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OLED 소재나 형광 진단 물질은 액체(용매) 속에서 빛을 낸다. 그런데 어떤 액체에 넣느냐에 따라 같은 물질이라도 빛의 색과 밝기가 달라진다. 그동안 AI는 ‘이 물질을 이 액체에 넣으면 이런 색이 나온다’는 결과는 맞혔지만 왜 그런 색이 나왔는지는 설명하지 못했다. 이 때문에 연구자들은 원인을 모른 채 물질을 다시 합성해 실험하는 과정을 반복해야 했다.
이에 연구팀은 분자를 하나의 덩어리로 보지 않고 여러 개의 부품(작용기)으로 나눠서 각 부품이 색 변화에 얼마나 영향을 주는지 계산하는 AI 기술 ‘SSC’(Solvatochromic Subgroup Contribution)를 개발했다.
연구팀은 이 기술을 통해 물질을 직접 합성하기 전 작용기를 바꿔가며 원하는 색이 나오는 분자 구조를 찾아볼 수 있었다. 연구팀은 이 기술을 활용하면 형광 진단 물질, OLED 발광 소재, 태양전지 소재 등의 개발 속도를 앞당길 수 있을 것으로 봤다.
박 교수는 “향후 AI가 단순히 분자 물성을 예측하는 것을 넘어 물성을 결정하는 화학적 원인을 이해하고 이를 바탕으로 원하는 특성을 갖는 새로운 분자와 소재를 설계하는 데 기여할 것”이라고 말했다.


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