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공업화학 전망, 제21권 제6호, 2018
AIST, 분자구조 설정만으로 물성치를 고속⋅고정밀도로 예측하는 방법 개발
산업기술종합연구소(AIST) 인공지능연구센터 기계학습연구팀, 도쿄대학(東京大學) 생산기술 연구소 물 질⋅환경시스템부문 등의 연구그룹은 화학 물질의 분자 구조에서 그 물질의 물성치를 빠르고 정밀하게 검 증 가능한 방식으로 예측하는 방법을 개발했다.
연구진은 물리 화학의 지식을 바탕으로 분자 중의 원자간 화학결합 등의 상호 작용인 ‘강도의 변화’를
‘탄성의 정도’로 나타내는 함수(포텐셜)를 설정하고 신경망(Neural net)에서 학습시켰다. 이 함수는 원자간 의 상호 작용⋅화학 결합의 강도에 대응하기 때문에 학습 결과의 물리 화학적 해석⋅검증이 가능하다. 학 습 결과를 이용하여 분자의 다양한 물성치를 예측한 바, 예를 들어 원자화 에너지에 대해서는 100분의 1 초, 오차 0.01 eV (전자 볼트) 이하의 정밀도로 예측할 수 있었다. 이는 이론 계산과 같은 정도의 정확도를 이론 계산의 1만 배 이상의 속도로 실현한 것이다.
본 성과의 자세한 내용은 미국 물리화학 분야 논문지 The Journal of Physical Chemistry Letters에 게 재되었다(※발표논문참조).
※발표논문 : Masashi Tsubaki and Teruyasu Mizoguchi, “Fast and Accurate Molecular Property Prediction: Learning Atomic Interactions and Potentials with Neural Networks”, J. Phys.
Chem. Lett, August 6, 2018 DOI: 10.1021 / acs .jpclett.8b01837
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