▲ 인공지능 플랫폼 `CHEMAI` 서비스를 개발한 화학데이터기반연구센터 연구자들. 왼쪽부터 장승훈 박사, 장현주 센터장, 나경석 연구원

[기계신문] 한국화학연구원 화학데이터기반연구센터가 사용자의 데이터를 자유롭게 활용하여 인공지능을 연구에 활용할 수 있는 웹기반 인공지능 플랫폼 ‘ChemAI’를 구축했다.

‘ChemAI’를 통해 인공지능에 대한 경험이 전혀 없는 연구자도 자신의 연구데이터를 활용하여 컴퓨터 코딩 없이 인공지능 연구를 수행할 수 있게 되었다. 본 서비스는 8월 30일부터 ‘ChemAI’ 웹사이트를 통해 시범서비스를 시작했다.

‘ChemAI’는 화학데이터에 특화된 인공지능 플랫폼으로, 플랫폼을 통해 인공지능 알고리즘에 화학데이터들의 상호 관계를 학습시키고, 이를 통해 가상의 화합물의 화학적 특성을 예측하는 모델을 만들 수 있다. 이러한 인공지능 모델은 미지의 화합물에 대해 실험적인 합성이나 분석 없이 화합물의 특성을 예측할 수 있게 한다.

▲ ChemAI의 웹페이지 홈 화면

특히 ‘ChemAI’는 화학분야의 데이터에서 주로 사용되는 화합물의 조성, 분자구조, 결정구조 등의 사용자의 데이터를 웹사이트에서 사용자가 직접 업로드하여 편하고 쉽게 사용하도록 구성되어 있다.

화학데이터에 인공지능을 적용하기 위해서는 화합물을 이루는 원소의 특성이나 화합물의 구조 정보 처리를 위한 코딩이 필수적이다. 따라서 어려운 코딩 문제로 인공지능을 연구에 활용하지 못하는 경우가 많았다. 하지만 ‘ChemAI’틀 통해 컴퓨터 코딩 없이 사용자가 자신의 데이터를 자유롭게 활용하여 쉽게 인공지능 예측 모델을 만들 수 있게 되었다.

또한 ‘ChemAI’에서 제공되어 있는 16개 인공지능 알고리즘을 활용하여 사용자의 데이터 특성(화합물조성, 분자구조, 결정구조, 이미지 등)에 따라 적절한 인공지능 알고리즘을 자동으로 추천해주는 기능을 가지고 있어, 맨 처음 인공지능을 활용하는 사용자들에게 가이드라인을 제공하고 있다.

▲ ChemAI에서 사용할 수 있는 인공지능 알고리즘. 여기에는 npj Computational Materials에 출간된 논문의 ‘DopNet’ 알고리즘도 포함(하단 우측에서 두번째)되어 있다.

코딩 문제와 더불어 인공지능을 처음 접하는 연구자들에게 중요하면서도 어려운 하이퍼파라메터 최적화 문제를 돕기 위해, 이번 플랫폼에서는 인공지능 알고리즘에 따른 하이퍼파라메터 최적화를 자동으로 수행하여 인공지능 모델을 만들어주는 기능을 탑재했다. 이를 통해 알고리즘에 대한 깊은 이해 없이도 쉽게 인공지능 예측 모델을 만들 수 있는 환경을 제공한다.

* 하이퍼파라메터 최적화 : 인공지능 알고리즘을 구성하기 위한 설정값을 하이퍼파라메터라 하며, 이를 최적화하여 인공지능 예측 성능을 극대화함

한편, ‘ChemAI’에서 제공하는 인공지능 알고리즘 중에는 연구센터에서 자체 개발한 ‘DopNet(도프넷)’ 알고리즘을 포함하고 있다. ‘DopNet’ 알고리즘은 화학적으로 도핑된 소재의 물성 예측에 특화된 인공지능 알고리즘으로, 개발 및 응용연구 결과는 계산 재료 분야 국제학술지인 ‘npj Computational Materials’ 저널에 발표되어 그 성과의 우수성을 인정 받았다.

▲ 학습된 인공지능의 예측 결과를 시각화하고, 다른 시스템에서 인공지능을 재사용할 수 있도록 인공지능 모델을 파일의 형태로 다운받을 수 있다.

이미혜 화학연구원장은 ”‘ChemAI’는 국내에서 최초로 공개되는, 화학분야에 특화된 인공지능 플랫폼으로, 산·학·연 연구자들에게 인공지능 활용의 문턱을 낮추어 연구데이터를 활용한 인공지능 연구를 활성화시키는 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다“고 전했다.

향후에도 연구센터에서는 화학분야에 특화된 인공지능 알고리즘 개발 및 응용의 지속적인 연구를 통해 ‘ChemAI’에 새로운 기술을 탑재하여 플랫폼의 성능을 고도화시켜 나갈 예정이다.

‘ChemAI’ 플랫폼 활용에 대한 시연은 ‘ChemAI’에서 동영상으로 제공되고 있으며, 유튜브 ‘Data-KRICT’ 채널의 ‘ChemAI 소개’로 쉽게 찾아볼 수 있는 동영상을 제공하고 있다.

기계신문, 기계산업 뉴스채널