[삼성 AI 포럼 2021] 막스 웰링, “분자 검색 엔진 개발하면 시뮬레이션 더 빠르고 정확해져”

차세대 ML 혁신은 주변 물질을 분자 단위로 얼마나 이해하는지가 관건
더 나은 분자 모델링 방식 고안 위한 세 가지 과제 제시
우리에게 필요한 건 '분자 검색 엔진' 기술

 

막스 웰링(출처=암스테르담 대학)

분자 설계 발전에 필요한 기술은 ‘분자 검색 엔진(A Search Engine for Molecules)’이다. 지금보다 정확하고, 빠르고, 광범위한 분자 시뮬레이션이 가능하다면 향후 현실화할 수 있다. 몇 년이 걸릴지 모르는 분자 설계를 단시간에 시뮬레이션해 보여줄 수 있다.

 

삼성전자는 2일 진행한 '삼성 AI 포럼 2021' 세 번째 세션에서, 차세대 분자 시뮬레이션 발전을 위한 과제와 구체적 방안에 대해 논의했다. 

 

해당 세션에서는 MS 수석 과학자이자 암스테르담 대학(The University of Amsterdam) 머신러닝 연구소장 막스 웰링(Max Welling) 교수가 발표했다.

 

웰링 교수는 “차세대 머신 러닝 분야에서의 혁신은 주변 물질을 분자 단위에서 얼마나 잘 이해하는지에 달려있다”고 말했다. 신약 개발의 속도를 높이거나 효능을 개선해 질병을 치료하거나, 새로운 촉매를 사용해 물 분자를 수소와 산소로 나누고, 수소를 새로운 에너지원으로 활용하는 사례를 예시로 소개했다.

 

웰링 교수는 “해당 예시를 현실화하기 위해 더 나은 분자 모델링 방식(a new paradigm)을 고안해 내야 한다”고 말했다. “새로운 패러다임에 들어간다면, 분자 설계도 컴퓨터 시뮬레이션으로 할 수 있다”고 강조했다. 그는 “우리는 분자를 시뮬레이션할 수 있는 기술이 우선적으로 필요하다”고 덧붙였다.

 

◆ 분자 시뮬레이션 발전 위한 세 가지 과제: 정확성, 신속성, 규모성

 

(출처=행사 캡쳐)

웰링 연구소장은 지금보다 분자 시뮬레이션을 효과적으로 할 수 있는 기술 개발을 위한 세 가지 과제를 제시했다.

 

첫 번째로는 “보다 정확한 분자 시뮬레이션(more accurate simulations)이 필요하다”고 말했다. 웰링 교수는 “힘을 정확하게 계산하기 위해서는 양자역학을 적용해야 한다”며 양자 역학과의 유기적인 관계를 강조했다. 그는 “양자 컴퓨터가 10년 후 이를 실현할 수도 있지만, 현재로서는 근사치를 계산할 수 있는 정도다”고 언급했다.

 

두 번째로는 "분자 시뮬레이션 시간이 단축(faster simulations)돼야 한다”고 말했다. “일반 컴퓨터로 분자가 아주 조금 움직이는 걸 시뮬레이션하려면 수 년이 걸린다”며  “이 방대한 연산 과정을 줄이기 위해 머신러닝(ML)이 필요하다”고 강조했다. “그렇지 않으면, 연산을 1조 번 해야 고작 2마이크로(μs) 초의 시뮬레이션이 가능하다”고 설명했다. 

 

마지막으로 "원자 몇 개로 구성된 분자뿐만 아니라, 아주 거대한 고분자로 이뤄진 시뮬레이션(larger simulations)까지 다룰 수 있어야 한다”고 강조했다. "훨씬 더 큰 분자를 다룰 수 있도록 연산 규모도 늘릴 수 있어야 한다”고 그는 덧붙였다. "이때 분자는 수백만, 수천만, 심지어는 수십억 개의 원자가 모인 규모일 수 있다”고도 말했다.

 

◆ 향후 우리에게 필요한 건, ‘분자 검색 엔진(A Search Engine for Molecules)’

 

(출처=행사 캡쳐)

웰링 교수는 “분자 시뮬레이션에 필요한 기술을 다 갖췄다면, 정말 필요한 건 일종의 '분자 검색 엔진(A Search Engine for Molecules)'이다”고 말했다. 그는 이를 “컴퓨터공학에서 과학 연구를 진일보하기 위한 새로운 콘셉트의 현미경”이라고 소개했다. 현미경으로 세포를 관찰하듯 기술과 과학이 결합해 분자를 정확하고 빠르게 시뮬레이션할 수 있다는 비유적 표현이다.

 

원리는 이렇다. 어느 화학자가 필요한 분자 특성을 검색하면, 이를 바탕으로 슈퍼컴퓨터가 데이터를 생성하거나 정확도가 높은 시뮬레이션을 수행한다. 여기서 얻어진 정보를 저장하여 머신러닝 학습 모델을 훈련시킨다. “머신러닝 모델을 이용해 시뮬레이션 속도를 올리거나, 시뮬레이션의 정확도를 개선할 수 있다”고 웰링은 덧붙였다.

 

그는 “관리 및 제어를 위해서는 강화학습 알고리즘을 활용한다"며 "어느 시점, 어느 정확도로 최종 값을 생성하기 위해 어떤 연산을 해야 하는지를 결정하는 역할을 한다"고 설명했다. 

 

(출처=행사 캡쳐)

웰링 연구소장은 “이는 과학과 기술이 유기적으로 연결돼있는 응용 기술이다”며 “해당 분야를 발전시키기에 지금이 가장 적기다”고 언급했다. “지금은 응집물리학, 컴퓨터화학, 분자생물학에 대한 이해와 여러 기술이 상당히 정교해진 상태다"며 “이런 기술들은 건강 증진이나, 에너지 효율 및 지속 가능성 개선에 향후 활용될 수 있다"고 그는 강조했다.

 

AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com

 

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