챗봇, 비전문가에게도 계산화학을 공개

고급 계산 소프트웨어는 분자 시뮬레이션을 실행하는 많은 프로세스를 자동화하여 양자 화학 연구를 간소화하고 있습니다. 그러나 이러한 소프트웨어 패키지의 복잡한 설계는 종종 특수 컴퓨팅 기술을 훈련받은 이론 화학자에게만 사용이 제한됩니다.

에모리 대학에서 개발된 새로운 웹 플랫폼은 사용자 친화적인 챗봇을 통해 이러한 한계를 극복했습니다.

챗봇은 비전문가를 분자 시뮬레이션을 설정하고 용액에서 분자를 시각화하는 다단계 프로세스를 안내합니다. 학부 화학 전공자를 포함한 모든 화학자가 채팅을 통해 복잡한 양자 역학 시뮬레이션을 구성하고 실행할 수 있습니다.

무료로 공개되는 이 플랫폼은 AutoSolvateWeb으로 알려져 있으며, 주로 클라우드 인프라에서 작동하여 정교한 계산 연구 도구에 대한 접근성을 더욱 확대합니다.

저널 Chemical Science는 AutoSolvateWeb에 대한 개념 증명을 게재했는데, 이는 AI를 교육 및 과학 연구에 통합하는 데 있어 중요한 진전을 의미합니다.

AutoSolvateWeb은 특정 화학물질을 용해시키는 것(용질)과 이를 용해시키는 물질(용매)에 대한 시뮬레이션을 설정하여 용액(용매화물)을 생성하는 데 적합합니다.

시뮬레이션은 3D 영화 형태로 제공됩니다.

"이것은 현미경과 비슷해서 용액 내에서 상호작용하는 분자를 원자 수준에서 볼 수 있습니다." AutoSolvateWeb 개발을 이끈 에모리대 화학과 조교수 방 리우의 말입니다.

AutoSolvateWeb의 광범위한 접근성은 용액 내 분자의 행동을 다루는 대규모 고품질 데이터 세트를 만드는 데 귀중한 도구가 됩니다. 이러한 데이터 세트는 기계 학습 기술을 적용하여 재생 에너지에서 인간 건강에 이르기까지 모든 분야에서 혁신을 추진할 수 있는 기반을 제공합니다.

"저희의 목표는 과학적 발견을 가속화하는 것입니다." 화학과학 논문의 공동 저자이자 에모리대 화학 박사과정 학생인 팡닝 렌의 말입니다.

에모리 대학의 전 연구 전문가인 Rohit Gadde가 이 논문의 첫 번째 저자입니다. 추가 공동 저자로는 에모리 대학의 화학과 대학원생인 Lechen Dong, 에모리 대학의 화학과 조교수인 Yao Wang, 에모리 대학의 전 방문 학자인 Sreelaya Devaguptam, Clemson 대학의 전 대학원 연구 조수인 Rajat Mittal이 있습니다.

복잡한 작업 자동화

이론 화학자인 류는 용액 단계에서 분자 특성과 반응을 모델링하고 해석하는 계산 화학을 전문으로 하는 팀을 이끌고 있습니다.

용액 속 분자에 대한 양자 화학 프로그램을 실행하기 전에 분자 시뮬레이션을 통해 용질 분자의 기하학과 주변 용매 분자의 위치와 방향을 결정해야 합니다. 이러한 시뮬레이션을 설정하고 실행하는 과정은 복잡하고 시간이 많이 걸리기 때문에 연구자들이 이러한 계산을 수행할 수 있는 빈도가 제한됩니다.

2022년에 Liu 그룹은 AutoSolvate라는 시스템으로 이러한 계산의 대부분을 자동화하는 방법을 개발했습니다. 이 시스템은 계산 화학자가 시뮬레이션을 실행하기 위해 슈퍼컴퓨터에 입력해야 하는 코드 줄을 수백 줄에서 단 몇 줄로 줄였습니다.

AutoSolvate에는 보다 숙련된 이론 화학자를 대상으로 한 명령줄 인터페이스 외에도 시뮬레이션을 실행하는 방법을 배우는 대학원생에게 적합한 직관적인 그래픽 인터페이스가 포함되어 있습니다.

AutoSolvateWeb은 이러한 기반을 바탕으로 구축되었습니다.

접근 확장

AutoSolvateWeb은 주로 클라우드 인프라에서 작동하여 하드웨어 구성 과제를 극복하고 정교한 계산 연구에 대한 학습 곡선을 더욱 평평하게 합니다. 챗봇은 프런트 엔드에서 컴퓨터 코드가 아닌 자연어로 통신하는 반면, AutoSolvateWeb은 백엔드에서 소프트웨어 프로세스를 자동화합니다.

