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산·학·연 연합팀, 세계 인공지능 경진대회 3위 입상

최나은 2019-09-03 View. 12,070

··연 연합팀, 세계 인공지능 경진대회 3위 입상

- 분자의 분광학적 특성을 시뮬레이션이 아닌 데이터를 통한 예측기술 확보 -



구글의 자회사 *Kaggle이 주관하고 영국의 CHAMPS(Chemistry and Mathematics in Phase Space)에서 주최한 **Predicting Molecular Properties대회(총상금 30,000$)에서 한국의 산··연 연합팀이 전 세계에서 참여한 2,749개 팀 중 3위에 올랐다.


이번 대회에서는 인공지능 기반 신약후보물질 연구를 위해 널리 사용되는 화합물 데이터베이스(QM9)에서 *스핀-스핀 갈라짐(spin-spin splitting)의 양을 예측하는 기술력을 겨루었다.


* Kaggle194개국에서 백만명 이상의 회원을 둔 인공지능 경진대회 플랫폼으로 다양한 인공지능 대회 주관.

** Predicting Molecular Properties 대회는 유기화학을 포함한 화학 전반에서 널리 활용되는 핵자기공명(Nuclear Magnetic Resonance, NMR)을 이용한 유기물의 분석에 핵심적인 스핀-스핀 갈라짐을 더 정밀하게 예측하는 팀이 우승을 차지하는 대회.

*** 스핀-스핀 갈라짐: 핵스핀(nulcear spin)을 가지는 원자들이 분자 내에서 느끼는 가리움 효과(shielding effect)에 따라서 결정되는 값으로 분자의 구조를 결정하는 중요한 정보임

 

5 명의 서로 다른 산··연 소속의 팀은 기존에 자연어처리 분야에 널리 사용되는 Deep Learning 모델인 Transformer모델을 화합물에 적용하여 사용하여 본 대회 3위에 올랐다.

팀원 이름 및 소속 (이름순): 김상훈(Ebay), 송원호(중앙대학교), 이영수(마인즈앤컴퍼니), 이유한(KAIST), 최성환(KISTI)


본 대회를 통해 얻어진 기술은 기존 슈퍼컴퓨터를 활용한 양자화학 시뮬레이션을 계산비용이 적은 인공지능 기술로 대체 할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 분광분석기술에 활용이 기대된다.


                         


[그림1. 인공지능 경진대회에서 수상한 모델의 구성도]     [그림2. 인공지능 경진대회에서 수상한 모델의 인풋 구성도]

[그림3. 인공지능 경진대회 1위부터 10위까지의 순위표]

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