* 구글 딥마인드와 캘리포니아 대학교가 협력하여 개발한 인공지능이 38만 개의 신소재를 발견했습니다.
* 인공지능과 로봇팔이 협력하여 발견한 신소재를 생산하는 시스템입니다.
* 이 혁신적은 연구는 새로운 화합물의 세계를 열며, AI가 생성하는 지식과 정보의 중요성을 강조합니다.
로봇 화학자가 인공지능 두뇌와 협력하여 수많은 신소재를 만들어냈습니다.
구글 딥마인드 AI와 로봇팔의 협업
구글 딥마인드와 캘리포니아대학교 버클리 캠퍼스의 두 가지 공동 연구는 배터리와 태양전지에 잠재적으로 유용한 물질을 포함하여 신소재의 특성을 예측하고 로봇 팔로 이를 생산하는 시스템을 설명합니다.
우리는 일반적으로 사용되는 플라스틱 컵, 스마트폰의 부품, 쌀쌀한 바람이 불 때 보온성을 유지하는 재킷의 합성 섬유 등 일상적인 소재를 당연한 것으로 여깁니다.
과학자들은 컴퓨터 칩부터 푹신한 코트와 비행기 날개에 이르기까지 모든 것을 만들 수 있는 약 20,000가지의 다양한 재료를 힘들게 발견했습니다. 수만 가지의 잠재적으로 유용한 재료가 더 연구 중입니다. 하지만 아직은 시작에 불과합니다.
버클리 연구팀은 재료를 섞고 가열하여 레시피를 재료로 자동 변환하는 요리사 같은 로봇을 개발했습니다. A-Lab이라고 불리는 이 시스템은 테스트로서 각 최종 제품의 화학적 특성을 분석하여 제대로 구현되는지 확인합니다.
한편, 딥마인드의 AI는 A-Lab 셰프가 요리할 수 있는 무수한 레시피를 만들어 냈습니다. 이 AI는 널리 사용되는 머신러닝 전략을 사용하여 200만 개의 화학 구조와 38만 개의 새로운 안정된 물질을 발견했는데, 이 중 상당수는 인간의 직관과 상반되는 것이었습니다. 저자들은 이 연구가 현재 우리가 알고 있는 물질에 대한 엄청난 확장이라고 말합니다.
딥마인드의 레시피를 사용하여 A-Lab은 17일 동안 58개의 목표 화학물질 중 41개를 합성했으며, 이는 기존 실험에서는 몇 년은 아니더라도 몇 달이 걸렸을 것입니다.
이 협업은 재료 과학의 새로운 시대를 열었습니다.
화학에 대한 이야기
우리가 당연하게 여기는 많은 것들, 즉 지금 스크롤하고 있는 스마트폰 화면은 재료 화학을 기반으로 합니다.
과학자들은 오랫동안 시행착오를 통해 화학적으로 안정적인 구조를 발견해 왔습니다. 이러한 구성 요소는 레고 블록처럼 급격한 온도 변화나 고압에 견딜 수 있는 복잡한 재료로 만들어져 심해에서 우주까지 세계를 탐험할 수 있게 해줍니다.
매핑이 완료되면 과학자들은 이러한 구성 요소의 결정 구조를 캡처하고 참조할 수 있도록 구조를 저장합니다. 이미 수만 개의 결정 구조가 데이터뱅크에 저장되어 있습니다.
새로운 연구에서 딥마인드는 이러한 알려진 결정 구조를 활용했습니다. 연구팀은 수십만 개의 재료가 포함된 방대한 라이브러리인 재료 프로젝트를 통해 AI 시스템을 훈련시켰습니다. 이 라이브러리에는 우리가 이미 잘 알고 사용하는 재료와 함께 알려지지 않았지만 잠재적으로 유용한 특성을 가진 수천 개의 구조가 포함되어 있습니다.
딥마인드의 새로운 AI는 알려진 2만 개의 무기 결정과 재료 프로젝트에 있는 2만 8천 개의 유망한 후보 물질을 학습하여 어떤 특성이 바람직한 재료인지 학습했습니다.
기본적으로 이 AI는 요리사가 레시피를 테스트하는 것처럼 작동합니다. 여기에 재료를 조금 추가하고, 저기에 재료를 조금 바꾸고, 시행착오를 거쳐 원하는 결과에 도달합니다. 데이터 세트에서 데이터를 제공받아 잠재적으로 안정적인 새로운 화학 물질에 대한 예측과 그 특성을 생성했습니다. 그 결과를 다시 AI에 피드백하여 “레시피”를 더욱 개선했습니다.
여러 차례에 걸친 학습을 통한 AI는 작은 실수도 있었습니다. AI는 여러 화학 구조를 동시에 교체하는 대신(잠재적으로 치명적일 수 있는 조치) 작은 화학적 변화를 반복적으로 평가했습니다. 예를 들어, 한 화학 성분을 다른 성분으로 대체하는 대신 절반만 대체하려고 시도할 수 있습니다. 스왑이 실패하더라도 시스템이 안정적이지 않은 후보를 걸러냈기 때문에 문제가 되지 않았습니다.
결국 AI는 220만 개의 화학 구조를 생성했고, 그 중 38만 개는 합성 시 안정적일 것으로 예측했습니다. 새로 발견된 물질 중 500개 이상이 오늘날 배터리의 중요한 역할을 하는 리튬 이온 전도체와 관련된 것이었습니다.
딥마인드에서 물질로
딥마인드의 AI 예측은 바로 그런 것입니다. 서류상으로는 좋아 보이는 것이 실제로는 그렇지 않을 수 있습니다.
이것이 바로 A-Lab의 역할입니다. UC 버클리와 로렌스 버클리 국립연구소의 거브랜드 세더 박사가 이끄는 연구팀은 3만 개 이상의 공개된 화학 레시피를 학습한 AI가 지시하는 자동화된 로봇 시스템을 구축했습니다. A-Lab은 로봇 팔을 사용하여 레시피에 따라 재료를 선택하고, 혼합하고, 가열하여 새로운 물질을 만듭니다.
2주간의 훈련을 통해 A-Lab은 사람의 개입 없이 41가지 신소재의 레시피를 만들어냈습니다. 완벽한 성공은 아니었습니다. 17개의 재료가 기준을 충족하지 못했습니다. 하지만 로봇은 약간의 인간 개입을 통해 이러한 재료를 문제없이 합성했습니다.
이 두 연구는 오늘날의 글로벌 과제를 해결할 수 있는 새로운 화합물의 세계를 열었습니다. 다음 단계는 알고리즘에 화학적 및 물리적 특성을 추가하여 물리적 세계에 대한 이해를 더욱 향상시키고 테스트를 위해 더 많은 물질을 합성하는 것입니다.
딥마인드는 AI와 일부 화학 레시피를 대중에게 공개하고 있습니다. 한편, A-Lab은 데이터베이스에서 레시피를 실행하고 그 결과를 재료 프로젝트에 업로드하고 있습니다.
AI가 생성한 신소재 지도는 세상을 바꿀 수 있습니다. 그는 A-Lab 자체가 중요한 것이 아니라고 말합니다. 오히려 “AI가 생성하는 지식과 정보”가 더 중요하다고 그는 말합니다.
< 참고 : A Google DeepMind AI Just Discovered 380,000 New Materials. This Robot Is Cooking Them Up >
