AI로 고분자 분석..버추얼랩, 美 매트머라이즈와 공급계약

소재 시뮬레이션 기업 버추얼랩(대표 이민호)이 미국 매트머라이즈(Matmerize) 기업의 '폴리머라이즈(PolymRizeTM)' 서비스를 자사 플랫폼 '맷스큐'(MatSQ, Materials Square)에서 제공한다고 27일 밝혔다. 이를 위해 최근 양사는 사용 공급 계약을 체결하고, 앞으로 6개월의 파일럿 기간을 거치기로 했다.

매트머라이즈는 미국 3대 공대로 꼽히는 조지아텍 연구원들로 구성된 스타트업이다. 재료과학 분야의 권위 있는 연구자 람피 람프라사드(Rampi Ramprasad)와 김치호 박사(CTO, 최고기술경영자)가 공동으로 창업했다. 현재 고분자 분석 머신러닝 프로그램 '폴리머라이즈'를 개발해 운영 중이다.

이번 계약 체결로 맷스큐 이용자는 매트머라이즈의 고분자(폴리머) 스톡 모델을 플랫폼 내에서 바로 사용할 수 있게 된다. 이를 활용하면 100여개의 고분자 물성을 예측하는 경우 1분 이내로 바로 정보를 받아볼 수 있다. 고분자 특성 계산 비용은 클릭당 과금으로 지불할 수 있어 합리적이라는 게 버추얼랩 측 설명이다.

폴리머는 의료용품과 자동차 부품, 전기 전자 및 항공우주 부품 등을 구성하는 소재다. 고무와 플라스틱이 대표적인 폴리머 소재로, 일상 용품으로도 다양하게 활용되고 있다. 기존 폴리머 연구는 원료 선정부터 공정 최적화까지 시간과 노력이 드는 편이다. 한 명의 연구자가 실험에 쓰이는 용매를 찾는 데만 한 달 이상의 시간이 소요되기도 했다. 복잡한 폴리머 구조로부터 특징을 뽑아 내는 데 연구자의 노하우가 많이 작용해서다.

폴리머라이즈는 단위체 정보에 기반한 고분자 물성을 예측한다. 유리 전이 온도나 유전, 상수 예측 등 약 20개 모델을 제공 중이다. 통상의 기계학습 기반의 폴리머 연구에는 제한적 데이터만 사용되어 왔던 것과 차별화된 것이다. 모델 하나를 훈련시키는 데 이용되는 데이터는 수백개에서 많게는 수천개로 물성 예측 정확도가 높고 이에 따라 사용자 만족도도 높일 수 있다고 업체 측은 설명했다.

아울러 타이어, 반도체 공정 재료, 플라스틱 엔지니어링 기업 등에서 폭넓게 활용할 수 있다. 예를 들어 광학 필름 개발에는 굴절률(Refractive index) 예측 모델을 쓸 수 있다. 코팅 산업에서는 표면의 발림, 용매 예측 모델을 활용할 수 있다. 가스 필터링용 멤브레인 응용에는 특정 가스의 선택적 투과 비율 모델을 사용하면 된다.


김치호 매트머라이즈 CTO는 "활용할 만한 데이터가 없거나 정리가 어려워 기계학습 도입 자체를 미루지 않는 게 중요하다"며 "이번 서비스 공급 제휴가 당사 서비스의 장점을 한국 시장에 널리 알리는 계기가 되길 바란다"라고 했다. 또 "사용자들의 다양한 의견을 수렴해 장기적으로는 한국 폴리머 분야 기업들의 어려움을 반영한 새로운 커스텀 모델을 만들 것"이라고 덧붙였다.

이민호 버추얼랩 대표는 "한국에서 디지털 인포메이션 분야가 뜨면서 재료 분야에서도 기계학습을 활용한 연구 방법에 대한 관심이 집중되고 있다"며 "이번 계약을 통해 맷스큐 플랫폼의 서비스 분야가 확장되어 기쁘다"라고 했다. 이어 "앞으로 고분자 소재 R&D(연구·개발) 연구자들에게도 보다 나은 AI(인공지능) 기반의 연구 환경이 제공되도록 노력할 것"이라고 덧붙였다.

사진제공=버추얼랩