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과학지식 없는 AI, 과학 논문 읽어 새로운 소재 찾았다

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과학지식 없는 AI, 과학 논문 읽어 새로운 소재 찾았다

2019.07.04 02:00
 

바둑과 게임 등 인간의 영역을 하나하나 점령해 가고 있는 인공지능(AI)이 이번에는 ‘창의력’의 영역으로 여겨지는 과학 연구 점령에 나섰다.

 

아눕하브 자인 미국 로렌스버클리국립연구소 연구원 연구팀은 재료과학에 관한 교육을 전혀 받지 않은 AI가 텍스트 데이터에서 새롭고 유용한 정보를 찾아내는 '텍스트 마이닝' 기법으로 330만 개 논문을 학습해 새로운 소재를 발견하는 데 성공했다는 연구결과를 이달 3일 국제학술지 ‘네이처’에 발표했다.

 

과학자들이 연구에서 어려움을 겪는 이유 중 하나는 자신이 연구하는 분야에서 이미 엄청난 양의 연구결과가 쌓여있을 뿐 아니라 새로운 연구결과가 매일같이 나온다는 점이다. 때문에 AI를 동원해 기존 연구결과를 효율적으로 활용하기 위한 시도가 활발하다. 하지만 AI는 논문을 인간보다 훨씬 빠르게 일목요연하게 정리하는 것은 가능해도 새로운 과학적 발견을 이뤄내는 ‘창의성’을 가지기는 어렵다는 의견이 많았다.

 

연구팀은 1922년부터 2018년 사이 1000개 이상 학술지에 발표된 논문 330만 개의 초록을 추출했다. 초록은 논문의 앞부분에 요지를 간략히 설명한 글을 뜻한다. Word2vec 은 여기서 약 50만 개의 단어를 추출해 단어가 내포한 뜻에 따라 200개의 숫자 배열을 부여했다. 2차원 평면에서 점에 가로와 세로의 좌표값을 부여하면 점의 위치를 알 수 있듯 단어에 200차원 속 ‘위치’를 부여한 것이다.

 

자인 연구원은 “숫자를 통해 다른 단어와의 관계를 비교해 보는 것”이라고 설명했다. 기존 단어 간 관계를 학습하는 알고리즘으로 예를 들면, 단어 중 ‘왕’과 ‘남자’에 같은 위치를 주고, ‘여왕’과 ‘여성’에 같은 위치를 주는 것이다. 이렇게 하면 왕에서 여왕을 뺀 결과값과 남성에서 여성을 뺀 결과값은 같게 된다.

 

재료과학 용어에도 같은 방식의 학습 알고리즘이 AI에 도입됐다. AI는 단어가 초록에서 배치된 곳과 다른 단어와 함께 등장하는 관계 등에서 금속의 결정 구조와 같은 과학적 개념을 배워 단어에 배열을 부여했다. 예를 들어 ‘강자성체’란 단어에 강자성체 소재 중 하나인 ‘퍼멀로이’(NiFe)란 단어를 빼고 강자성체의 반대인 반자성체 소재 ‘인듐망간 합금(InMn)’을 더하면 알고리즘은 ‘반자성체’란 결과를 내놓게 된다.

 

AI가 찾아낸 열전소재 물질들이다. 로렌스버클리국립연구소 제공
AI가 찾아낸 열전소재 물질들이다. 로렌스버클리국립연구소 제공

연구팀은 이 같은 알고리즘으로 학습한 AI를 새로운 열전소재 후보를 찾는 데 썼다. 열전소재는 열을 전기로 바꿔주는 소재다. AI는 단어들을 조합해 화합물을 만들고 ‘열전’이란 단어와의 유사성에 의해 순위를 매겼다. 연구팀이 AI가 제안한 상위 10개 후보 소재의 전력 계수를 계산했더니 지금까지 알려진 열전소재의 평균값보다 모두 높았다. 후보 소재 상위 3개는 지금까지 알려진 열전소재의 상위 5% 수준의 성능을 가지는 것으로 계산됐다.

 

AI는 과거에 발견한 열전소재도 발견할 수 있었다. 연구팀은 2008년까지 발표된 논문 초록만을 학습시키고 AI가 제안한 상위 5개 소재를 분석했다. 5개 중 3개는 2008년 이후로 실제로 연구를 통해 발견된 열전소재였다. 나머지 2개는 너무 희귀한 재료거나 독성 요소가 포함돼 쓸 수 없는 소재였다. 자인 연구원은 “알고리즘이 더 일찍 만들어졌더라면 어떤 물질들은 몇 년 전에 이미 발견됐을 수도 있다는 것을 보여준다”고 말했다.

 

알고리즘에 의해 예측된 상위 50개의 새로운 열전소재는 논문을 통해 공개됐다. 자인 연구원은 “알고리즘이 새로운 연결고리를 만들어내지 못할 수도 있다 생각해 솔직히 알고리즘이 미래를 예측해 낼 줄 몰랐다”며 “예측뿐 아니라 열전소재 분야에서 최근 유행하는 결정 구조인 ‘반 호이슬러 구조’ 물질을 다수 찾아내는 등 예측의 질도 놀라웠다”고 말했다.

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