성간 분자 탐지 후보 찾는 신경망 모델… TMC-1 분자 목록으로 기둥밀도 예측
연구진은 자연어처리 모델을 활용해 화학 문자열로 인코딩한 분자 구조와 TMC-1에서의 분자 기둥밀도를 연결하는 머신러닝 파이프라인을 구축했다. 이 신경망 모델은 기존 분자 목록과 분포 외(out-of-distribution) 분자에 대한 기둥밀도 회귀에서 평균제곱오차 0.17/0.58, 평균절대오차 0.29/0.59, 결정계수 0.88/0.51(훈련+검증/검증 데이터셋)을 기록했다. 모델이 학습한 잠재 벡터는 화학적 관계뿐 아니라 해당 분자의 성간 탐지 가능성까지 포착하며, TMC-1 목록을 체계적으로 치환해 만든 분자들에서 향후 탐지가 유망한 후보 몇 가지와 다수의 무극성 분자를 식별했다. 또한 분자 탐지의 서로 다른 역사적 시기를 반영한 데이터셋으로 모델을 학습시킨 결과, 최근의 분자 탐지들이 성간 화학에 대한 이해를 점진적이 아니라 변혁적으로 재편해 왔음을 보였다.
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