구글 딥마인드, AI로 신소재 개발과정 단축
구글 딥마인드의 인공지능(AI) 모델이 신소재 개발에 큰 도움이 될 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 모델을 사용하면 태양전지, 초전도체, 배터리 등에 사용할 수 있는 소재 후보를 수십만 개 추려내고, 자동 실험 로봇을 통해 직접 검증할 수 있게 됩니다. 이러한 방식은 신재생에너지와 첨단산업 분야에서 맞춤형 소재를 찾는 데 큰 도움이 될 것으로 전망됩니다.
딥마인드 연구진은 최근에 발표한 논문에서 "AI를 이용하여 2백 2십만 개의 새로운 결정구조를 발견했으며, 이를 통해 38만 1천 개의 신소재를 만들 수 있다"고 밝혔습니다. 연구진은 "새롭게 발견된 결정구조들은 기존의 화학 지식에서는 생각할 수 없는 구조를 가지고 있다"고 강조했습니다.
이번 연구에는 딥마인드의 구글놈(GNoME)이라는 AI 도구가 사용되었습니다. 구글놈은 소재 데이터베이스(DB)에서 수집한 자료를 학습한 뒤, 비율 재조합 등의 과정을 거쳐 새로운 물질을 찾아냈습니다. 연구진은 "구글놈 모델을 사용하여 이론적으로는 안정적이지만 실험적으로 실현되지 않았던 결정구조의 조합을 확인한 결과, 재료과학 역사상 발굴된 물질의 수보다 45배 이상 많은 양의 물질이 발견되었습니다"라며 "우리의 연구는 인류에 알려진 안정한 물질의 규모를 크게 확장한 것"이라고 설명했습니다.
딥마인드는 "안정성을 고려하여 추려낸 최적의 신소재 후보 38만 1천 개에 대해 태양전지, 초전도체 등 다양한 분야에서 가능성을 테스트할 수 있도록 과학자들에게 제공할 계획"이라고 밝혔습니다. 이에 따라 캘리포니아대학교 버클리 캠퍼스와 로렌스버클리국립연구소의 연구원들은 이미 구글놈의 연구 결과를 일부 활용하여 새로운 물질을 찾는 데 성공한 바 있습니다. 딥마인드의 인공지능 기술이 신소재 개발 분야에 더욱 큰 도약을 가져올 것으로 기대됩니다.
딥마인드 연구진은 최근에 발표한 논문에서 "AI를 이용하여 2백 2십만 개의 새로운 결정구조를 발견했으며, 이를 통해 38만 1천 개의 신소재를 만들 수 있다"고 밝혔습니다. 연구진은 "새롭게 발견된 결정구조들은 기존의 화학 지식에서는 생각할 수 없는 구조를 가지고 있다"고 강조했습니다.
이번 연구에는 딥마인드의 구글놈(GNoME)이라는 AI 도구가 사용되었습니다. 구글놈은 소재 데이터베이스(DB)에서 수집한 자료를 학습한 뒤, 비율 재조합 등의 과정을 거쳐 새로운 물질을 찾아냈습니다. 연구진은 "구글놈 모델을 사용하여 이론적으로는 안정적이지만 실험적으로 실현되지 않았던 결정구조의 조합을 확인한 결과, 재료과학 역사상 발굴된 물질의 수보다 45배 이상 많은 양의 물질이 발견되었습니다"라며 "우리의 연구는 인류에 알려진 안정한 물질의 규모를 크게 확장한 것"이라고 설명했습니다.
딥마인드는 "안정성을 고려하여 추려낸 최적의 신소재 후보 38만 1천 개에 대해 태양전지, 초전도체 등 다양한 분야에서 가능성을 테스트할 수 있도록 과학자들에게 제공할 계획"이라고 밝혔습니다. 이에 따라 캘리포니아대학교 버클리 캠퍼스와 로렌스버클리국립연구소의 연구원들은 이미 구글놈의 연구 결과를 일부 활용하여 새로운 물질을 찾는 데 성공한 바 있습니다. 딥마인드의 인공지능 기술이 신소재 개발 분야에 더욱 큰 도약을 가져올 것으로 기대됩니다.
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김한*
좋은 뉴스 담아갑니다.
한혜*
정말 미래적인 기술이네요. 어서 빨리 상용화 되었으면 좋겠습니다.
김샛*
정말이지 이런뉴스는 올리지 말아주세요.
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