[AI 신 재료 발명] AI는 아직 존재하지 않는 수백만 개의 재료를 발명한다.

과학자들은 아직 세상에 존재하지 않는 3,100만 개 이상의 재료의 구조와 특성을 예측할 수 있는 인공지능 알고리즘을 개발했다.

M3GNet이라는 AI 도구는 뛰어난 특성을 가진 새로운 재료의 발견으로 이어질 수 있다고 이를 만든 University of California San Diego의 팀이 말한다.

M3GNet은 아직 합성되지 않은 물질의 방대한 데이터베이스를 즉시 채울 수 있었으며, 엔지니어들은 이미 스마트폰에서 전기자동차에 이르기까지 모든 것에 사용되는 리튬이온배터리를 위한 에너지 밀도가 높은 전극을 찾는 데 사용하고 있다.

matterverse.ai 데이터베이스와 M3GNet 알고리즘은 잠재적으로 재료의 탐색 공간을 몇 배나 확장할 수 있다.

UC San Diego 나노공학 교수인 Shyue Ping Ong은 M3GNet을 "재료를 위한 AlphaFold"라고 설명하며 단백질 구조를 예측할 수 있는 Google의 DeepMind가 구축한 획기적인 AI 알고리즘을 언급한다.

옹 교수는 “단백질과 마찬가지로 물질의 특성을 예측하려면 물질의 구조를 알아야 한다”고 말했다.

"우리는 M3GNet 아키텍처가 새로운 재료 화학 및 구조를 탐색하는 능력을 크게 확장할 수 있는 혁신적인 도구라고 진정으로 믿습니다."

팀은 이제 데이터베이스의 자료 수를 크게 늘리는 동시에 미래의 과학적 발견을 지원하는 데 유용한 자료를 계속 조사할 계획이다.

matterverse.ai 데이터베이스에 있는 3,100만 개 이상의 자료 중 100만 개 이상이 사용하기에 충분히 안정적인 것으로 추정된다.

새로운 AI 도구를 자세히 설명하는 연구는 월요일 과학저널인 Nature Computational Science 에 발표되었다.