구글 딥마인드 AI, 신소재 개발 획기적으로 단축

구글 딥마인드(DeepMind)가 인공지능(AI)을 이용해 200만개 이상의 신소재 구조를 예측했는데, 이 획기적인 기술이 곧 실제 기술을 개선하는 데 사용될 수 있다고 밝혔다.

29일(현지시간) 로이터통신에 따르면 과학 저널 네이처(Nature)에 발표된 연구 논문에서 알파벳 (GOOGL.O) 소유의 AI 회사는 거의 40만 개의 가상 재료 디자인이 곧 실험실 조건에서 생산될 수 있다고 밝혔다.
연구의 잠재적 응용 분야에는 더 나은 성능의 배터리, 태양 전지판 및 컴퓨터 칩 생산이 포함된다.

새로운 물질의 발견과 합성은 비용과 시간이 많이 소요되는 과정이 될 수 있다. 예를 들어, 오늘날 휴대폰과 노트북부터 전기 자동차에 이르기까지 모든 장치에 전원을 공급하는 데 사용되는 리튬 이온 배터리가 상용화되기까지는 약 20년의 연구가 필요했다.
딥마인드의 연구 과학자인 에킨 도구스 추벅(Ekin Dogus Cubuk)은 "우리는 실험, 자율 합성 및 기계 학습 모델의 큰 개선으로 10~20년의 일정이 훨씬 더 관리하기 쉬운 것으로 크게 단축될 것으로 기대하고 있다"고 말했다.

딥마인드의 AI는 이미 알려진 약 5만개의 재료에 대한 기존 연구로 구성된 2011년 로렌스 버클리 국립 연구소에 설립된 국제 연구 그룹인 재료 프로젝트의 데이터를 기반으로 훈련되었다.

딥마인드는 이제 물질 발견의 획기적인 발전을 가속화하기 위해 연구 커뮤니티와 데이터를 공유할 것이라고 밝혔다.

재료 프로젝트 책임자인 크리스틴 페르손(Kristin Persson)은 "업계는 비용 증가에 대해 약간의 위험을 회피하는 경향이 있으며 새로운 재료는 일반적으로 비용 효율성을 갖추기까지 약간의 시간이 걸린다"고 말했다.

페르손은 "만약 우리가 그것을 조금 더 줄일 수 있다면, 그것은 진정한 돌파구로 간주될 것이다"고 덧붙였다.

딥마인드는 "AI를 사용하여 이러한 새로운 물질의 안정성을 예측한 후 이제 실험실에서 얼마나 쉽게 합성될 수 있는지 예측하는 데 초점을 맞출 것"이라고 덧붙였다.


이태준 글로벌이코노믹 기자 tjlee@g-enews.com