화학뉴스

MI(Materials Informatics) 기술이 화합물 탐색에 널리 활용돼 주목된다.
MI는 계산과학 및 정보과학의 힘으로 소재 개발을 가속화하는 기술로 실험시간과 코스트를 연구자의 경험이나 감과 같이 속인적인 면에 의존했던 기존 방식보다 대폭 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
특히, 대량의 복잡한 데이터를 가시화하고 과거에는 예측이 불가능했던 새로운 발견을 도출해냄으로써 연구 혁신에 기여할 것으로 전망되고 있다.
일본 MI 벤처 MI-6에 따르면, 화학기업들은 주로 배터리, 디스플레이용 소재 개발에서 MI 기술 도입을 본격화하고 있다.
배터리 분야에서는 분자 자동설계 모델로 첨가제 탐색‧평가를 거쳐 합성할 가치가 있는 신규 화합물을 도출하거나 기계학습 모델 및 최적 알고리즘으로 전해액 조성을 탐색하는 움직임이 활발하며 전극용 신규 화합물 탐색에도 활용되고 있다.
최근 포스트 LiB(리튬이온전지)로 주목받고 있는 전고체전지 개발에서는 고체 전해질 소재 조성 최적화에 MI를 활용하는 방안이 부상하고 있다.
디스플레이 분야에서는 목적 물성을 충족시킬 수 있는 조건을 도출할 때 MI를 주로 사용하고 있다.
배합 비율, 실험 조건에 맞추어 데이터 세트를 준비하고 데이터를 업로드해 해석 조건을 설정하는 방식으로 목표 물성치를 가진 소재를 발견한 후 개선 가능성을 파악해 몇사이클만에 원하는 물성을 충족시키는 조건을 도출하고 있다.
이밖에 OLED(Organic Light Emitting Diode) 발광효율이나 장수명화를 위한 조건 최적화, 디스플레이용 레지스트 소재 조성 최적화, 신규 화합물 탐색, 발광 소재 사양 예측 등에도 MI가 활용된다.
MI-6는 자체 소프트웨어 miHub를 통해 소재 개발 시 최적화된 조성 및 프로세스 조건 설계가 가능하도록 돕는 한편 MI 전문 데이터 사이언티스트, 화학‧소재 생산기업 출신 전문가와 함께 MI 활용 기반을 만드는데 주력하고 있다.
현재까지 무기결정 조성 탐색, 저분자 유기화합물 설계, 폴리머‧수지 컴파운드 조성 최적화 등에 성공했으며 지원기업이 곧 150개를 돌파할 것으로 기대하고 있다. (강)