구글 딥마인드 '구글놈' 네이처에 공개
바둑, 게임에 이어 단백질 구조 예측 등 인공지능(AI) 활용 영역을 넓히고 있는 구글 딥마인드가 이번엔 신소재를 정조준했다. 첨단산업 분야에 쓰일 수 있는 신소재 수십만개를 AI로 추려낼 수 있는 기술을 개발한 것이다. 차세대 배터리, 청정에너지, 초전도체 등에 필요한 신소재 개발 속도를 크게 앞당길 것으로 기대된다.
구글 딥마인드 연구진은 29일 국제학술지 ‘네이처’를 통해 재료 탐색 AI 모델인 ‘구글놈(GNoME)’을 활용해 220만개의 새로운 무기화합물을 발견했으며 이 중 안정성이 확인된 후보 물질 38만1000개를 추려내는 데 성공했다고 밝혔다.
앞서 단백질 구조를 예측할 수 있는 AI 모델 ‘알파폴드’, 슈퍼컴퓨터 없이 일반 컴퓨터로 날씨를 예측하는 AI 모델 ‘그래프캐스트’ 등을 선보인 딥마인드가 이번에는 신소재 후보물질을 발굴하는 AI에 관한 연구성과를 내놓았다.
딥마인드 재료프로젝트팀은 기존 소재 5만여 개의 데이터를 패턴 매칭 기계학습 알고리즘에 제공했다. 무기물의 결정 구조, 전자 구조, 경도 등의 정보가 여기에 포함된다. 이를 학습한 구글놈은 배터리 전극에 사용되는 적층 소재 5만 2000개를 포함한 새로운 무기화합물 220만 개를 예측했다.
예측된 무기화합물의 화학적 안정성을 확인한 결과 이 중 38만1000개의 경우 과학자들이 이를 합성할 수만 있다면 다른 구조로 분해되지 않는 안정성을 갖고 있다는 점이 확인됐다. 특히 구글놈이 안정적인 구조를 예측하는 성공률은 기존 알고리즘이 달성한 50%보다 높은 80%에 달했다. 딥마인드가 별도 실험을 통해 무기화합물 736개의 안정성을 검증한 결과다. 다이아몬드가 흑연으로 분해되기 전 10억 년 이상 안정성을 유지하는 것처럼, 아직 검증하지 않은 물질 중에도 이처럼 오래 지속될 수 있는 물질들이 있을 것으로 예측다.
실제로 예측한 무기화합물을 합성해 신소재를 개발하는 과정은 또 다른 AI 모델의 도움을 받을 예정이다. 미국 에너지부 산하 로렌스버클리국립연구소는 예측을 바탕으로 소재를 만드는 로봇시스템을 만들었다. 연구소에 따르면 이 로봇은 17일만에 연구원들이 시도했던 57개 중 41개를 성공적으로 합성했다.
딥마인드는 안정적일 것으로 예측되는 38만 1000개의 화합물 데이터를 연구소에 제공해 AI와 로봇공학의 결합을 통한 신소재 개발에 나설 예정이다. 이는 배터리, 초전도체, 촉매 등의 소재를 찾는 데 큰 힘을 실어줄 것으로 기대된다. 기존에 수십 년 걸렸던 과정을 크게 단축해 ‘재료 과학의 시대’를 열 것으로 전망된다.
