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구글 딥마인드가 자사 인공지능(AI) 모델로 신소재 개발 과정을 단축할 수 있다고 밝혔다. AI로 태양전지나 초전도체, 배터리 등에 사용할 수십만 개의 소재 후보를 추려내고, 자동 실험 로봇으로 직접 검증까지 하는 방식이다. 신재생에너지와 첨단산업 분야에서 맞춤 소재를 찾는 데 돌파구가 마련될 것이란 전망이 나온다.

딥마인드 연구진은 29일(현지시간) 네이처에 카지노 블랙잭;AI를 이용해 220만 개의 새로운 결정구조를 발견했다카지노 블랙잭;며 카지노 블랙잭;이를 통해 신소재 38만1000개를 만들 수 있다카지노 블랙잭;고 밝혔다. 연구진은 카지노 블랙잭;새롭게 발견된 결정구조들 대부분은 그간 우리가 알고 있던 화학 지식에서는 나올 수 없는 구조를 갖고 있다카지노 블랙잭;고 강조했다.

이번 연구에는 딥마인드의 '구글놈(GNoME)'이라는 AI 도구가 활용됐다. 구글놈이 소재 데이터베이스(DB)에서 수집한 자료를 학습한 뒤 비율 재조합 등의 과정을 거쳐 새로운 물질들을 찾아냈다. 연구진은 카지노 블랙잭;구글놈 모델을 사용해 그간 이론적으로는 안정적이지만 실험적으로 실현되지 않았던 결정구조의 조합들을 확인한 결과 재료과학 역사상 발굴된 물질의 수보다 45배 이상 많은 양이 발견됐다카지노 블랙잭;며 카지노 블랙잭;우리의 연구는 인류에 알려진 안정한 물질의 규모를 크게 확장한 것카지노 블랙잭;이라고 설명했다.

딥마인드는 카지노 블랙잭;안정성 등을 고려해 추려낸 최적의 신소재 후보 물질 38만1000개에 대해 태양전지, 초전도체 등 다양한 분야에서의 가능성을 테스트할 수 있도록 과학자들에게 제공할 계획카지노 블랙잭;이라고 덧붙였다. 같은날 네이처에 게재된 또 다른 논문에 따르면 캘리포니아대학교 버클리 캠퍼스와 로렌스버클리국립연구소의 연구원들은 이미 새로운 물질을 찾는 데 구글놈의 연구 결과를 일부 활용한 것으로 나타났다. 이들은 카지노 블랙잭;'에이랩(A-lab)'이라는 자동 실험 기술을 통해 58개의 목록에서 41개의 신소재를 만들어냄에 따라 70% 이상의 성공률을 기록했다카지노 블랙잭;고 밝혔다.

딥마인드는 지난달엔 단백질 구조 예측 AI 도구인 알파폴드의 실적을 알린 바 있다. 그간 수개월 이상 걸리던 단백질 구조 분석 작업을 수일 이내로 단축시키는 데 성공해 생물학 분야의 이정표를 세웠다는 발표였다.

김리안 기자 knra@hankyung.com