AI와 신소재의 결합: 미래를 여는 혁신적인 도약

  최근 신소재 분야에서 인공지능(AI) 기술의 도입이 가속화되면서 새로운 기술 혁신의 물결이 일고 있다. 신소재는 나노소재, 초경량 합금, 그래핀, 2D 물질 등과 같은 혁신적 재료로 구성되어 있으며, 전자, 에너지, 바이오, 건축 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 이러한 신소재 개발 과정에서 AI는 연구 효율성을 극대화하고, 새로운 물질을 예측하거나 최적화하는 데 중요한 역할을 하고 있다. AI 기술이 빠르게 발전하면서, 신소재의 발견과 개발이 가속화되고 있으며, 이는 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있다. 이번 기사에서는 AI가 신소재 개발에 미치는 영향과 그 중요성을 살펴보자.

 

AI를 통한 신소재 개발의 가속화, GNoME

GNoME: 재료 탐색을 위한 그래프 네트워크 활용/ Google. deepmind 제공

 AI 기술이 신소재 개발에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 그중에서도 GNoME(Graph Networks for Materials Exploration)라는 AI 기반 모델은 신소재 발견의 속도를 크게 향상시켰다. 이 모델은 그래프 신경망(GNN)을 사용하여 220만 개 이상의 새로운 결정 구조를 예측하며, 그중 38만 개는 안정성이 높은 소재로 평가되었다. 이는 기존의 실험적 접근에 비해 신소재 개발에 소요되는 시간을 획기적으로 단축시켰다.

 

  또한 GNoME는 전통적인 신소재 개발에서 발생하는 시간과 비용 문제를 해결한다. 수많은 물질을 실험적으로 검증하지 않아도 AI 기반 예측 모델을 통해 상업적 가치가 높은 후보를 빠르게 선정할 수 있다. 이미 전 세계 연구소에서 GNoME가 예측한 736개의 물질이 성공적으로 합성되었으며, 이 중 일부는 차세대 전자제품, 배터리, 초전도체와 같은 분야에서 큰 잠재력을 지닌 것으로 평가되었다.

  특히, 버클리 연구소에서는 GNoME의 데이터를 활용한 로봇 실험실을 운영하여 자동화된 신소재 합성 과정을 구축했다. 이를 통해 신소재 개발의 효율성을 극대화할 수 있음을 보여주었다. 이러한 AI와 신소재 과학의 융합은 미래 기술 발전의 중요한 동력이 될 것이며, 지속 가능한 혁신을 가능하게 할 것으로 기대된다.

 

자율 실험과 신소재 발견의 자동화, AutoEM

  AI는 자율 실험 시스템을 통해 신소재 발견을 더욱 효율적으로 진행할 수 있다. AutoEM 프로젝트는 대표적인 예시로, 전자현미경 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 중요한 특성을 자동으로 감지하는 기술을 개발했다. 이는 연구자들이 신소재를 탐색하고 검증하는 과정을 자동화하여, 더 빠르고 정확하게 새로운 소재를 발견할 수 있게 한다.

  태평양 북서부 국립 연구소(PNNL)에서 개발한 새로운 이 AI 모델은 전자 현미경 이미지를 분석할 때 인간의 개입 없이 자동으로 패턴을 식별하여 더 정확하고 일관된 결과를 제공한다. 특히 방사선 손상과 같은 복잡한 현상을 이해하는 데 중요한 역할을 하며, 기존에는 연구자들이 직접 데이터를 레이블링하고 AI를 훈련시켜야 했던 과정을 무감독 학습으로 대체했다.

  이 모델은 이미지를 작은 '칩'으로 분할해 유사성을 기반으로 그룹화하며, 이를 통해 손상된 영역을 정확히 분류하고 시각적으로 표현한다. 이러한 자율 실험 시스템은 고방사선 환경에서 사용되는 재료의 분석뿐만 아니라, 자율적인 ‘셀프-드라이빙’ 실험실 구축에도 기여할 수 있다. 이는 재료 과학 분야에서 더 빠르고 효율적인 연구를 가능하게 하며, 신소재 개발에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

 

AI와 신소재 융합의 실제 적용 사례

  전 세계 여러 연구소와 기업들은 AI와 신소재를 융합한 연구를 적극 추진하고 있다.

<KAIST와 삼성전자의 반도체 소재 발굴>

 - 반도체는 성능 향상과 소형화를 위해 새로운 소재 발굴이 필수적이지만, 다양한 물질 조합을 분석하는 과정은 시간과 비용이 많이 소요된다. 이를 해결하기 위해 KAIST와 삼성전자는 AI, 특히 딥러닝을 활용해 수천 가지 물질의 전기적, 물리적 특성을 분석한다. AI는 최적의 반도체 소재를 예측해 기존보다 수백 배 빠르게 새로운 소재를 찾아내며, 이를 통해 고성능, 저전력, 소형화된 반도체 개발이 가능해져 차세대 전자기기 발전을 촉진한다.

<스탠포드 대학의 유기 태양전지 소재 개발>

 - 기존 실리콘 태양전지는 효율성과 비용 측면에서 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 스탠포드 대학 연구팀은 AI를 활용해 다양한 유기 화합물의 조합과 태양광 흡수 특성을 분석했다. AI는 수백만 가지 조합 중 최적의 물질 구조를 빠르게 탐색해, 효율적이고 저렴한 유기 태양전지 소재를 발견했다. 이로 인해 차세대 태양광 발전 시스템의 상용화 가능성이 높아져, 더 많은 지역에서 저렴한 청정 에너지를 사용할 수 있는 길이 열렸다.

 

미래 전망

  AI와 신소재의 융합은 기존에 상상할 수 없었던 혁신을 가능하게 할 것으로 기대된다. 나노소재, 메타물질, 초전도체 등 최첨단 소재의 개발과 함께, AI는 이러한 신소재의 발견 속도를 더욱 가속화할 것이다. 또한, AI는 소재 과학의 난제를 해결하며, 지속 가능하고 효율적인 신소재 개발을 가능하게 할 것이다.

  이와 같이 AI는 신소재의 개발 및 응용에 있어서 중요한 도구로 자리잡고 있으며, 앞으로도 이 두 분야의 협력이 새로운 기술적 혁신을 이끌어낼 것으로 기대된다.

 

 

 

 

참고문헌

- Millions of new materials discovered with deep learning/ Google DeepMind 2023.11.29

https://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/

- New AI model: A leap for autonomous materials science/ PHYS.ORG 2024.3.22

https://phys.org/news/2024-03-ai-autonomous-materials-science.html

- KAIST 연구팀 “신소재 분야 AI 활용 가능성 열었다”/ AI 타임즈 2021.08.24

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=140256