[요약]
- 구글 딥마인드가 개발한 신소재 발굴 AI는 인공지능으로 태양전지에 활용될 수십만 개의 소재 후보 예측이 단시간 내에 가능한 모델
- 향후 신재생에너지를 비롯, 전자, 배터리 분야에서의 소재 발굴에도 응용 활용 기대
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구글 딥마인드는 태양전지용 신소재 발견을 위한 인공지능 모델을 개발하고 이를 통해 후보 물질 수십만 개를 발굴하는 데에 성공했으며, 자동 실험 장치를 도입하여 태양전지용 신소재 합성에도 착수
- 영국 AI 기업 구글 딥마인드 연구진은 ’23년 11월 29일 국제 학술지 ’네이처‘에 태양전지용 신소재 발굴을 위한 인공지능 모델을 개발했다고 발표
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- 딥마인드 연구진은 해당 AI 모델을 활용해 태양전지용 신소재 후보 물질 약 38만 개를 발견했는데 그중 대부분은 그간 통용되던 화학적 지식으로는 쉽게 추론될 수 없는 구조를 가짐
- 연구진은 먼저 신소재 발굴을 주도할 인공지능을 개발하고자 ‘재료 탐색 그래프 네트워크(Graph Networks for Materials Exploration, 이하 GNoME)’ 모델을 활용
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- GNoME 모델 활용 방식은 그래프를 바탕으로 각 요소 간 숨겨진 상관관계를 발견해내는 데에 특화
- 예컨대 동일 원소로 구성된 물질에서 원소별 비율 변화 시 그에 따른 성능 변화 그래프를 분석하고 여러 그래프를 비교 및 대조함으로써 최적의 성능을 발휘하는 신소재를 발굴하는 형태
- GNoME 모델 활용 방식은 그래프를 바탕으로 각 요소 간 숨겨진 상관관계를 발견해내는 데에 특화
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- GNoME는 소재 데이터베이스에서 수집한 데이터를 학습하여 기존 개발된 소재의 각 요소 비율을 조정한 총 220만 개에 달하는 태양전지용 소재를 신규 발견
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- 220만 개의 신규 소재 중 안정성 및 결정 구조를 고려, 태양전지용 최종 신소재 후보 물질을 38만여 개로 압축
- 이 과정에서 GNoME는 후보 물질 탐색에 걸리는 시간을 획기적으로 감소시키는 데에 기여
- 220만 개의 신규 소재 중 안정성 및 결정 구조를 고려, 태양전지용 최종 신소재 후보 물질을 38만여 개로 압축
- 연구진은 이후 수십만 개에 이르는 신소재 성능 실험에 드는 시간을 단축하기 위해 ‘A-Lab’이라는 자동 실험 장치를 도입
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- ‘A-Lab’ 기술은 미국 로렌스 버클리 국립연구소(Lawrence Berkeley National Laboratory, 이하 LBNL)가 개발한 최첨단 재료합성 로봇 시스템
- 해당 기술은 신소재 후보 물질의 성능 확인을 위해 스스로 실험을 계획 및 수행할 수 있으며, 나아가 실험 결과도 자체적으로 해석이 가능
- ‘A-Lab’ 기술은 미국 로렌스 버클리 국립연구소(Lawrence Berkeley National Laboratory, 이하 LBNL)가 개발한 최첨단 재료합성 로봇 시스템
- 구글 딥마인드 연구진은 LBNL과 공동 연구팀을 구성하여 GNoME 및 A-Lab 등 두 가지 시스템을 결합하여 태양전지용 신소재 합성에 본격 착수
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- A-Lab은 GNoME에서 예측한 신소재 구조를 학습하여 3만 개 이상의 소재 합성법을 분석한 후 최적의 소재 합성을 제안했는데, 41개의 새로운 화합물을 합성하는 데 걸린 시간은 단 17일로 과학자들의 연구 속도를 훨씬 능가하는 수준
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- 다만 41개 중 17개의 경우 과학자의 도움이 필요했으며, 이는 로봇 시스템이 다루기 어려운 다소 복잡한 과정을 인간이 보완한 것으로서 인간과 로봇이 협업한 사례
- 구글 딥마인드는 GNoME의 작동 원리 및 예측한 신소재 구조 데이터를 모두 공개할 예정으로 향후 A-Lab을 활용한 합성도 지속 수행할 계획
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- 딥마인드 연구진은 자신들이 개발할 기술을 공개하지 않는다면 과학계에 큰 손실이 될 것이라고 언급하며 인공지능과 로봇공학이 결합한 이번 연구가 새로운 지식 확산 및 정보 범위의 확장을 통해 우리 삶에 혁신을 가져다줄 것이라고 기대
[시사점]
- 구글 딥마인드의 이번 연구는 인공지능 및 로봇 기술이 조화롭게 활용된 대표적 사례로 향후 태양전지뿐만 아니라 각 분야의 신소재 발굴을 가속할 획기적인 진전으로 평가
- 특히 일상에서 사용되는 전자제품 등도 신소재 활용을 통한 성능 향상을 기대할 수 있다는 점에서 과학계뿐 아니라 인류의 일상 또한 향후 다양한 편익을 제공받게 될 것으로 전망
[출처]
- 조선비즈, 딥마인드, 신소재 발굴 AI 선보였다…태양전지용 소재 38만개 찾아, 2023.11.30.