"화학자들은 컴퓨터 코드를 쓰는 법을 배우는 데 시간을 덜 들이면 해결하고 싶은 특정 문제에 더 많은 노력을 집중할 수 있습니다." 류는 설명합니다. "또한 학생들이 스스로 시뮬레이션을 실행하여 용액 속 분자의 역학을 더 완벽하게 이해할 수 있도록 하려고 합니다."

ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM) 챗봇이 아닌 AutoSolvateWeb 챗봇은 주로 규칙 기반입니다. 다양한 주제에 대해 실제 인간처럼 대화하지 않지만 온라인 뱅킹과 같은 고객 서비스에 사용되는 챗봇과 유사하게 특정 작업에 맞춰져 있습니다.

챗봇은 사용자에게 카페인과 같은 관심 분자의 이름을 입력하도록 한 다음, 카페인을 녹일 용매(예: 물)를 선택하도록 합니다. 이 시스템은 PubChem에서 데이터를 가져옵니다. PubChem은 미국 국립보건원에서 수집한 세계에서 가장 큰 무료 온라인 화학 정보 컬렉션입니다.

챗봇은 사용자를 클라우드 환경에서 단계별로 안내하여 워크플로에 필요한 여러 오픈소스 소프트웨어 프로그램을 원활하게 통합합니다. 모든 적절한 매개변수가 자동화된 프로세스를 통해 계산되면 AutoSolvateWeb은 결과를 National Science Foundation 슈퍼커뮤터에 제출하여 시뮬레이션을 만듭니다.

슈퍼커뮤터는 궤적 파일을 반환합니다. 사용자는 이 파일을 다운로드하고 오픈 소스 소프트웨어를 사용하여 파일을 요청한 시뮬레이션의 3D 영화로 변환할 수 있습니다.

보고 믿으면 이해하게 된다

AutoSolvateWeb은 화학 교육 방법을 개선하는 데 앞장서고 있습니다.

"컴퓨터가 점점 더 강력해지면서 과학 연구에 더욱 중요해지고 있습니다." 렌은 말한다. "학부 화학 학생들은 컴퓨터 시뮬레이션에 익숙해져야 연구가 진행되는 방식의 발전에 발맞출 수 있습니다."

그는 교육을 위한 컴퓨터 시뮬레이션의 힘을 보여주는 예로, 액체 속 화학 물질의 구성을 분석하는 기술인 용매변색분석을 들었습니다.

학부생들은 일반적으로 리샤트 염료로 알려진 용질을 다양한 용매에 녹여 실험실 실험에서 용매염색증에 대해 배웁니다. 용액은 용질 분자가 빛을 흡수하는 방식에 따라 파란색, 빨간색, 녹색 또는 노란색으로 변합니다.

이 현상에 대한 가장 간단한 설명은 색상 변화가 용매의 극성 변화로 인한 것이라는 것입니다. 극성의 변화는 분자의 기본 상태를 다르게 안정화시키고, 이는 빛의 파장을 따라 분자의 흡수 피크에 영향을 미칩니다.

설명하기 어려운 것은 이 규칙의 예외입니다. 때때로 유사한 극성의 용매는 용질과 용매 사이에 수소 결합이 형성되는 방식 때문에 다른 색상을 생성합니다.

"수소 결합이 이 상황에서 어떻게 특별한 역할을 하는지 완전히 이해하려면 학생들은 컴퓨터 시뮬레이션을 실행해야 합니다." 류는 말한다. "보는 것이 믿는 것입니다. 움직이는 구조를 직접 보아야 미시적 규모에서 사물을 이해할 수 있습니다."

그녀는 이렇게 자세한 시각화를 통해 학생들이 비판적 사고를 하는 법을 배우게 되어 교과서에 나오는 개념을 암기하는 것을 넘어 스스로 발견하여 분석할 수 있다고 말합니다.

"과학에서 우리는 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 싶어하지 않습니다." 렌이 덧붙여 말했습니다. "우리는 그것이 왜 일어나고 있는지 알고 싶어합니다."

작은 분자, 빅 데이터

Liu와 그녀의 동료들은 이제 AutoSolvateWeb이 시뮬레이션할 수 있는 화학 시스템의 범위를 확장하기 위해 노력하고 있으며, 용질로서 단일 유기 분자와 같은 한계를 넘어섭니다. 그들은 또한 플랫폼이 데이터를 생성할 뿐만 아니라 오픈 소스 형식으로 화학 커뮤니티 전반에 걸쳐 그 데이터를 저장하고 자유롭게 교환할 수 있는 기능을 향상시키고 있습니다.

연구자들은 계산 화학 연구를 민주화하려는 그들의 선구적 작업이 자연 과학 전반에 걸쳐 유사한 이니셔티브를 고무하기를 바랍니다. 렌은 그들의 궁극적인 목표는 기초 과학의 다양한 영역에서 AI를 연결하여 학제간 연구의 힘을 높이는 것이라고 설명합니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/04/250407172921.htm