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[IT뉴스]“정확도 97%” KAIST, 화학물성 예측 ‘챗봇’ 개발

온카뱅크관리자

2024-06-26 08:30:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="BGbGah6F3P">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="buMuO5o9p6" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="김지한 KAIST 생명화학공학과 교수.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/26/ned/20240626083026927ubos.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="zyBldwKG3x" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/26/ned/20240626083026927ubos.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            김지한 KAIST 생명화학공학과 교수.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="K7R7I1g2z8" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 챗GPT를 활용해 큰 다공성, 높은 표면적, 뛰어난 조절 가능성으로 많은 화학 응용 분야에서 사용되는 금속 유기 골격체의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(이하 챗MOF)을 개발했다. 챗MOF는 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 높은 성공률을 나타냈다.</p>
          <p dmcf-pid="90P0rHiB04" dmcf-ptype="general">KAIST는 생명화학공학과 김지한(사진) 교수 연구팀이 대규모 언어 모델(LLMs) 활용을 통해 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOFs)의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(ChatMOF)을 개발했다고 26일 발표했다.</p>
          <p dmcf-pid="2pQpmXnb0f" dmcf-ptype="general">최근 인공지능(AI)의 발전에는 큰 도약이 있었지만 재료 과학에서의 LLM의 잠재력을 완전히 실현하기에는 여전히 물질의 복잡성과 재료별 특화된 훈련 데이터의 부족이라는 한계점이 존재했다.</p>
          <p dmcf-pid="VUxUsZLK7V" dmcf-ptype="general">김지한 교수 연구팀이 개발한 챗MOF는 재료 분야에서 전통적인 머신러닝 모델과 LLM을 결합한 혁신적인 접근 방식으로 계산 및 머신러닝 도구에 대한 초보자들과의 격차를 상당히 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.</p>
          <div dmcf-pid="fnInuQWA02" dmcf-ptype="general">
           <p>또한 이 독특한 시스템은 인공지능의 변혁적인 능력과 재료 과학의 복잡한 측면들을 연결하며, 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여준다. 챗MOF는 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 높은 성공률을 보고한다. 한편, 더 복잡한 구조 생성 작업은 그 복잡함에도 불구하고 주목할 만한 87.5%의 정확도를 달성한다. 이러한 유망한 결과는 챗MOF가 가장 요구가 많은 작업을 관리하는 데도 효과적임을 강조한다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="4LCL7xYc09" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="대규모 언어모델을 이용한 금속유기골격체의 예측 및 역설계 챗봇 시스템 예시.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/26/ned/20240626083028222dnir.jpg" data-org-width="601" dmcf-mid="qGmd08vazQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/26/ned/20240626083028222dnir.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            대규모 언어모델을 이용한 금속유기골격체의 예측 및 역설계 챗봇 시스템 예시.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="8ohozMGkuK" dmcf-ptype="general">김지한 교수는 “개발한 기술은 재료 과학 분야에서 인공지능의 더 높은 자율성을 달성하기 위한 중요한 진전을 나타낸다”면서 “기술이 발전함에 따라, 모델 용량과 온라인 플랫폼에서의 데이터 공유에 대한 체계적인 개선을 통해 챗MOF의 성능을 더욱 최적화할 수 있으며, 이는 금속 유기 골격체 연구 분야에서 놀라운 진전을 촉진할 수 있다”고 말했다.</p>
          <p dmcf-pid="6uMuO5o9pb" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’ 6월 3일 게재됐다.</p>
          <p dmcf-pid="P7R7I1g2pB" dmcf-ptype="general">nbgkoo@heraldcorp.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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