Google AI와 로봇 시스템, 재료 발견의 새로운 지평을 열다

29년 2023월 400,000일, Google DeepMind와 자율 로봇 시스템의 협력을 통해 재료 과학의 획기적인 발전이 이루어졌습니다. Google의 AI 부서가 주도한 이 이니셔티브는 거의 XNUMX가지 물질의 안정성을 성공적으로 예측했습니다. A-Lab으로 알려진 AI와 로봇공학의 시너지 효과는 배터리와 태양전지의 잠재적인 응용에 초점을 맞춰 실험실의 재료 생성 과정에 혁명을 일으키고 있습니다.

AI 기반 소재 발견

Google DeepMind의 재료 발견 팀 리더인 Ekin Dogus Cubak은 이 벤처가 과학적 발견을 위해 AI를 활용하는 데 있어 중요한 도약이라고 강조합니다. 네이처(Nature)에 발표된 이 연구는 AI 시스템이 새로운 재료를 자율적으로 구상하고 합성하는 능력을 보여줍니다. 재료 프로젝트 및 관련 데이터베이스의 광범위한 데이터를 기반으로 훈련된 GNoME(재료 탐색을 위한 그래프 네트워크)라는 AI 도구는 2.2만 개의 잠재적 화합물을 제안하고 궁극적으로 381,000개의 새로운 무기 재료를 식별함으로써 재료 과학의 지평을 확장했습니다.

A-Lab: 로봇의 경이로움

LBNL(Lawrence Berkeley National Laboratory)에 위치한 A-Lab은 AI와 최첨단 로봇공학을 결합한 자율 시스템입니다. 2만 달러 규모의 이 프로젝트는 재료 과학 분야의 자율 실험에 있어서 중요한 발전을 나타냅니다. 실험실의 주요 기능은 재료를 혼합 및 가열하고, 제품을 분석하고, 기계 학습 모델을 통해 합성 절차를 지속적으로 개선하는 것입니다. 이 과정을 통해 41일 동안 17개의 새로운 무기 물질이 생성되었으며, 이는 실험 과학에서 AI의 실용적인 능력을 입증했습니다.

더 넓은 영향

이러한 발전이 미치는 영향은 엄청납니다. Cornell University AI for Science Institute의 Carla Gomes가 지적했듯이 과학적 발견에서 AI의 역할은 스릴 넘치는 새로운 개척지입니다. 이 계획은 보다 효율적인 재료 생성을 위한 길을 열었을 뿐만 아니라 추가 연구 및 개발을 위해 전 세계적으로 활용될 수 있는 포괄적인 데이터베이스를 제공합니다. 재료 합성에 AI와 로봇공학의 통합은 과학적 실험과 발견에 접근하는 방식의 패러다임 전환을 의미하며, 새로운 재료에 대한 보다 효율적이고 정확하며 광범위한 탐색을 제공합니다.

A-Lab의 현재 성과는 놀랍지만 미래에는 훨씬 더 큰 잠재력이 있습니다. 연구실의 지속적인 운영과 진화하는 데이터베이스는 과학계에 크게 기여하여 일반 고체의 반응성에 대한 통찰력을 제공하고 재료 과학의 글로벌 협력을 촉진할 것으로 예상됩니다.

이미지 출처 : Shutterstock

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• 출처: https://Blockchain.News/news/google-ai-and-robotic-systems-forge-new-frontier-in-material-discovery