DARPA, AI로 차세대 배터리와 폭발물 개발 나서

DARPA가 새로운 분자를 생성하는 머신러닝 기반 도구를 개발했습니다. '메이크잇(Make-It)'이라 명명된 이 프로그램은 여러 군용 제품과 응용 분야의 화학 발견 과정을 가속화할 수 있습니다.

컴퓨터에게 화학 합성 계획 가르치기의 난제

현대 유기화학에서 가장 어려운 과제 중 하나는 컴퓨터에게 화학 합성 경로를 계획하는 법을 가르치는 것입니다. 수년간의 연구에도 불구하고, 컴퓨터가 구축한 완전한 경로를 실험실에서 성공적으로 구현한 적은 없습니다.

현재 컴퓨터 소프트웨어/하드웨어는 방대한 화학 변환 지식 기반을 효율적으로 다루고, 합성 가능성의 거대한 '트리'를 탐색하며, 고차 논리를 처리하는 데 충분하지 않습니다.

DARPA는 전문가 인코딩과 머신러닝 기법 기반의 소프트웨어 도구를 개발 중입니다. 시간, 비용, 안전성, 폐기물 최소화 같은 매개변수에 최적화된 합성 경로를 예측하는 것이 목표입니다.

'메이크잇(Make-It)' 프로그램은 연구자들이 수많은 화합물 합성 경로를 테스트하는 대신 화학 혁신에 집중할 수 있게 하는 것을 목표로 합니다. 팀은 '한 장치로 여러 분자' 개념 기반의 자동화 장비를 구축하려 합니다. 이 장비는 자체 지식 기반과 시행착오 과정을 사용해 원하는 화합물을 생성합니다.

이는 여러 군용 제품과 응용 분야의 화학 발견 과정을 가속화할 수 있습니다. 반가운 소식은 이들이 최근 이 자동화 장비 구축을 향한 괄목할 만한 진전을 입증했다는 점입니다.

이는 더 작고 오래가는 배터리, 연료 전지, 취급이 더 안전한 폭발물, 로켓 엔진용 효과적 추진제, 더 나은 접착제, 페인트, 코팅제 등 광범위한 차세대 국방 제품을 가능하게 할 수 있습니다.

연구 화학자들에게 어떤 도움이 되는가?

일반적으로 연구 화학자는 새로운 화합물로 가는 합성 경로를 만드는 데 수십 시간을 쓰고, 실험실에서 합성을 실행하고 개선하는 데 몇 달을 보냅니다. 이 새로운 도구는 화학자들이 분자 발견 같은 더 가치 있는 분야에 두뇌를 쓸 수 있게 돕습니다.

연구 화학자들은 공급업체에서 구매하고 대량 폐기하는 대신, 필요에 따라 분자를 생성할 수 있게 됩니다. 이 도구는 화학 분야뿐만 아니라 소분자 연구개발이 수반되는 많은 다른 기술 분야에도 유익할 수 있습니다.

목표로부터 떠오르고 검색 반복 횟수에 따라 확장되는 합성 가능성의 그래프

비자동화 방법론에서는 작고 무시할 만한 변화가 생성 화합물의 처리량과 순도에 큰 영향을 미칠 수 있어, 선행 보고된 합성을 재현하기 어렵게 만듭니다. 반면 자동화 화학 합성은 재현 가능한 절차를 생성해 생산을 가속화하고 민주화합니다.

참조: ScienceDirect | doi: 10.1016/j.chempr.2018.02.002 | DARPA

개발자들에 따르면 메이크잇(Make-It)은 정확한 재현성을 보장합니다. 경로가 컴퓨터 지시에 의해 실행되므로 랩투랩(lab-to-lab) 변동성이 발생하지 않습니다.

메이크잇 합성 장치는 더 깨끗하고 안전하며 보안된 솔루션을 제공합니다. 폭발물 같은 유해 화학 물질을 물리적으로 다룰 필요가 없습니다. 또한 이 장치들은 적은 용매 부피를 필요로 해 폐기물 발생량이 적습니다.

유사한 다른 도구들

많은 다른 연구소와 조직들이 다양한 화학 경로 옵션을 자동 설계하는 도구 개발을 탐구 중입니다. 그르지보스키 과학 발명(GSI)의 분자 경로 최적화 도구는 과학자들이 수백만 데이터 포인트를 필터링해 신약 발견과 약물 화학을 위한 최적 경로를 찾게 해줍니다. 이 도구는 상용화되어 있습니다.

글래스고 대학교 연구진은 특정 화합물을 이동 중에도 제조할 수 있는 휴대용 반응기를 3D 프린팅하는 저비용 도구 개발 중입니다. MIT도 머신러닝 모델 전문성을 적용해 신약 발견을 지원하고 있습니다.

이미지 출처: MIT

위 이미지는 MIT의 자동화 화학 합성기로, 화학물질이 수직 정렬된 반응기로 흐릅니다. 로봇 팔이 이 화학 반응기들을 삽입, 재정렬, 제거해 컴퓨터 설계 합성을 수행합니다.

퍼듀 대학교는 데이터 처리 소프트웨어, 로봇공학, 민감한 검출기, 액체 처리 장치를 사용해 수백만 건의 유전 및 약리학적 테스트를 신속히 수행하는 고처리량 스크리닝 프로세스를 개발했습니다.

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DARPA의 메이크잇(Make-IT)이 흥미로운 점은 제약 분야뿐만 아니라 모든 국방 분야를 아우르며 모든 분자를 생성하는 것을 목표로 한다는 것입니다. 향후 수년간 연구자들은 첨단 분석 계측기를 사용해 합성 공정의 실시간 분류를 통합하고 더 복잡한 화합물을 개발할 것입니다.