MatterGen : 생성 AI를 활용한 무기 재료 설계의 새로운 패러다임

 

1. 서론

 

우리가 사용하는 많은 기술은 더 나은 재료를 발견하고 설계하는 능력에 달려 있습니다. 예를 들어, 에너지 저장 장치, 촉매, 이산화탄소 포집 같은 분야에서 새로운 재료가 필요하죠. 지금까지는 실험이나 인간의 경험에 의존해 재료를 개발했지만, 이 방법은 시간이 오래 걸리고 많은 자원을 소모하게 된다는 문제가 있었습니다. 

 

최근 데이터와 기계 학습 기술이 발전하면서 재료 설계가 빨라지고 있지만, 여전히 완전히 새로운 물질을 생성하거나 원하는 특성을 가진 물질을 효율적으로 설계하는 데 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Microsoft Research는 MatterGen이라는 모델을 개발했습니다. MatterGen은 AI 기술을 활용해 무작위로 섞인 원자 구조에서 시작해 안정적이고 새로운 물질을 만들어냅니다. 특히, 특정 특성을 가진 물질을 목표로 설계할 수 있어 다양한 응용 가능성이 열리고 있습니다.

 

이 글에서는 MatterGen의 주요 기술적 특징과 잠재적 응용 가능성을 소개합니다.

 

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2. 본론

2.1 기존 재료 설계 방식의 한계

전통적인 재료 설계 방식은 이미 알려진 데이터에 기반하여 후보 물질을 평가합니다. 하지만 새로운 물질을 탐색하거나 원하는 특성을 가진 물질을 찾는 데는 어려움이 따릅니다. 또한, 생성된 구조의 안정성을 평가하려면 복잡한 계산(Density Functional Theory, DFT)을 통해 많은 시간과 자원이 필요합니다. 기술이 발전했음에도 불구하고 이제까지 새로운 재료가, 그것도 안정성이 검증된 상태로 공개되는 것이 뜸했던 이유가 여기에 있다고 할 수 있습니다. 그리고 이런 상황은 결국 연구 개발의 효율성을 저하시키는 결과로 이어집니다. 

 

그림 : 기존 방식 대비 MatterGen이 채택한 방식에 대한 비교

 

2.2 MatterGen의 접근 방식

MatterGen은 새로운 유형의 생성 모델로, 디퓨전(diffusion) 기반의 생성 과정을 통해 무기 재료를 설계합니다. 이 모델은 화학 원소, 좌표, 결정 격자 등 재료의 주요 구성 요소를 점진적으로 정제하여 안정적인 물질을 생성합니다.

• 디퓨전 과정 : 랜덤한 상태에서 시작하여 노이즈를 제거하며 점진적으로 안정적인 구조를 생성합니다.
• 적응형 모듈(Adapter Module) : 원하는 물성을 반영하도록 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 이는 소량의 레이블 데이터만으로도 효율적으로 작동하여 다양한 물리적, 화학적 특성을 가진 재료를 설계할 수 있습니다.

그림 : MatterGen의 구조와 동작 원리

 

위의 그림은 MatterGen의 전체 설계 흐름을 개략적으로 보여 줍니다. 

• a.디퓨전 과정 : 랜덤한 구조에서 시작해 점차 노이즈를 제거하며 안정적인 물질로 변환해 새로운 구조를 만듭니다.
• b.모델 학습과정 : 기존 안정적인 구조 데이터를 사용해 모델을 학습시킨 후, 적응형 모듈을 활용해 특정 특성을 반영하도록 조정합니다. 
• c.목표 맞춤 설계 : 화학조성, 대칭성, 특정 물성을 목표로 물질을 생성합니다. 

 

2.3 적용된 세부 기술

• 기본 모델 훈련
  MatterGen은 60만 개 이상의 안정적인 구조 데이터 세트를 사용해 사전 학습되었습니다. 이 데이터 세트는 Materials Project와 Alexandria 데이터베이스에서 추출된 안정적인 무기 물질로 구성됩니다.
• 안정성과 다양성 평가
  • MatterGen은 생성된 물질의 안정성을 평가하기 위해 DFT 계산을 사용하며, 기존 모델보다 두 배 이상 안정적인 물질을 생성했습니다.
  • 생성된 구조 중 61%가 이전에 발견되지 않은 새로운 물질로 나타났습니다.
• 특정 화학 시스템 탐색
  MatterGen은 특정 화학 조성(Li-Co-O 등)에 대해 목표 물질을 생성하는 데 사용됩니다. 기존 방법에 비해 높은 효율성으로 다양한 조합을 탐색할 수 있습니다.
• 물성 기반 설계
  MatterGen은 자기 밀도, 전자 밴드 갭, 벌크 모듈러스 등의 특정 물성을 타겟으로 물질을 설계할 수 있습니다. 예를 들어, 높은 자기 밀도를 가지면서 공급망 리스크가 낮은 물질을 설계한 사례가 있습니다.

 

 

2.4 제약사항

MatterGen은 간혹 대칭성이 낮은 구조를 만들어내는 경향이 있으며, 더 큰 크리스탈 구조를 다룰 때 성능 저하가 있을 수 있습니다. 이러한 문제는 데이터 세트를 확장하거나 모델 구조를 개선하여 해결할 수 있습니다.

 

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3. 결론

MatterGen은 생성 AI 기술을 통해 무기 재료 설계의 새로운 가능성을 열었습니다. 안정성과 다양성이 개선된 물질을 효율적으로 생성할 수 있으며, 이는 에너지, 촉매, 환경 과학 등 다양한 산업 분야에서 응용될 수 있습니다. MatterGen이 해결한 문제와 성과는 재료 과학과 AI 기술의 융합이 얼마나 큰 혁신을 가져올 수 있는지를 잘 보여주는 사례라고 할 수 있습니다. MatterGen은 현재의 제약사항이 해결된다면 더욱 강력한 재료 설계 도구로 자리 잡지 않을까 생각해 봅니다. 

 

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4. 참고자료

• MatterGen 모델 관련 논문 (링크)
• MatterGen 관련 공식 블로그 (Microsoft)
• 코드) MatterGen Github 저장소 (링크) : MIT 라이선스로 코드를 공개했습니다. 과학의 발전을 위해 좋은 방향인 듯 합니다~

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5. Q&A

Q. MatterGen은 어떤 방식으로 재료를 생성하나요?
MatterGen은 디퓨전 기반 생성 모델을 활용해 원소, 좌표, 격자 구조를 점진적으로 정제하며 안정적인 재료를 생성합니다.

 

Q. MatterGen의 주요 강점은 무엇인가요?

기존 모델에 비해 안정성과 다양성이 높은 물질을 생성하며, 특정 물성을 충족하는 물질로 미세 조정이 가능합니다.

 

Q. MatterGen의 실제 응용 사례는 있나요?

네, MatterGen이 설계한 물질 중 하나를 중국과학원에서 실험적으로 합성했으며, 결과가 목표 성질에 매우 근접한 것으로 확인되었습니다.