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인공지능 도구 GNoME, 미래 기술에 동력을 제공할 수 있는 38만 개의 안정적인 물질을 포함해 220만 개의 새로운 결정체를 찾아냅니다.

컴퓨터 칩과 배터리부터 태양광 패널에 이르기까지 현대 기술은 무기 결정에 의존합니다. 새로운 기술을 구현하려면 결정이 안정적이어야 하며, 그렇지 않으면 분해될 수 있기 때문에 새롭고 안정적인 결정이 만들어지기까지는 수개월의 고된 실험이 필요합니다.

오늘, Nature에 게재된 논문을 통해 거의 800년 동안 축적된 지식에 해당하는 220만 개의 새로운 결정이 발견되었다는 소식을 전합니다. 새로운 물질의 안정성을 예측하여 발견의 속도와 효율성을 획기적으로 높여주는 새로운 딥 러닝 도구인 그래프 네트워크 재료 탐색(GNoME)을 소개합니다.

GNoME를 통해 지금까지 인류가 알고 있는 기술적으로 실행 가능한 물질의 수를 몇 배로 늘렸습니다. 220만 개의 예측 중 38만 개가 가장 안정적이어서 실험적 합성을 위한 유망한 후보 물질입니다. 이러한 후보 물질 중에는 슈퍼컴퓨터에 전력을 공급하는 초.전도체부터 전기 자동차의 효율성을 높이는 차세대 배터리에 이르기까지 미래의 혁신적인 기술을 개발할 수 있는 잠재력을 가진 물질이 포함되어 있습니다.

GNoME는 AI를 활용해 대규모로 신소재를 발견하고 개발할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 전 세계 연구소의 외부 연구자들이 실험적으로 736개의 새로운 구조를 독립적으로 만들어냈습니다. 로렌스 버클리 국립연구소의 연구팀은 구글 딥마인드와 협력하여 자율 재료 합성에 AI 예측을 어떻게 활용할 수 있는지 보여주는 두 번째 논문을 네이처에 발표하기도 했습니다.

잠재적 초전도체물질 후보군 6개를 찾아냄...

출처 : 특갤