인도 카라그퍼 대학(IIT Kharagpur)과 인도-한국 과학기술센터(IKST) 연구팀이 결정 물질 특성을 정확히 예측하는 딥러닝 프레임워크인 CrysXXP를 개발했다. CrysXXP는 광범위한 소재의 전자·자기·탄성 특성을 빠르고 정확하게 예측할 수 있다.
애널리틱스 인사이트 인디아 매거진에 따르면, 연구팀은 CrysXXP과 관련하여 "자동 인코더인 CrysAE를 지능적으로 설계하며, 대규모 속성 태그가 지정된 데이터 세트의 필요성을 낮춘다"라고 설명했다. 연구팀은 이번 개발 성과를 학술지인 NPJ 컴퓨테이셔널 머터리얼즈(NPJ Computational Materials)에 연구 논문으로 게재했다.
연구팀은 논문을 통해 CrysXXP의 예측 성과를 입증하고자 CrysAE에서 포착한 중요한 구조적, 화학적 특성을 공개했다. 연구팀은 CrysXXP를 활용한 덕분에 사용 가능한 많은 양의 결정 그래프 데이터의 AE는 낮은 예측 오류를 달성하는 데 도움이 되었다고 설명했다.
이 과정에는 모델 예측 해석에 도움이 될 특정한 선택기를 설계하기도 했다.
연구팀은 "CrysXXP는 실험 데이터를 약간만 제시해도 꾸준히 기존 기법보다 훌륭한 예측 결과를 제시했다"라고 설명했다.
이번 연구를 이끈 파완 고얄(Pawan Goyal) 카라그퍼 대학 컴퓨터과학 및 공학부 교수는 추후 더 많은 물질을 이용해 대규모 예측 실험을 진행하고자 한다고 밝혔다. 또한, 연구팀은 예측 변수를 보상 기능으로 활용해 새로운 물질 생성 속도를 높일 예정이라고 전했다.
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