[이데일리 김응열 기자] 성균관대 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 신소재 합성에 필요한 조건과 절차를 제안하고 실험 결과를 바탕으로 이를 개선하는 플랫폼을 개발했다.

성균관대는 조성범 신소재공학부 교수 연구팀이 거대언어모델(LLM)을 활용해 복잡한 신소재의 합성 조건과 절차를 제안하고 실험 결과를 바탕으로 이를 반복적으로 개선하는 ‘폐루프(Closed-loop) 신소재 합성 플래닝 플랫폼’을 개발했다고 18일 밝혔다. 이번 연구는 아주대, 미국 매사추세츠 공과대학교(MIT)와 공동으로 진행됐다.

최근 과학계에서는 컴퓨터 계산을 활용해 새로운 소재 후보를 빠르게 찾아내고 있다. 하지만 소재를 실제로 합성하려면 어떤 전구체를 사용하고 어느 온도에서 얼마 동안 반응시켜야 하는지 등 구체적인 합성 조건을 찾아야 한다. 많은 시행착오가 필요하다는 의미다.

연구팀은 이러한 시행착오를 줄이기 위해 LLM이 기존 논문에서 유사한 합성 사례를 찾아 새로운 물질에 적합한 레시피를 제안하는 AI 플랫폼을 고안했다. 연구팀은 이 플랫폼을 이용해 ‘옥시-셀레나이드(Oxy-selenide)’계 전고체 배터리용 전해질 소재의 합성 실험을 진행했고 단 몇 차례의 실험으로 불순물이 검출되지 않는 단일상 신소재 합성에 성공했다. 기존에는 수많은 실험을 거쳐야 했으나 AI 플랫폼을 통해 실험 횟수를 대폭 줄인 것이다.

성균관대 관계자는 “이번 연구를 토대로 훗날에는 AI 도움을 받아 실험 결과를 신속하게 반영하고 불필요한 시행착오를 줄이며 다양한 신소재의 합성법을 효율적으로 개발할 수 있을 것”이라고 말했다.