배터리·태양광패널·반도체 등 개발에 응용 가능

구글의 인공지능(AI) 연구기업 딥마인드는 AI를 이용해 200만 개 이상의 신물질 구조를 예측했으며, 이는 현실 세계의 기술 발전에 획기적으로 기여할 수 있다고 밝혔다.

29일 (수) 로이터통신에 따르면 딥마인드는 이날 과학저널 네이처에 게재한 연구논문에서 새로 예측된 물질 구조 200여만개를 바탕으로 곧 40만개에 달하는 가상재료 디자인을 실험실에서 만들 수 있을 것이라고 말했다.

이 신물질 개발 연구는 잠재적으로 더 우수한 성능의 배터리나 태양광 패널, 컴퓨터 반도체 등을 만드는 데 응용될 수 있다.

일반적으로 신물질 발견이나 합성에는 비용과 시간이 많이 소요된다.

예를 들어 오늘날 휴대전화나 노트북컴퓨터, 전기 자동차에까지 두루 쓰이는 리튬 이온 배터리는 상업적으로 이용할 수 있기까지 약 20년의 연구 기간이 걸렸다.

딥마인드의 에킨 도거스 큐북 연구원은 "우리는 첨단 실험방법과 자율 합성, 머신러닝 모델의 개선 등을 통해 10~20년씩 걸리는 실용화 기간을 실제 관리할 수 있는 수준으로 대폭 단축할 수 있기를 희망한다"고 말했다.

딥마인드는 신물질 발견 분야의 연구를 획기적으로 발전시키기 위해 다른 기관에 연구 데이터를 공유할 것이라고 밝혔다.

신물질 프로젝트 책임자인 크리스틴 퍼슨은 "산업계는 비용이 증가하게 되면 위험 회피적인 경향이 있으며, 새로운 재료가 비용 효율적이 되기까지는 시간이 오래 걸린다"면서 "우리가 그 시간을 조금이라도 단축할 수 있다면, 이는 큰 진전으로 여겨질 것"이라고 말했다.

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