이세돌 꺾은 머신러닝을 화학에 적용했더니

2016년 05월 08일 18:00
네이처 제공
네이처 제공

이번 주 ‘네이처’ 표지는 화학반응을 복기하고 시뮬레이션을 거쳐 실패의 원인을 분석하는 ‘머신러닝’ 기법이 차지했다. 이세돌 9단을 상대로 4대 1 승리를 가져간 알파고가 바둑을 학습했던 바로 그 머신러닝이다.


알렉산더 노퀴스트 미국 하버포드대 교수팀은 머신러닝 기법을 이용해 실패로 기록된 여러 화학실험에서 유용한 화학반응을 발굴해낼 수 있다고 5일 ‘네이처’에 발표했다.

 

화학실험을 하다보면 화학반응이 원하는 대로 일어나지 않을 때가 많다. 성공하거나 실패해도 이유를 모를 때가 있다. 칠전팔기(七顚八起)로 화학 반응에 성공한다고 해도 재현이 잘 되지 않거나, 원하는 화학반응을 유도하는 정확한 방법을 모르면 ‘진짜’ 성공이라고 하기 힘들다.


이런 상황에서 연구팀은 머신-러닝 알고리즘을 적용해 각종 반응의 결과를 예측하는 데 성공했다. 바나듐 아셀렌산염 제조에 관한 반응들을 조사해 화학 정보와 특성에 관한 정보를 정리한 결과다.


이번 성과는 성공하지 못한 화학 합성이라 하더라도 머신 러닝 기법을 적용하면 잠재적인 합성경로를 찾아낼 수 있다는 데에 있다.


연구팀은 “89%의 정확도로 비유기화학반응을 예측할 수 있었다”라며 “성공하지 못한 화학 합성이라 하더라도 머신 러닝 기법을 이용하면 잠재적인 합성경로나 새로운 화학반응을 발견하는 데 유용하게 쓰일 수 있을 것”이라고 밝혔다.

 


이우상 기자

idol@donga.com

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