“AI기술로 실험 횟수 대폭 줄여 신소재 개발”

[이데일리 김세연 기자] “한국은 미국, 중국, 유럽 등과 함께 세계 5대 화학산업 국가에요. 큰 고객사는 화학 기업이기 때문에 한국 시장으로 사업을 확장하려고 합니다.”

쿠날 산딥 폴리머라이즈 대표가 16일 서울 강남구 팁스타운 S1에서 진행된 이데일리와의 인터뷰에서 자사의 기술력을 소개하고 있다.(사진=김세연기자)

클라우드 기반의 인공지능(AI) 물질정보학 소프트웨어 기업 ‘폴리머라이즈’를 이끄는 쿠날 산딥(Kunal Sandeep) 대표는 한국에서의 창업 이유를 묻자 이같이 답했다. 지난 9월 한국법인을 설립하면서 본격적으로 국내 시장 공략에 나선 폴리머라이즈는 지난 11일 중소벤처기업부가 해외 우수 스타트업의 한국 정착을 지원하는 ‘K스타트업 그랜드 챌린지’에서 1위를 차지했다.

산딥 대표는 16일 서울 강남구 팁스타운에서 진행한 이데일리와의 인터뷰에서 한국 투자 시장 위축에 대해 “단기적인 경기 침체는 어디에서나 발생할 수 있는 일시적인 현상”이라고 했다.

이 회사는 물질정보학 AI 플랫폼을 활용해 신소재 개발 및 신규 화학 물질 발견 시간을 단축시킨다. 예컨대 전통적으로 완벽한 배합의 신소재 개발까지 수많은 실험에 실패하며 시행착오를 겪어야 하지만 AI가 먼저 실험 결과를 예측하고 최고의 배합을 추천해 20차례가 필요한 실험을 3차례로 단축하는 등 시행착오를 줄인다는 설명이다.

산딥 대표는 AI 학습에도 적은 수의 데이터만을 사용하는 것이 자사의 경쟁력이라고 강조했다.

그는 “적은 수의 데이터로 AI를 학습시키고 그렇게 학습한 AI 모델로 실험 횟수를 줄이다보니 소재 개발 시간을 더 단축할 수 있다”고 설명했다. 이어 “논문, 보고서, 화학 구조에 대한 파일과 이미지까지 AI에 다양한 종류의 메타데이터를 학습시켰다”며 “메타데이터 덕분에 AI에 적은 수의 실험데이터만 학습시켜도 결과를 예측하는 AI 모델을 만들 수 있다”고 자부했다.

핵심은 ‘문맥’이다. 각각의 실험데이터를 단순히 하나의 숫자로 사용하는 대신 각 수치에 의미와 문맥을 부여해 신소재 개발 가능성이 큰 실험을 추천해 준다. 탄산음료로 비유하자면 탄산음료에 들어가는 각종 첨가물의 종류와 양을 단순히 입력해 새로운 배합을 추천하기보다 액상과당과 분자구조가 비슷해 단맛을 낼 수 있는 대체 첨가물을 학습하거나 인체에 해롭다는 논문이 발표된 물질은 제거하는 등 ‘지능적인 정보’를 내놓는 개념이다.

산딥 대표는 “신물질 개발은 인류에 정말 중요한 과제 중 하나”라며 “화학산업뿐만 아니라 반도체, 우주산업 등 다양한 산업 분야의 소재 개발 시간을 단축해 인류에 도움이 되고 싶다”며 포부를 전했다. 이번 K스타트업 그랜드 챌린지 1위 상금 15만달러(2억여원)는 “고객 확대 및 더 많은 인력 채용에 쓰겠다”고 밝혔다.

한편 싱가포르에 본사를 둔 폴리머라이즈는 화학산업 고객사를 중심으로 화학, 배터리, 반도체, 화장품 산업 등 전 세계 80개 이상의 고객사를 두고 있다. 식품기업 네슬레, 플라스틱 유통기업 메락시스 등이 주요 고객사다.

쿠날 산딥(오른쪽) 폴리머라이즈 대표와 최지원 폴리머라이즈 인턴이 16일 서울 강남구 팁스타운 S1에서 이데일리와의 인터뷰를 마치고 기념촬영을 하고 있다.(사진=김세연기자)