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구글 딥마인드, AI를 활용한 신소재 개발로 성과 단축

구글 딥마인드가 자사의 인공지능(AI) 모델로 신소재 개발 과정을 단축할 수 있다고 발표했습니다. 이 모델을 통해 태양전지 등에 사용될 수 있는 수십만 개의 소재 후보 물질을 선별하고, 자동 실험 로봇을 통해 직접 검증하는 방식을 사용합니다. 이 기술은 신재생에너지와 첨단산업 분야에서 맞춤 소재를 찾는 데 돌파구가 될 것으로 평가됩니다.

딥마인드 연구진은 최근 학술지 네이처에 게재한 논문에서 "AI를 통해 220만 개의 새로운 결정구조를 발견하였으며, 이를 통해 신소재 38만1000개를 개발할 수 있다"고 발표했습니다. 연구진은 또한 "새로 발견한 결정구조 대부분은 기존의 화학 지식으로는 설명할 수 없는 구조를 가지고 있다"고 설명했습니다.

이 연구에서 연구진은 딥마인드의 AI 도구인 GNoME(Graph Networks for Materials Exploration)를 활용했습니다. GNoME는 최신 그래프 신경망(GNN)으로, 소재 데이터베이스(DB)에서 수집한 자료를 학습한 뒤 비율 재조합 등의 과정을 거쳐 새로운 물질을 발견합니다. 연구진은 "GNoME 모델을 사용하여 실험적으로는 확인되지 않았던 안정적인 결정구조의 조합을 확인했으며, 이미 발견된 물질의 수(약 4만8000개)보다 45배 이상 많은 양의 물질을 발견한 것"이라고 주장했습니다.

이 연구에서는 GNoME의 머신러닝 기술을 활용하여 먼저 후보 구조를 생성한 다음 안정성을 측정하는 방식으로 새로운 물질을 발견했습니다. 이러한 연구 결과는 신재생에너지와 첨단산업 분야에서 소재 개발에 큰 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

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