서울대-포덤대, LLM 기반 신소재 합성 가능성 예측 기술 개발
서울대학교 공과대학 화학생물공학부 정유성 교수 연구팀이 미국 포덤대학교(Fordham University)와 공동 연구를 통해 대규모언어모델(LLM, Large Language Model)을 활용해 신소재의 합성 가능성을 예측하고 그 근거를 해석하는 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 성과는 신소재 설계 과정에서 합성 가능성이 낮은 후보 물질을 사전에 걸러내거나, 기존에 합성이 어려웠던 물질을 보다 합성 가능성이 높은 형태로 최적화하는 데 기여할 것으로 기대된다. 서울대 김성민 박사후연구원이 제1저자로 참여한 연구 논문은 화학 분야 국제 저명 학술지인 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society, JACS)와 독일응용화학회지(Angewandte Chemie International Edition)에 각각 2024년 7월 11일과 올해 2월 13일 게재됐다. 신소재 개발에서 중요한 과제 중 하나는 특정 소재가 실제로 합성이 가능한지를 평가하는 것이다. 기존 합성 가능성 예측 기술은 소재의 열역학적 안정성을 기반으로 평가하는 수준에 머물러 있었으며, 실험 성공률과의 차이가 컸다. 이를 보완하기 위해 개발된 기계학습 모델
