[녹색경제신문 = 이지웅 기자] 김용훈 카이스트 전기전자공학부 교수 연구팀이 세계 최초로 3차원 컴퓨터 비전 인공신경망에 기반한 계산 방법론을 개발했다.

슈퍼컴퓨터를 활용한 양자역학적 밀도범함수론 계산은 빠르고 정확하게 양자 물성을 예측할 수 있게 해준다. 이는 첨단 소재 및 약물 설계를 포함한 다양한 연구 개발 분야에서 중요한 역할을 수행한다. 

다만 기존에는 복잡한 자기일관장 과정을 반복해야 했기 때문에 적용 범위가 최대 수 천개의 원자로 제한되는 한계점을 가지고 있었다. 

김 교수 연구팀은 인공지능 기법을 통해 이 같은 문제점을 해결하고자 했다. 이를 통해 3차원 공간에 분포된 화학 결합 정보를 컴퓨터 비전 분야의 신경망 알고리즘을 통해 학습해 계산을 가속화하는 딥SCF(DeepSCF) 모델을 개발했다.

연구팀은 밀도범함수론에 따라 전자밀도가 전자들의 양자역학적 정보를 모두 포함하고 있고, 전체 전자밀도와 구성 원자들의 전자밀도의 합 간의 차이인 잔여 전자밀도가 화학결합 정보를 담고 있다는 점에 주목했다. 

이후 다양한 화학결합 특성을 포함한 유기 분자들의 데이터 세트를 채택했다. 그 안에 포함된 분자들의 원자구조들에 임의의 회전과 변형을 가해 모델의 정확도 및 일반화 성능을 더욱 높였다. 최종적으로 연구팀은 복잡하고 큰 시스템에 대해 딥SCF 방법론의 유효성 및 효율성을 입증했다.

김 교수는“3차원 공간에 분포된 양자역학적 화학결합 정보를 인공 신경망에 대응시키는 방법을 찾았다”며 “양자역학적 전자구조 계산이 모든 스케일의 물성 시뮬레이션의 근간이 되므로 인공지능을 통한 물질 계산 가속화의 전반적인 기반 원리를 확립한 것”이라고 연구의 의의를 설명했다.