[정보통신신문=박광하기자]

한국화학연구원의 화학데이터기반연구센터는 사용자의 데이터를 자유롭게 활용해 인공지능(AI)을 연구에 활용할 수 있는 웹기반 AI 플랫폼 'ChemAI'를 구축했다고 최근 밝혔다.

'ChemAI'를 통해 AI에 대한 경험이 전혀 없는 연구자도 자신의 연구데이터를 활용해 컴퓨터 코딩 없이 AI 연구를 수행할 수 있게 됐다고 연구원은 자평했다.

본 서비스는 8월 30일부터 'ChemAI' 웹사이트를 통해 시범서비스를 시작했다.

'ChemAI'는 화학데이터에 특화된 AI 플랫폼으로, 플랫폼을 통해 AI 알고리즘에 화학데이터들의 상호 관계를 학습시키고, 이를 통해 가상의 화합물의 화학적 특성을 예측하는 모델을 만들 수 있다.

이러한 AI 모델은 미지의 화합물에 대해 실험적인 합성이나 분석 없이 화합물의 특성을 예측할 수 있게 한다.

특히, 'ChemAI'는 화학분야의 데이터에서 주로 사용되는 화합물의 조성, 분자구조, 결정구조 등의 사용자의 데이터를 웹사이트에서 사용자가 직접 업로드해 편하고 쉽게 사용하도록 구성돼 있다.

그런데, 화학데이터에 AI을 적용하기 위해서는 화합물을 이루는 원소의 특성이나 화합물의 구조 정보 처리를 위한 코딩이 필수적이다. 따라서 어려운 코딩 문제로 AI을 연구에 활용하지 못하는 경우가 많았다.

하지만, 'ChemAI'틀 통해 컴퓨터 코딩 없이 사용자가 자신의 데이터를 자유롭게 활용해 쉽게 AI 예측 모델을 만들 수 있게 됐다.

또한, 'ChemAI'에서 제공되는 16개의 AI 알고리즘을 활용해 사용자의 데이터 특성(화합물조성, 분자구조, 결정구조, 이미지 등)에 따라 적절한 AI 알고리즘을 자동으로 추천해 주는 기능을 가지고 있어, 맨 처음 AI을 활용하는 사용자들에게 가이드라인을 제공하고 있다.

아울러, 코딩 문제와 더불어 AI을 처음 접하는 연구자들에게 중요하면서도 어려운 하이퍼파라메터 최적화 문제를 돕기 위해, 본 플랫폼에서는 AI 알고리즘에 따른 하이퍼파라메터 최적화를 자동으로 수행해 AI 모델을 만들어 주는 기능을 탑재했다. 이를 통해 알고리즘에 대한 깊은 이해 없이도 쉽게 AI 예측 모델을 만들 수 있는 환경을 제공한다.

AI 알고리즘을 구성하기 위한 설정값을 하이퍼파라메터라 하며, 이를 최적화해 AI 예측 성능을 극대화하는 것을 하이퍼파라메터 최적화라고 부른다.

한편, 'ChemAI'에서 제공하는 AI 알고리즘 중에는 연구센터에서 자체 개발한 '도프넷(DopNet)' 알고리즘을 포함하고 있다. 'DopNet' 알고리즘은 화학적으로 도핑된 소재의 물성 예측에 특화된 AI 알고리즘으로, 개발 및 응용연구 결과는 계산 재료 분야의 권위있는 학술지인 'npj Computational Materials' 저널(IF=12.4)에 발표돼 그 성과의 우수성을 인정 받았다.

화학적 도핑이란 소재 개발 시 우수한 소재 특성을 만들기 위해 원재료에 다른 종의 원소를 소량 첨가해 원재료의 물성을 조정하는 것을 뜻한다.

이미혜 화학연 원장은 "'ChemAI'는 국내에서 최초로 공개되는, 화학분야에 특화된 AI 플랫폼"이라며 "산·학·연 연구자들에게 AI 활용의 문턱을 낮추어 연구데이터를 활용한 AI 연구를 활성화 시키는 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

연구센터는 향후에도 화학분야에 특화된 AI 알고리즘 개발 및 응용의 지속적인 연구를 통해 'ChemAI'에 새로운 기술을 탑재해 플랫폼의 성능을 고도화 시켜 나갈 예정이다.

'ChemAI' 플랫폼 활용에 대한 시연은 동영상으로 제공되고 있으며, 유튜브 'Data-KRICT' 채널의 'ChemAI 소개'로 쉽게 찾아볼 수 있는 동영상을 제공하고 있다.

이번 연구는 한국화학연구원 주요사업 지원으로 수행됐다.

박광하 기자 다른기사 보기