신소재 개발에 나서는 AI, 구글 딥마인드 GNoME

• DeepMind의 GNoME 도구: Google DeepMind의 새로운 AI 도구 GNoME은 새로운 재료 발견을 가속화.
  

• 재료 예측: 이미 2.2백만 개의 새로운 재료 구조를 예측했으며, 700개 이상이 실험실에서 제작 및 테스트 중.
  

• 모델 구조: GNoME은 두 가지 딥러닝 모델을 결합하여 사용, 하나는 기존 재료 수정, 다른 하나는 화학 공식 기반의 새로운 재료 안정성 예측.
  

• 성능: 첫 번째 모델은 80% 이상, 두 번째 모델은 33%의 정확도로 재료의 안정성을 예측.
  

• 재료 개발의 혁신: 이전의 AI 모델보다 규모와 정밀도에서 차별화되며, 훨씬 더 많은 데이터에 기반하여 훈련됨.
  

• 실험실 테스트: 로렌스 버클리 국립 연구소의 A-Lab은 GNoME의 발견을 통합하여 로봇 공학과 기계 학습을 결합하여 재료 개발을 최적화.
  

• 재료 합성: 제안된 재료를 만드는 방법은 기계 학습 모델에 의해 결정되며, 실험 후 레시피를 조정.
  

• 응용 분야: 에너지, 컴퓨팅, 하드웨어 혁신 등 다양한 분야에서 응용 가능.
  

• 리튬 이온 배터리 도체: GNoME은 528개의 유망한 리튬 이온 도체를 포함한 여러 발견을 식별, 배터리 효율성 향상에 기여할 수 있음.
  

• 산업 적용 시간: 새로운 재료의 상업적 적용에는 일반적으로 수십 년이 소요되나, 이 기간을 5년으로 단축할 수 있을 것으로 기대됨.

자세한 내용은 : https://www.technologyreview.com/2023/11/29/1084061/deepmind-ai-tool-for-new-materials-discovery/