MIT, 결정구조 보는 멀티모달 AI로 신소재 탐색 지원

MIT 연구진이 결정의 3D 원자 구조와 자연어 설명을 결합한 멀티모달 AI 모델을 개발해 Nature Communications에 발표했다. 기존 텍스트 기반 모델은 논문 텍스트에만 의존해 물리적 구조 이해가 부족했는데, 이 모델은 실험 논문과 제1원리 계산 데이터베이스를 활용해 구조와 특성, 응용 가능성을 함께 학습한다. 고체 리튬이온전지 전해질에 적합한 소재를 찾는 실험에서, 모델이 제시한 상위 후보군에는 독립적으로 유망하다고 평가된 소재들이 포함됐다. 연구진은 텍스트만 학습한 모델은 구조의 기하학적 표현을 제대로 학습하지 못했다고 밝혔다.

이 일이 어디서 왔나

MIT는 2026년 9월 28일에도 AI 알고리즘으로 적은 실험 데이터만으로 고온 안정형 RNA 백신 제형을 찾아낸 연구를 네이처 바이오테크놀로지에 발표한 바 있다. 이번 결정구조 멀티모달 모델도 같은 맥락에서, 논문 텍스트뿐 아니라 제1원리 계산 데이터베이스까지 활용해 실험 횟수를 줄이려는 시도로 볼 수 있다. 소재과학에서는 오랫동안 원자 구조와 물성·응용 가능성을 연결하는 일이 난제였고, 연구진은 이를 단백질 구조-기능을 연결한 AlphaFold에 비유했다.