■ 유기 분자 구조로부터 재편성 에너지(Reorganization Energy)를 예측하는 알고리즘 개발

■ 유기 전자재료의 연구개발 시간과 비용을 줄여 소재 연구에 큰 도움이 될 것으로 기대

김선 교수 연구진(연구원: 구정현, 이단영, 김상엽)이 동일한 유기 분자의 두 가지 에너지 상태를 학습하는 기술로 삼성전자 종합기술원에서 주최한 ‘2022 삼성 AI 챌린지’ 신소재 부문에서 3위를 수상하였다.

‘2022 삼성 AI 챌린지’ 신소재 부문의 주제는 분자 구조를 바탕으로 유기 반도체의 소자 성능과 크게 관련이 되어 있는 재편성 에너지(Reorganization Energy)를 예측하는 알고리즘 개발이었으며 총 519명이 참가하였다.

김선 교수 연구진은 기존에 다른 분야에서 3차원 유기분자 모델링에 사용되던 여러가지 모델들을 재현하고 실험 및 수정을 통해 재편성 에너지 예측에 적합한 모델을 개발하였다. 또한 해당 모델에서 바닥 상태와 들뜬 상태의 3차원 분자 데이터를 동시에 조합하여 사용하는 방법을 통해 대회에서 높은 성능을 달성할 수 있었다. 유기 디스플레이 소재 발광 효율에 크게 영향을 주는 것으로 알려진 재편성 에너지 예측 AI 모델을 통해, 앞으로 고효율/장수명 유기 디스플레이 발광 소재를 찾는데 드는 시간과 비용을 크게 줄일 것으로 예상된다.

유기분자의 3차원 데이터를 이용하는 연구들이 주목 받는 현 시점에서, 각 분자의 다른 에너지적 상태를 동시에 학습시킨 해당 성과는 앞으로 더욱 다양한 연구에 활용될 것으로 기대된다.