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버추얼랩, KIST로부터 재료 흡착 에너지 예측 기술 이전

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  • 중기협력팀 이유미 기자
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  • 2021.05.26 16:40
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(사진 왼쪽부터) KIST의 계산과학연구센터 김동훈 박사, 한상수 박사, 버추얼랩의 이민호 대표, 박민규 이사가 흡착 에너지 예측 알고리즘과 관련한 기술 이전 계약을 체결하고 기념 촬영 중이다/사진=버추얼랩 제공
(사진 왼쪽부터) KIST의 계산과학연구센터 김동훈 박사, 한상수 박사, 버추얼랩의 이민호 대표, 박민규 이사가 흡착 에너지 예측 알고리즘과 관련한 기술 이전 계약을 체결하고 기념 촬영 중이다/사진=버추얼랩 제공
클라우드 기반 소재 연구 서비스 기업 버추얼랩(대표 이민호)이 한국과학기술연구원(KIST)으로부터 재료 흡착 에너지 예측용 머신러닝 알고리즘(이하, SGCNN) 기술을 이전받았다고 26일 밝혔다.

슬래브 그래프 컨볼루션 신경망으로 불리는 'SGCNN'은 한상수·김동훈 KIST 첨단기술연구본부 계산과학연구센터 박사팀이 개발한 머신러닝 알고리즘 기술이다. 촉매 연구에 있어 물질 표면 위의 흡착물 거동과 관련한 계산 속도를 획기적으로 높인 것이다. 24시간 정도의 긴 시간이 소요되는 기존 제일원리계산이라는 방법론의 한계를 극복했다는 평가를 받고 있다.

이번 계약으로 버추얼랩은 SGCNN 프로그램 특허 기술(촉매의 활성도를 예측하는 방법 및 전자장치) 실시권을 이전받는다. 이르면 7월 중버추얼랩의 소재 시뮬레이션 플랫폼 '맷스큐'에 SGCNN가 탑재된다. 이렇게 되면 사용자는 1분 이내에 재료 표면 분자들의 흡착 에너지를계산할 수 있다. 화학 반응성 및 촉매 설계 등에도 SGCNN 활용이 가능하다.

버추얼랩은 SGCNN으로 맷스큐의 접근성과 사용 효율을 대폭 강화할 수 있을 것으로 보고 있다. 전 세계 촉매 연구자는 3000명인데 연간 흡착 에너지 예측 건수는 72만개로 추정되는 만큼 수요가 풍부할 것이라는 판단이 깔렸다. 맷스큐에서 동일한 입력값으로 다양한 구조를 대량 계산하는 '하이 스루풋'(High Throughput) 사용량이 증가할 것이라는 것이다. 사용자는 계산 데이터를 활용, 자신만의 SGCNN 기계학습 모델도 구축할 수 있다.

이민호 버추얼랩 대표는 "기계학습은 양질의 데이터와 그 특성을 잘 표현할 수 있는 엔지니어링이 무엇보다 중요하다"며 "앞으로 많은 연구자들이 간편하게 쓸 수 있는 양질의 오픈 플랫폼 기술 이전을 위해 힘쓸 것"이라고 했다.



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