기계학습을 이용한 화학 반응 예측 방법론 개발

Abstract

화학 반응을 예측하는 데에는 많은 시도가 있어왔으나, 그 결과는 확장성이 결여되는 등의 제한된 성공을 보여줄 뿐이었다. 본 연구에서는 기계학습을 통해서 보다 일반적인 반응을 학습할 수 있는 방법론을 개발하였다. 먼저 단순 신경망과 재귀 신경망을 이용해서 반응의 활성화 에너지를 학습하였다. 그 다음으로는 강화학습을 통해 어떻게 반응이 일어나는지를 학습하는 방법을 고안하였다. 전자는 반응의 정량적인 부분을, 후자는 반응의 정성적인 부분을 예측하는 방법이다. 이 연구는 템플릿이나 규칙을 미리 정해놓지 않고 반응을 직접 학습하는 데에서 의미를 가진다.