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성균관대학교와 울산과학기술원 교수 연구팀이 머신러닝을 활용한 새로운 분자 시뮬레이션 기법 개발에 성공했다.
10일 명창우 성균관대학교 에너지과학과 교수 연구팀과 민승규 울산과학기술원 화학과 교수팀은 동반 연구한 ‘머신러닝을 활용한 새로운 분자 시뮬레이션 기법’을 통해 분자 내 전자의 에너지가 같아지는 원뿔형 교차점에서 안정적인 시뮬레이션이 가능하다는 결과를 도출했다고 밝혔다.
연구팀은 화학 및 재료 연구에서 분자가 특정한 에너지를 흡수한 ‘들뜬 상태(여기상태)’ 시 분자의 움직임을 정확히 예측하는 것을 중요한 과제로 꼽았다.
기존 머신러닝 모델에서는 원뿔형 교차점에서 함숫값이 특정 지점에 갑자기 변하는 현상(불연속성)이 발생해 정확한 예측이 어려운 한계가 있었다.
이에 연구팀은 문제 해결을 위해 ‘위상 불변 항’을 도입한 새로운 머신러닝 기반 분자 시뮬레이션 기법을 제안한 것이다.
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연구팀이 이 새로운 기법을 특정 분자에 적용해 검증한 결과 기존 양자역학 기반 시뮬레이션과 높은 수준의 일치도를 보였다.
향후 이 기법이 확장되면 다양한 원소와 여러 들뜬 상태를 포함하는 머신러닝 모델을 개발하고 더 복잡하고 도전적인 문제를 해결하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
명창우 성균관대학교 교수는 “이번 연구는 기존 머신러닝 기반 분자 시뮬레이션이 갖고 있던 한계를 극복할 수 있는 중요한 단서를 제시했다”며 “이 기술이 더욱 발전하면 대규모 원자 시뮬레이션을 정밀하게 수행할 수 있어 학계와 산업계에서 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
민승규 울산과학기술원 교수는 “원뿔형 교차점은 분자 시뮬레이션에서 중요한 역할을 하지만 머신러닝 기반 시뮬레이션에서는 큰 어려움으로 작용해왔다”며 “이번 연구를 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다양한 분자 시스템을 보다 효율적이고 정확하게 시뮬레이션할 수 있게 됐다”고 말했다.
이어 “향후 분자 생성 시스템과 결합하면 신약 개발이나 신소재 탐색 등에서 폭넓게 활용될 것으로 기대된다”고 민 교수는 덧붙였다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과 한국과학기술정보연구원·기초과학연구원·정보통신산업진흥원의 지원으로 수행됐으며 연구 결과는 국제 학술지에 게재됐다.
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