POINT²: AI 기반 고분자 소재 개발의 혁신적인 도약

Xu Jiaxin 등 연구진이 개발한 POINT² 데이터베이스는 AI 기반 고분자 소재 개발의 혁신을 이끌 새로운 벤치마크입니다. 100만 개 이상의 가상 고분자 데이터와 다양한 ML 모델, 고분자 표현 방식을 활용하여 예측 정확도와 신뢰성을 높였으며, 고분자 합성 가능성까지 고려한 표준화된 워크플로우를 제공합니다.

AI 기반 고분자 소재 개발의 혁신적인 도약: POINT² 데이터베이스

최근 머신러닝(ML) 기술의 발전은 고분자 소재 개발 분야에 혁신을 가져왔습니다. ML을 활용하면 고분자 물성을 빠르게 예측하고 고성능 소재를 발굴하는 것이 가능해졌죠. 하지만, 예측 정확도, 불확실성 정량화, ML 해석 가능성, 그리고 고분자 합성 가능성을 모두 고려하는 표준화된 워크플로우는 아직 부족한 실정입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해, Xu Jiaxin 등 연구진이 개발한 POINT²(POlymer INformatics Training and Testing) 데이터베이스가 등장했습니다. POINT²는 포괄적인 벤치마크 데이터베이스이자 프로토콜로, 기존의 라벨링된 데이터셋과 약 100만 개의 가상 고분자를 포함하는 PI1M 데이터셋을 활용합니다. PI1M 데이터셋은 실제 고분자 데이터를 기반으로 훈련된 순환 신경망을 통해 생성되었다는 점에서 주목할 만합니다.

연구진은 다양한 ML 모델들을 활용했습니다. Quantile Random Forests, Dropout을 적용한 다층 퍼셉트론, 그래프 신경망, 그리고 사전 훈련된 거대 언어 모델 등이 그것입니다. 또한, Morgan, MACCS, RDKit, 위상, 원자 쌍 지문, 그래프 기반 기술자 등 다양한 고분자 표현 방식을 결합하여 기체 투과성, 열전도도, 유리 전이 온도, 녹는점, 자유 부피 분율, 밀도 등 다양한 물성 예측, 불확실성 추정, 모델 해석 가능성, 그리고 템플릿 기반 중합 합성 가능성까지 고려했습니다.

POINT² 데이터베이스는 고분자 발견 및 최적화를 위한 고분자 정보학 분야에 귀중한 자원이 될 것으로 기대됩니다. 이 연구는 단순히 새로운 데이터베이스를 제시하는 것을 넘어, AI 기반 고분자 소재 개발의 표준화된 워크플로우 구축을 위한 중요한 이정표를 제시했다는 점에서 큰 의의를 지닙니다. 앞으로 POINT²를 기반으로 더욱 정확하고 효율적인 고분자 소재 개발이 가속화될 것으로 예상됩니다.🎉