인공지능 기반 반응 예측은 기존 계산 화학을 대체할 수 있을까요?

Question

AI가 나옴에 따라 대규모의 데이터 기반 반응 조 건 예측이나 생성모델을 통한 합성 경로 설계에 활용되면서 계산 비용 면에서 효율성을 띄게 된것으로 보입니다. 그러나 과연 이 방식이 반응 매커니즘의 원리적 이해를 대체할 수 있으며 보완적 역할에 머무는지 궁금합니다!

Answer 1

안녕하세요. 김찬우 전문가입니다.

해당 질문에 대한 답변은 작년의 노벨상 수상내역으로 답변 드릴 수 있을 것 같습니다.

작년 노벨 화학상과 물리학상이 인공지능 모델을 사용하여 노벨상을 수상하였고 노벨 화학상의 경우 인공지능 딥마인드를 활용해서 단백질의 구조를 예측하는 방법을 개발하여 수상하였습니다.

이제는 대체나 보완제가 아닌 인공지능은 연구개발의 필수도구 입니다.

그럼 답변 읽어주셔서 감사드립니다~! 더 궁금한게 있으시면 언제든지 문의 주십시요:)

Answer 2

안녕하세요. 이충흔 전문가입니다.

AI 기반 예측 모델과 생성 모델이 화학 반응 설계에서 강력한 도구로 활용되면서 계산 비용 절감과 신속한 탐색이 가능해진 것은 사실입니다. 예를 들어, 머신 러닝은 방대한 데이터 세트를 분석해 특정 반응 조건을 예측하고, 생성 모델은 새로운 합성 경로를 제안하면서 연구자의 탐색 범위를 확장하는 데 기여할 수 있습니다.

그러나 이러한 접근 방식이 반응 매커니즘의 근본적인 이해를 대체할 수 있느냐에 대해서는 신중한 논의가 필요합니다. 현재로서는 AI가 반응 경로를 제안할 수 있지만, 반응이 왜 그렇게 진행되는지에 대한 물리적·화학적 원리를 설명하는 능력은 한계가 있습니다. 즉, 모델은 경험적 데이터에 기반한 결과를 제공하지만, 그 기저에 있는 분자 수준의 상호 작용과 전자 이동 등의 매커니즘을 심층적으로 해석하는 것은 여전히 전통적인 화학 이론과 인사이트가 필수입니다.