나노기술 및 정책 정보

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중국 광저우(廣州) 대학교 산하 "다완취(大灣區) 연구원" 옌빙(閆兵) 교수 연구팀은 미국 로거스 대학교(Rutgers University, USA) Zhu Hao 교수 연구팀과 공동 연구를 실행하고, 나노 소재 정보화 및 스마트 예측 관련 연구에서 혁신적인 중대성과를 취득하였으며, 나노 소재 구조 디지털화를 기반으로 나노 바이오 영향 데이터베이스(database, DB)를 구축하는데 성공함.

최근 수 년 간 데이터로 구동하는 인공지능 방법은 소재 과학 연구에 폭넓게 응용되고 있으며, 기기학(機器學), 딥 러닝(Deep learning) 등 인공지능 방법을 이용하여 소재 빅 데이터 훈련을 실행하는 방법을 통해 소재 구조와 특성 간의 정량(定量) 구성 효과 관계 모델을 구축하고 있음. 이런 모델을 이용하여 실험과 이론 데이터가 아직 없는 소재 특성에 대한 예측을 하고 있는데 신소재 발견 및 관련 연구를 추진하는 데 중대한 역할을 하고 있음.

이 과정에서 소재 원자 구조(소분자 데이터베이스인 PubChem과 바이오 거대분자 데이터베이스인 Protein Data Bank와 유사함)를 포함하는 데이터베이스는 필수 전제와 핵심 요소가 됨. 나노 바이오 효과에 대한 연구는 30년에 달하는 연구를 거쳤지만 아직 이런 데이터베이스가 없기 때문에 과학자들이 방대한 나노 바이오 효과 데이터를 가지고 있지만, 주요 정보를 효과적으로 추출할 수 없음.

연구팀은 계산 방법에 대한 연구를 통해 원자 차원에서 실험 측정을 통해 얻은 나노 소재 구조에 대한 분석을 실행하고, 관련 분석 결과를 컴퓨터에 저장하여 직접 읽을 수 있는 전자 파일로 전환시키는데 성공하였음.

과학자들은 이런 전자 파일을 이용하여 나노 구조의 상세한 3차원 구조 이미지를 취득할 수 있기 때문에 이런 방법은 나노 소재 표면 화학 및 물리화학 특성을 직관적으로 분석할 수 있는 효과적인 방법이 되고 있으며, 관련 분석 결과를 기반으로 새로운 나노 소재를 개발하고, 기계 학습과 딥 러닝 방법을 통해 다양한 나노 소재의 차별화된 물리화학 특성과 바이오 효과 관련 연구에 필요한 모델을 구축하고, 효과적인 예측 작업을 실행할 수 있게끔 함.

연구팀이 구축한 데이터베이스는 관련 웹사이트(http://www.pubvinas.com/)를 통해 전 세계 과학자들에게 오픈된 상황이며, 데이터베이스에 대한 오픈 활용을 통해 나노 소재 구조와 바이오 효과 빅 데이터 관련 중요 정보 교환을 추진하고 있는 상황임.

호주의 저명한 화확 정보학자인 David A. Winkler는 이번에 구축된 데이터베이스에 대해 높은 평가를 하면서 "나노 안전 평가, 나노 소재 디자인 등 관련 과학연구 프로젝트를 실행하는 과정에서 나노 소재 구성, 구조, 물리화학 특성과 바이오 효과 등 정보와 관련 된 데이터베이스 구축은 많은 과학자들이 추구해온 한 개 중요한 과제에 속하며, 이번 데이터베이스 구축의 성공은 나노 소재 연구 및 나노 바이오 효과를 측정하고 분석하는 과정에서 중대한 역할을 발휘하게 될 것"이라고 강조하였음.