 수 있다는 것이다.

반도체 소자 개발에도 활용될 수 있다. 반도체는 높은 절연성과 유전율을 필요로 한다. 고유전율 물질을 이용하면 반도체 직접회로를 더 작게 만드는 등 장점이 있기 때문이다. 하지만 절연성과 유전율은 보통 한 소재에서 반비례하는 물성이다. 이때 두개의 물성을 모두 높은 수치로 두고 가능한 물질에 대해 계산을 하고 실험한다. 이런 방식은 가능성있는 물질의 후보군을 줄인 후 실험에 나서기 때문에 시간이 적게 소요된다는 장점이 있다.

폴리머 설계도 마찬가지라고 이 박사는 설명했다. 폴리머는 분자군들 체인으로 연결돼 있다. 따라서 체인의 구조가 어떤지 수학적으로 표현하고, 그 구조를 나타내는 변수를 확인해 설계하면 직접 합성하지 않아도 설계가 가능하다. 수많은 비용이 들어가는 시행착오없이 신물질 개발이 가능해진 셈이다.

이 박사는 "다만 이것은 충분한 데이터가 있어야만 AI 기법을 적용해 신뢰할 수 있는 데이터, 결과를 얻을 수 있다"면서 "소재 분야에서는 각 연구자들 PC에 흩어져있고 활용될 수 있는 기회가 전혀 없는데, 이것들을 하나하나 처절하게 모아야만 더욱 혁신적인 소재를 개발할 수 있을 것"이라고 강조했다.

빅데이터만 있다면 소재분야 외에도 적용이 가능하다. 국내에서 관리 중인 연구데이터는 현재 생명정보(유전체·단백질 정보 등), 소재정보, 유럽원자핵공동연구소(CERN)와 레이저간섭계중력파관측소(LIGO) 등 국제 공동연구 대형연구장비 및 국내대형연구장비 관련 데이터 등이다. 세계적으로 모든 분야의 빅데이터를 한 곳에 모으고 있다.

과기정통부는 국내 제도, 인력, 인프라 전 측면에서 연구 빅데이터를 관리·공유·활용 체제가 미비하다는 점을 인정해 지난 7월 '모아서 새롭게 TF'를 출범시켰다. 연구데이터를 공유하고 활용해 연구개발(R&D) 성과를 높이는 데 그 목적이 있다.

조경옥 과기정통부 연구개발정책실 HPC팀장은 "과학기술 전분야에 활용가능한 데이터와 인공지능 플랫폼 개발을 진행하고 서비스 준비중에 있다"면서 "소재분야에 국한된 것이 아니라 과학기술 전 분야로 확대해야 한다"고 강조했다. 이어 "분야별 데이터 공유와 활용, 연구공동체 형성도 매우 중요하다"고 말했다.

somangchoi@news1.kr