클라우드 기반 소재 시뮬레이션 플랫폼 전문기업 버추얼랩(대표 이민호)이 한국화학연구원으로부터 '멀티모달 러닝(Multimodal Learning) 기반 인공지능(AI) 모델 생성'에 대한 기술이전을 마쳤다고 25일 밝혔다.
이에 앞서 버추얼랩은 작년 5월 한국과학기술연구원(KIST)과 재료 흡착에너지 예측용 머신러닝 알고리즘 'SGCNN(Slab Graph Convolutional Neural Network)' 기술 이전 계약을 맺는 등 머신러닝 기술을 소재 시뮬레이션 플랫폼에 도입하는 노력을 기울이고 있다.
한국화학연구원 나경석 연구원·장승훈·장현주 박사 연구팀이 개발한 '멀티모달 러닝 기반 AI 모델 생성 기술'은 신소재 개발을 위해 재료 분야에서 생성되는 다양한 이종 데이터를 자동으로 처리하는 AI 모델 설계 기능이다.
이 기술을 사용하면 분자구조, 결정구조, 이미지, 특성값 등과 같은 다양한 입력 형식의 이종 데이터들을 자동으로 처리해 더욱 우수한 재료 예측 성능을 갖는 AI 모델을 만들수 있다.
이는 다양한 입력 데이터의 전처리로 인해 초래되는 연구 시간을 단축하고 재료 분야에 AI 활용 진입 장벽을 현저히 낮출 수 있다. 재료 분야의 많은 연구자들에게 AI 연구를 보다 쉽고 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 제공할 수 있다.
이민호 버추얼랩 대표는 “디지털 전환으로 시작된 산업계의 공정 최적화와 소재 연구 분야에서 기계학습 방법론 적용은 그 진입 장벽이 매우 높았다”면서 “하지만 이번 기술이전을 통해서 진입 장벽을 낮추고 다양한 공정 또는 소재 연구 분야에서 디지털 전환에 기여할 것”이라고 말했다.
버추얼랩은 이달 초 '2022 국가핵심·미래소재 연구단 성과공유회'에서 소재 분야 기술과 산업에 기여한 공로를 인정받아 과기정통부 장관상을 수상했다. 경량금속소재 연구단으로부터 기술이전을 받아 알루미늄 합금 설계에 최적화된 AI 기반 플랫폼을 구축해 '소재 분야 유공자'로 선정되어 장관상을 받았다.
회사는 2016년 설립된 클라우드 기반 소재 연구개발 서비스 스타트업이다. 소재 R&D 플랫폼 '맷스큐(MatSQ)'를 통해 시뮬레이션과 머신러닝 같은 다양한 디지털 연구개발 기술을 제공하고 있다.
안수민기자 smahn@etnews.com
