한국화학연구원(원장 이미혜) 화학데이터기반연구센터는 사용자 데이터를 자유롭게 활용해 인공지능(AI)을 연구에 활용할 수 있는 웹기반 플랫폼 'ChemAI'를 구축했다.
ChemAI를 통해 AI 경험이 전혀 없는 연구자도 자신의 연구데이터를 활용하여 컴퓨터 코딩 없이 연구를 수행할 수 있게 되었다.
ChemAI는 화학데이터에 특화된 AI 플랫폼으로, 플랫폼을 통해 AI 알고리즘에 화학데이터들의 상호 관계를 학습시키고, 이를 통해 가상의 화합물의 화학적 특성을 예측하는 모델을 만들 수 있다. 이런 모델은 미지의 화합물에 대해 실험적인 합성이나 분석 없이 화합물의 특성을 예측할 수 있게 한다.
특히, ChemAI는 화학분야의 데이터에서 주로 사용되는 화합물의 조성, 분자구조, 결정구조 등의 사용자 데이터를 웹사이트에서 사용자가 직접 업로드하여 편하고 쉽게 사용하도록 구성돼 있다.
화학데이터에 AI를 적용하기 위해서는 화합물을 이루는 원소 특성이나 화합물의 구조 정보 처리를 위한 코딩이 필수적이다. 따라서 어려운 코딩 문제로 인공지능을 연구에 활용하지 못하는 경우가 많았다. 하지만, ChemAI틀 통해 컴퓨터 코딩 없이 사용자가 자신의 데이터를 자유롭게 활용하여 쉽게 AI 예측 모델을 만들 수 있게 되었다.
제공돼 있는 16개 알고리즘을 활용해 사용자 데이터 특성(화합물조성, 분자구조, 결정구조, 이미지 등)에 따라 적절한 알고리즘을 자동으로 추천해 주는 기능을 가지고 있어, 맨 처음 인공지능을 활용하는 사용자들에게 가이드라인을 제공하고 있다.
또 코딩 문제와 더불어 AI를 처음 접하는 연구자들에게 중요하면서도 어려운 하이퍼파라메터 최적화 문제를 돕기 위해, 본 플랫폼에서는 인공지능 알고리즘에 따른 하이퍼파라메터 최적화를 자동으로 수행하여 인공지능 모델을 만들어 주는 기능을 탑재하였다. 이를 통해 알고리즘에 대한 깊은 이해 없이도 쉽게 예측 모델을 만들 수 있는 환경을 제공한다.
제공하는 알고리즘 중에는 연구센터에서 자체 개발한 'DopNet(도프넷)' 알고리즘도 있다. DopNet 알고리즘은 화학적으로 도핑된 소재의 물성 예측에 특화된 인공지능 알고리즘으로, 개발 및 응용연구 결과는 계산 재료 분야의 권위있는 학술지인 'npj Computational Materials' 저널(IF=12.4)에 발표돼 그 성과의 우수성을 인정 받았다.
이미혜 원장은 “ChemAI는 국내에서 최초로 공개되는, 화학분야에 특화된 인공지능 플랫폼으로, 산학연 연구자들에게 인공지능 활용의 문턱을 낮추어 연구데이터를 활용한 AI 연구를 활성화 시키는 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
