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[IT뉴스][과기원NOW] KAIST, 챗MOF로 96.9% 금속 유기 골격체 물성 예측하다 外
온카뱅크관리자
조회:
60
2024-06-26 17:40:19
<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="0CXXyZLKH6"> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="pX773zwMZ8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 금속-유기 골격체의 예측 및 역설계 챗봇 시스템 예시. 사용자가 MOF의 속성에 대해 텍스트 질문을 하면 인공지능(AI) 챗봇 '챗MOF(ChatMOF)'가 적절한 답변을 제공한다. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/26/dongascience/20240626174025301vsvc.png" data-org-width="601" dmcf-mid="3111GtaV5P" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/26/dongascience/20240626174025301vsvc.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 금속-유기 골격체의 예측 및 역설계 챗봇 시스템 예시. 사용자가 MOF의 속성에 대해 텍스트 질문을 하면 인공지능(AI) 챗봇 '챗MOF(ChatMOF)'가 적절한 답변을 제공한다. KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="UACCrh6FH4" dmcf-ptype="general">■ KAIST는 김지한 생명화학공학과 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기반의 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 금속 유기 골격체(MOF)의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템 '챗MOF(ChatMOF)'을 개발했다고 26일 밝혔다. 연구결과는 3일 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 공개됐다. 연구팀이 개발한 챗MOF는 재료 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9%, 95.7%의 높은 성공률을 보였다. 복잡한 구조 생성 작업에서는 87.5% 정확도를 달성했다. 김지한 교수는 "모델 용량과 온라인 플랫폼에서의 데이터 공유에 대한 체계적인 개선을 통해 챗MOF의 성능을 더욱 최적화할 수 있으며 금속 유기 골격체 연구 분야에서 놀라운 진전을 촉진할 수 있다"고 전했다.</p> <p dmcf-pid="uchhmlP3tf" dmcf-ptype="general"> ■ 포스텍은 물리학과 이길호 교수, 조길영 교수 연구팀이 일본 국립재료과학연구소(NIMS)와의 공동 연구를 통해 이중층 그래핀 기반의 초전도 소자의 양자 특성을 제어하는 새로운 방법을 발견하고 연구결과를 지난달 국제학술지 '피지컬 리뷰 레터스'에 공개했다고 26일 밝혔다. 초전도체는 극저온이나 고압 등 특정 환경에서 전기 저항이 0이 되는 물질이다. 두 초전도체 사이에 매우 얇은 일반 도체를 삽입하면 일반 도체를 통해서도 초전류가 흐르는 현상이 발생하고 이 구조를 '조셉슨 접합' 구조라고 한다. 연구팀은 조셉슨 접합 구조를 이룬 이중층 그래핀 전자 상태의 에너지 분포 등을 실시간으로 제어하고 실험 결과가 이론과도 일치한다는 사실을 확인했다. 연구팀은 연구결과가 양자컴퓨팅이나 고정밀 양자센서 등에 활용될 수 있을 것으로 기대했다.</p> <p dmcf-pid="7kllsSQ0YV" dmcf-ptype="general"> <참고 자료><br> - nature.com/articles/s41467-024-48998-4<br> - doi.org/10.1103/PhysRevLett.132.226301</p> <p dmcf-pid="zmWWlYdzY2" dmcf-ptype="general">[이병구 기자 2bottle9@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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