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[IT뉴스]KAIST, 챗GPT 활용해 소재 물성 예측하는 챗봇 개발
온카뱅크관리자
조회:
19
2024-06-26 10:23:07
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="t3Ukk3j40X"> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="FGZLLGJqzH" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="금속유기골격체를 위한 챗MOF 시스템 예시 [KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/26/yonhap/20240626102307478hvmr.jpg" data-org-width="601" dmcf-mid="5ejuug0C75" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/26/yonhap/20240626102307478hvmr.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 금속유기골격체를 위한 챗MOF 시스템 예시 [KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="3H5ooHiB7G" dmcf-ptype="general">(대전=연합뉴스) 박주영 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 챗GPT를 활용해 '금속유기골격체'(MOF) 소재의 물성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성할 수 있는 챗봇 시스템 '챗MOF'를 개발했다고 26일 밝혔다. </p> <p dmcf-pid="0X1ggXnb7Y" dmcf-ptype="general">최근 인공지능 기술의 발전으로 사람의 개입 없이 임무를 수행할 수 있는 자율 AI가 주목받고 있다.</p> <p dmcf-pid="p9fll9IiFW" dmcf-ptype="general">미국 오픈AI사의 대규모 언어모델(LLM)인 챗GPT가 대표적인 자율 AI인데, 재료 분야에는 대규모 언어모델을 적용하기가 쉽지 않았다. </p> <p dmcf-pid="U24SS2Cn3y" dmcf-ptype="general">소재 데이터를 텍스트 형태로 바꾸기 어렵고, 소재 데이터베이스의 양(최대 2만개 구조)이 언어나 사진보다 현저히 적어 대규모 학습이 힘들기 때문이다. </p> <p dmcf-pid="uV8vvVhLuT" dmcf-ptype="general">연구팀은 재료 분야의 전통적인 머신러닝(기계학습) 모델과 챗GPT를 결합, MOF 소재에 적용할 수 있는 '챗MOF'를 개발했다. </p> <p dmcf-pid="7gjuug0Cuv" dmcf-ptype="general">금속과 유기물을 결합한 다공성 소재인 MOF는 넓은 표면적과 뛰어난 촉매 활성으로 화학 분야 나노 신소재로 주목받고 있다. </p> <p dmcf-pid="zaA77aphuS" dmcf-ptype="general">챗MOF는 MOF의 속성에 대한 사용자의 질문에 물성을 검색하거나 머신러닝을 이용해 예측하는 방법으로 답변한다. 사용자가 원하는 물성을 갖는 MOF를 역설계하는 것도 가능하다. </p> <p dmcf-pid="qNczzNUl7l" dmcf-ptype="general">실험 결과 챗MOF는 검색과 예측 작업에서 각각 96.9%, 95.7%의 높은 성공률을 나타냈다. 새로운 구조 생성은 더 복잡한 작업임에도 불구하고 87.5%의 정확도를 달성했다. </p> <p dmcf-pid="BV8vvVhL7h" dmcf-ptype="general">김지한 교수는 "소재 분야에서 사용할 수 있는 대규모 언어모델을 개발했다"며 "새로운 물질을 빠르고 정확하게 생성함으로써 다양한 MOF 소재 개발에 기여할 것"이라고 기대했다. </p> <p dmcf-pid="bf6TTfloFC" dmcf-ptype="general">강영훈 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'(Nature communications) 지난 3일 자에 실렸다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="K4Pyy4SguI" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김지한 교수 [KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/26/yonhap/20240626102307643uvaj.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="1zxYY6TNzZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/26/yonhap/20240626102307643uvaj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김지한 교수 [KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="9ei11eXDuO" dmcf-ptype="general">jyoung@yna.co.kr</p> <p dmcf-pid="VJLFFJ5r3m" dmcf-ptype="general">▶제보는 카톡 okjebo</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 연합뉴스. 무단전재 -재배포, AI 학습 및 활용 금지</p>
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