성균관대 명창우 교수 연구팀, 대규모 원자 모델링 AI 개발

[캠퍼스人+스토리] 에너지, 반도체, 바이오 등 산업 영향 미칠 것 기대
명 교수 "배터리, 태양전지 등 소재 더 빠른 개발 전망"

명창우 성균관대 에너지학과 교수(왼쪽부터), 유수행 연구교수, 김동건 석사과정생, Radhakrishnan Sundheep 연구원./성균관대

성균관대학교는 명창우 에너지과학과 교수 연구팀이 대규모 원자 모델링을 위한 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.

성균관대에 따르면 연구팀은 이 기술을 통해 얼음의 상태도, 질화 붕소 액체상, 리튬 고체 전해질 등 다양한 재료의 물리적 성질을 정확하게 예측하는 데 성공했다. 기존에는 슈뢰딩거 방정식을 이용해 재료의 물리적·화학적 성질을 예측해왔으나 많은 계산량으로 인한 한계를 이번에 개발된 베이지안 위원회 머신 포텐셜을 통해 더 빠르고 효율적인 시뮬레이션이 가능해졌다.

성균관대는 이 기술이 에너지, 반도체, 바이오 등 여러 산업에 영향을 미칠 것으로 기대된다고 했다.

BCM 모델은 압력을 학습하는 커널 기반 머신러닝 기술을 사용해 분자동역학 시뮬레이션을 실시간으로 학습하며 수행할 수 있다. 이를 통해 얼음의 상태도와 같은 복잡한 물리적 현상도 정확하게 예측할 수 있으며 리튬 고체 전해질과 질화붕소 액체상의 특성도 재현할 수 있다.

명 교수는 "제1 원리 계산은 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소요되지만, 범용 머신러닝 포텐셜을 사용하면 계산 시간을 대폭 줄일 수 있어 배터리, 태양전지, LED와 같은 에너지 소재를 더 빠르고 효율적으로 개발할 수 있을 것"이라고 설명했다.

연구 결과는 국제학술지 PCCP(Physical Chemistry Chemical Physics)에 7월 31일 게재됐다. 명 교수는 PCCP에 차세대 신진 연구자로 소개되기도 했다.