LG AI연구원, 무기 소재 생성 AI 통합 모델 'MCFlow' 개발… ICML 2026 채택

LG AI연구원이 원자 종류와 결정 구조를 독립적인 모달리티로 정의한 무기 소재 생성 통합 모델 MCFlow를 개발하고 ICML 2026에 채택됐다. 기존 모델들이 단일 과제에 특화되어 있던 것과 달리, MCFlow는 하나의 모델로 결정 구조 예측, 신규 생성, 원자 종류 생성 등 세 가지 과제를 수행할 수 있다.

핵심 기술 및 기능

MCFlow는 원자 종류(Atom Type)와 구조(Structure)를 서로 다른 모달리티로 분리하고 독립적인 생성 시간축을 부여하여 통합했다. 이를 통해 기존 구조를 유지하면서 특정 원소만 변경하는 **원소 치환(Atom Substitution)**이 가능해졌다. 이 기능은 배터리 양극재의 전이금속 치환이나 촉매 활성점 변경 등 상업화 단계의 소재 개선에 직접 활용될 수 있다.

또한 연구진은 원자를 전기음성도와 Wyckoff Position 기준으로 배열하고 결정학적 동등성을 고려한 계층적 순열 증강(Hierarchical Permutation Augmentation) 전략을 제안하여, 공간군을 강제하지 않고도 결정 대칭성을 효과적으로 학습하도록 했다. 이러한 기술적 접근을 통해 MCFlow는 구조적 유효성, 신규성, 고유성, 에너지 안정성을 종합 평가하는 LeMat 벤치마크에서 종합 순위 세계 2위를 기록했다.

향후 계획

LG AI연구원은 자연어 입력으로 생성 과제를 선택하고 조건을 설정할 수 있는 시연 페이지를 개선할 계획이다. 장기적으로는 물성(Property)을 새로운 모달리티로 추가하고, 무기 소재를 넘어 유기 소재(분자, 고분자 등)까지 통합 생성 AI의 적용 범위를 확장하는 것을 목표로 한다.