[GNoME]_AITIMES_뉴스기사('23.12.03)

https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=29556

[AI 이슈] 딥마인드 AI 모델 'GNoME', 220만 개 새로운 소재 구조 예측!...곧 생산될 수 있는 '후보 물질

구글 딥마인드(DeepMind)

인공지능 지노메(Graph Networks for Materials Exploration - GNoME)

• 미래 기술을 강화할 수 있는 38만개의 안정적인 재료를 포함
• 220만 개의 새로운 소재 구조(결정)를 예측
• 획기적인 기술이 곧 잠재적 응용 분야에는

1. 더 나은 성능의 배터리
2. 태양 전지판 및 컴퓨터 칩 생산이 포함

• 실제 기술을 개선하는 데 사용될 수 있음

네이처(Nature)에 기재

• 제목 : 재료 발견을 위한 딥러닝 확장(Scaling deep learning for materials discovery)[link]
• 새로운 딥러닝 그래프 신경망 재료 탐색 AI모델

GNoME

• 거의 800년 동안 축적된 지식에 해당하는 220만 개의 새로운 결정을 발견한 사실과 과정 공유
• 새로운 물질의 안정성을 예측하여 발견의 속도와 효율성을 획기적으로 높여주는 모델

딥마인드의 연구 과학자

에킨 도구스 쿠북(Ekin Dogus Cubuk)

 

우리는 자율 합성 및 인공지능 머신러닝 모델의 큰 개선으로
10~20년의 일정이 훨씬 더 관리하기 쉬운 것으로 크게 단축될 것으로 기대하고 있다.

 

인공지능(AI) 그래프 신경망(Graph Neural Network)

• 최근 화학, 생명과학 등 다양한 기초과학 분야의 문제를 해결하기 위해 사용
• GNoME 역시, 최첨단 그래프 신경망(Graph Neural Network-GNN) 모델
• GNN의 입력 데이터는 원자 사이의 연결에 비유될 수 있는 그래프 형식을 취함
• 이는 새로운 결정질 물질을 발견하는 데 특히 적합

GNoME

• 원래 재료 프로젝트(Materials Project)를 활용
• 공개적으로 제공되는 결정 구조와 그 안정성에 대한 데이터로 학습

연구팀

GNoME를 사용

• 새로운 후보 결정을 생성하고 안정성을 예측
• 점진적인 훈련 주기 동안 모델의 예측력을 평가하기 위해
  • 밀도 함수 이론(DFT)으로 알려진 기존 계산 기법을 사용
  • 물리학, 화학 및 재료 과학에서 구조의 안정성을 평가하는 데 중용한 원자 구조를 이해하는 데 사용되는 이론
  • 이를 통해 성능을 반복적으로 확인

딥마인드의 GNoME 프로젝트

• AI를 통해 신소재 발견 비용을 낮추는 것을 목표
• 이번 새로이 발견된 결정의 데이터베이스와 연구에 사용된 두 가지 모델 세트를 연구 커뮤니티에 오픈소스로 공개
• GNoME는 이번 연구를 통해 인류에게 알려진 기술적으로 실행 가능한 물질의 수를 배가시킴
  • 220만 개의 예측 물질 중 38만 개가 가장 안정적, 곧 실험실 조건에서 생산될 수 있음
  • 이러한 후보 물질 중
  • 인공지능, 슈퍼컴퓨터 등에 전력을 공급하는 초전도체
  • 전기 자동차의 효율을 높이는 차세대 배터리 등
  • 미래의 혁신적인 기술을 개발할 수 있는 잠재력 가진 물질이 포함됨

GNoME

• AI를 활용해 대규모 신소재를 발견하고 개발할 수 있는 가능성을 보여준 것
• 전 세계 연구실의 외부 연구자들이 동시에 실험을 통해 736개의 새로운 구조를 독립적으로 만들어 냄

로렌스 버클리 국립연구소(Lawrence Berkeley National Laborator) 연구팀

• 구글 딥마인드와 협력하여 AI 예측을 자율적인 재료 합성에 활용하는 방법을 보여주는 논문을 네이처에 기재
• [Paper]

딥마인드

• 버클리 연구소, 구글 리서치 및 전 세계 팀의 공동 연구자들의 연구
  • AI를 사용하여 재료 발견, 실험 및 합성을 유도할 수 있는 가능성을 보여준 것
• 다른 AI도구와 함께 GNoME가 오늘날 재료 발견에 혁명을 일으키고
• 이 분야의 미래를 형성하는 데 최고의 물질을 테스트하고 잠재적으로 만드는 연구 및 과학자들에게
• 새로운 후보 물질에 대한 유망한 '레시피'의 전체 카탈로그를 제시함으로써, 도움되길 바람