기술 개발의 극적인 가속화를 준비하세요. 구글 딥마인드 인공지능은 '인류에게 알려진 안정적인 물질의 규모 확장'을 달성했으며, 약 800년에 걸쳐 혁명적인 잠재력을 지닌 신물질을 발견했습니다.버클리의 로봇 공학 연구소는 DeepMind의 GNoME 인공 지능이 발견한 380,000개의 새로운 무기 결정 중 41개를 만들었습니다.
특이한 특성을 지닌 새로운 재료를 발견하면 기술적 눈덩이가 굴러가게 되어 궁극적으로 사회를 새로운 방향으로 이끌 수 있습니다. 하지만 지금까지는 수많은 시행착오 실험이 필요한 힘들고 느린 과정이었습니다.
예를 들어, 무기 결정질 물질은 처음 합성될 때 큰 잠재력을 보일 수 있지만 결정이 안정적으로 유지되지 않으면 그 모든 잠재력은 무용지물이 됩니다. 배터리나 전자 제품의 성능을 향상시키는 새로운 결정이 발견되었지만 분해되고 저하되면 아무런 이점이 없습니다.
그리고 방금 발표된 DeepMind의 "GnoME(Graph Networks for Materials Exploration)" 딥 러닝 도구에 대한 소식이 큰 변화를 가져올 것을 약속하는 곳입니다.
GNoME 도구는 220만 개 이상의 새로운 무기 결정을 발견하고 그 중 380,000개를 가장 안정적인 결정으로 식별하여 연구자들이 새로운 물질을 합성하고 실험 연구를 수행할 수 있도록 사전에 선별된 새로운 물질 목록을 제공합니다. 이러한 재료 중 일부는 전 세계 연구소에서 독립적으로 개발되었습니다.
구글 블로그에서는 "이러한 후보 중에는 슈퍼컴퓨터에 전력을 공급하는 초전도체부터 전기 자동차의 효율성을 향상시키는 차세대 배터리에 이르기까지 미래의 혁신적인 기술을 개발할 수 있는 잠재력을 가진 재료가 있습니다."라고 밝혔습니다.
딥마인드 팀은 "이 새로운 발견 중에는 그래핀과 유사한 52,000개의 새로운 층상 화합물이 있는데, 이는 초전도체 개발로 전자 기술에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다. 이전에는 약 1,000개의 이러한 물질이 발견되었습니다. 또한 이전 연구보다 25배 더 많은 528개의 잠재적 리튬 이온 전도체를 발견했는데, 이는 재충전 가능한 배터리의 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다."
Google은 DeepMind가 인공 지능에 대한 대량의 교육 자료를 제공하는 NextGen Materials Project에 GNoME의 모든 연구 결과와 예측을 제공하고 있습니다.
다른 인공 지능 시스템이 새로운 결정체를 발견하는 데 많은 작업을 수행한 반면, GNoME 시스템은 이제 전례 없는 규모로 이 작업을 수행했으며 어떤 결정 구조가 실험에 적합할 만큼 안정적일 것인지 전례 없는 정확도로 예측했습니다.
최종 결과는 낭비되는 시간이 훨씬 적다는 것입니다. 연구자들은 결정의 불안정성으로 인해 많은 막다른 골목에 부딪히지 않고 새로운 물질 구조의 광대한 보물 창고에 집중할 수 있을 것입니다.
게다가 DeepMind 팀은 Berkeley Lab과 협력하여 이러한 새로운 결정을 자율적으로 합성할 수 있는 로봇 실험실을 만들고 시연했습니다. 오늘 발표된 논문에서 팀은 로봇 실험실이 이러한 새로운 물질 중 41개를 성공적으로 합성했으며 합성을 더욱 가속화할 수 있는 잠재력이 인상적이라고 보고했습니다.
이 두 프로젝트는 수많은 기술적 길을 열 수 있으며, 인공 지능 시스템이 이미 삶의 거의 모든 영역에서 어떻게 격변을 일으키기 시작했는지 보여주는 극명한 예입니다.
크리스탈 발견 논문과 자율 실험실 논문이 네이처(Nature)에 게재되었습니다.