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거대 언어모델을 이용한 금속 유기골격체 예측 및 역설계 챗봇 시스템 개요 
한국과학기술원(KAIST·총장 이광형) 연구진이 챗GPT를 활용해 '금속 유기 골격체(MOFs)' 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(이하 챗MOF)을 개발했다.챗MOF는 검색·예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 높은 성공률을 보여 화제다.
KAIST는 김지한 생명화학공학과 교수팀이 이같은 성과를 냈다고 26일 발표했다.
챗MOF는 전통적인 머신러닝 모델과 거대 언어모델(LLM)을 결합했다.다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보였는데,레바논 축구 국가대표팀 대 중국 축구 국가대표팀 통계검색·예측 작업에서 각각 96.9%와 95.7%의 높은 성공률을 보였다.
더 복잡한 구조 생성 작업은 87.5%의 정확도를 달성했다.가장 활용도가 높은 작업들에 충분히 효과적임을 보였다.
김지한 교수는 “연구팀이 개발한 기술은 재료 과학 분야에서 AI의 더 높은 자율성을 달성하기 위한 중요한 진전을 나타낸다”며 “모델 용량과 온라인 플랫폼에서의 데이터 공유 개선을 통해 챗MOF 성능을 더 최적화할 수 있으며,레바논 축구 국가대표팀 대 중국 축구 국가대표팀 통계이는 MOFs 연구 분야에서 놀라운 진전을 촉진할 수 있다”고 말했다.
강영훈 KAIST 생명화학공학과 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈에 지난 3일 게재됐다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 지원으로 국가 소재 연구 데이터 사업단,레바논 축구 국가대표팀 대 중국 축구 국가대표팀 통계그리고 한국연구재단 (NRF) 중견 연구자 지원 사업 지원을 받아 수행됐다.
