NVIDIA의 ReaSyn으로 구현하는 생성형 AI 기반 분자 합성 경로 예측의 혁신

NVIDIA는 분자 합성 경로 예측을 위한 새로운 생성형 AI 모델 'ReaSyn'을 개발했다. 기존의 분자 설계는 합성 가능성이 확보되지 않으면 실용 가치가 없기 때문에, 합성 경로를 정확히 예측하는 것이 핵심이다. ReaSyn은 대규모 언어모델(LMM)의 '사고의 흐름(Chain-of-Thought, CoT)' 개념을 차용해 합성 경로를 '반응의 흐름(Chain-of-Reaction, CoR)'으로 표현한다. 각 단계는 반응물, 반응 규칙, 생성물로 구성되며, SMILES 형식으로 인코딩되어 모델이 단계별로 학습하고 추론할 수 있도록 설계됐다. 이 모델은 자동 회귀 생성 방식으로 작동하며, 단순한 건축 블록부터 목표 분자까지 점진적으로 경로를 구성한다. 또한 강화학습 기반의 보상 시스템과 테스트 시점 검색 기법을 도입해 다양한 경로 탐색이 가능해졌고, 목표 분자와의 유사도를 기반으로 최적의 경로를 탐색할 수 있다. 실험 결과, ReaSyn은 기존 모델 대비 반응 경로 예측 정확도에서 뛰어난 성능을 보였으며, 합성 불가능한 분자도 실용 가능한 유사 구조로 변환하는 능력도 입증했다. 이러한 기술은 신약 개발, 재료 설계 등에서 합성 가능한 분자만을 탐색할 수 있도록 도와, 연구 효율을 크게 향상시킨다. ReaSyn은 분자 설계의 핵심 과제인 '합성 가능성'을 AI로 해결하는 획기적인 접근으로 평가받고 있다.