化学原理理解した AI 登場…KAIST “新薬・新素材開発の中も高めて”
2026-02-10 11:01
キムチュン豪気者
物理法則学習 AIで分子設計…既存備え 20倍精密 “化学正確度”
(大田＝連合ニュース) キムチュン号記者 = 韓国科学技術院(KAIST)は化学科金偶然教授研究チームが分子安全性を牛耳る物理法則を自ら理解して構造を予測する人工知能(AI) モデルである “リーマン拡散モデル(R-DM)”を開発したと 10日明らかにした.
研究チームは分子構造をエネルギーが高いほど丘, 低いほど谷間で表現した地図で現わして AIが一番エネルギーが低い谷間を尋ねて移動するように設計した.
R-DMはこのようなエネルギー地形の上で不安定な構造を避けて一番安定的な状態を尋ねて分子を完成する. これは数学理論である “リーマン幾何学”を適用したことで, 化学の基本原理である “物質はエネルギーが一番低い状態を好む”と言う法則を AIが自ら学習した結果と研究チームは説明した.
実験結果, R-DMは既存 AIより最大 20倍以上高い “化学正確度”を見せたし, 予測誤差は精密量子力学計算とほとんど差がない水準まで減ったと研究チームは説明した.
が技術は新薬開発はもちろん次世代バッテリー素材, 高性能触媒設計など多様な分野で活用されることができる.
だと時間がかかった分子設計過程を縮めて研究開発速度を画期的に高めてくれる “AI シミューレーター”で期待されると研究チームは付け加えた. 化学事故や有害物質拡散のように実験が難しい状況でも化学反応経路を早く予測することができて環境・安全分野でも活用することができる.
金偶然教授は “人工知能が化学の基本原理を理解して分子の安全性を自ら判断した初事例”と言いながら “新素材開発方式を根本的に変えることができる技術”と言った.
研究結果は国際学術だ “ネイチャーコムピュテイショノルサイエンス”に先月 2日載せられた.
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人間の知能と言う(のは)いくらつまらないのか
すぐ皆が悟るようになるようだ
화학원리 이해한 AI 등장…KAIST "신약·신소재 개발 속도 높여"
2026-02-10 11:01
김준호기자
물리법칙 학습 AI로 분자 설계…기존 대비 20배 정밀 "화학 정확도"
(대전＝연합뉴스) 김준호 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 화학과 김우연 교수 연구팀이 분자 안정성을 좌우하는 물리법칙을 스스로 이해해 구조를 예측하는 인공지능(AI) 모델인 "리만 확산 모델(R-DM)"을 개발했다고 10일 밝혔다.
연구팀은 분자 구조를 에너지가 높을수록 언덕, 낮을수록 골짜기로 표현한 지도로 나타내고 AI가 가장 에너지가 낮은 골짜기를 찾아 이동하도록 설계했다.
R-DM은 이러한 에너지 지형 위에서 불안정한 구조를 피해 가장 안정적인 상태를 찾아가며 분자를 완성한다. 이는 수학 이론인 "리만 기하학"을 적용한 것으로, 화학의 기본 원리인 "물질은 에너지가 가장 낮은 상태를 선호한다"는 법칙을 AI가 스스로 학습한 결과라고 연구팀은 설명했다.
실험 결과, R-DM은 기존 AI보다 최대 20배 이상 높은 "화학 정확도"를 보였으며, 예측 오차는 정밀 양자역학 계산과 거의 차이가 없는 수준까지 줄어들었다고 연구팀은 설명했다.
이 기술은 신약 개발은 물론 차세대 배터리 소재, 고성능 촉매 설계 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
긴 시간이 걸리던 분자 설계 과정을 단축해 연구개발 속도를 획기적으로 높여줄 "AI 시뮬레이터"로 기대된다고 연구팀은 덧붙였다. 화학 사고나 유해 물질 확산처럼 실험이 어려운 상황에서도 화학 반응 경로를 빠르게 예측할 수 있어 환경·안전 분야에서도 활용할 수 있다.
김우연 교수는 "인공지능이 화학의 기본 원리를 이해하고 분자의 안정성을 스스로 판단한 첫 사례"라며 "신소재 개발 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 기술"이라고 말했다.
연구 결과는 국제학술지 "네이처 컴퓨테이셔널 사이언스"에 지난달 2일 게재됐다.
kjunho@yna.co.kr
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인간의 지능이란 얼마나 하찮은 것인지
곧 모두가 깨닫게 될 것 같다