네덜란드 응용과학연구기구(TNO)의 과학자들은 생분해성 폴리머의 개발을 크게 가속화하는 polyScout라는 혁신적인 인공 지능(AI) 모델을 만들었습니다. 이 고급 머신 러닝 도구는 원하는 재료 특성을 기반으로 폴리머의 화학 구조를 예측하여 지속 가능한 재료 연구를 위한 획기적인 솔루션을 제공합니다. “특정 특성을 가진 재료가 필요한 경우 해당 특성을 모델에 입력하면 모델이 적합한 폴리머에 대한 화학 구조를 생성합니다”라고 TNO의 팀 리더인 Milad Golkaram은 설명했습니다.
polyScout를 개발하기 위한 여정은 2022년에 시작되었으며, 기존 폴리머 개발의 느리고 노동 집약적인 프로세스를 극복해야 할 필요성에 의해 추진되었습니다. AI 모델은 신중하게 설계된 일련의 단계를 통해 작동합니다. 처음에는 알려진 고분자 구조에 대한 데이터를 추출하기 위해 기존 문헌을 검색합니다. 그런 다음 실험 절차를 통해 새로운 데이터를 생성하여 구조-속성 관계의 데이터베이스를 생성합니다. 연구자가 특정 재료 요구 사항을 입력하면 모델은 이 데이터베이스를 사용하여 원하는 기준을 충족하는 화학 구조를 예측합니다. 이를 통해 과학자들은 기존 방법보다 훨씬 빠르게 새롭고 안전하며 지속 가능한 폴리머를 식별할 수 있습니다.
Golkaram은 기존 방법과 AI 기반 접근 방식의 차이점을 강조했습니다. “제가 공부할 당시에는 새로운 폴리머를 개발하기 위해 실험실로 들어가야 했습니다. “시행착오의 문제였고 몇 년이 걸릴 수 있는 과정이었습니다. 기계 학습을 통해 우리 모델은 폴리머의 특성에 대해 점점 더 많이 학습합니다. 사람보다 더 빨리 상관 관계를 인식하고 결론을 도출할 수 있습니다. 즉, 원하는 결과를 거의 즉시 얻을 수 있습니다.”
PolyScout는 이미 실제 응용 분야에 영향을 미치고 있습니다. 한 가지 두드러진 예는 TNO와 생분해성 플라스틱 및 섬유 생산업체인 Senbis의 협력인 JTF 프로젝트에서의 역할입니다. 이 파트너십은 섬유 섬유로 사용할 수 있는 생분해성 폴리에스터를 개발하여 미세 플라스틱 오염 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. polyScout의 도움으로 TNO는 개발 프로세스를 크게 간소화하여 더 빠르고 효율적인 혁신을 가능하게 했습니다.
폴리머 연구에서 AI를 사용하는 것에 대한 초기의 회의론에도 불구하고 polyScout는 업계 파트너들의 열렬한 환영을 받았습니다. “일부 사람들은 AI 사용에 대해 회의적이거나 너무 복잡하다고 생각합니다. 우리가 polyScout로 무엇을 할 수 있는지 보여줄 때 그들은 항상 긍정적으로 놀란다”고 Golkaram은 말했습니다. “그 결과, 특히 네덜란드에서 우리와 함께 일하고 싶어하는 여러 회사가 생겼습니다. 유럽의 다른 지역에서도 발판을 마련하는 것이 우리의 다음 과제입니다.”
머신 러닝과 첨단 재료 과학을 결합함으로써 polyScout는 지속 가능한 폴리머 솔루션을 찾는 데 있어 중요한 진전을 나타냅니다. 이는 미세 플라스틱 오염 및 생분해성 물질의 필요성과 같은 중요한 글로벌 문제를 해결하는 데 있어 AI의 혁신적인 잠재력을 보여주며 보다 친환경적인 미래를 위한 길을 닦습니다.
