딥마인드의 AI, 반도체 배터리 신소재 38만여개 공개

 

 Intro -  소재 발굴 혁신

출처 구글 딥마인드 홈페이지

획기적인 도약으로, 구글의 딥마인드는

재료 과학에서 놀라운 돌파구를 만들었습니다.

 

존경받는 학술지 네이처의 최근 간행물에서

딥마인드의 인공지능 모델인 지놈(GnoME)은

충격적인 38만여 개의새로운 재료의 화학 구조를 열었습니다.

 

재료 발견의 이 위업은 인공지능이

재료 공학과 혁신의 지형에 혁명을 가져오는

새로운 시대를 예고하는 패러다임 변화를 나타냅니다.

"지놈(GNoME)의 창세기: 자율학습의 힘을 밝히다"

이 기념비적인 발견의 중심에는

딥마인드가 꼼꼼하게 만든 인공지능 모델인 지놈이 있습니다.

 

지놈은 입력 데이터에서 통찰력을 얻고

새로운 정보를 생성하는 자율 학습기로

기능하는 기계 학습의 힘을 활용합니다.

 

이 모델은 이전에 알려진 약 5만여 개의

물질을 포함하는 데이터 세트에서 훈련되었습니다.

 

이 기능의 놀라운 측면은 입력 데이터를

7배 이상 능가하는 38만여 개의 새로운 물질에 대한

화학 구조를 발굴하는 지놈의 능력에 있습니다.

딥마인드의 논문은 이 발견을

예고할 뿐만 아니라 다음 단계,

즉 이 새로운 재료의 실험실 생산을 의미합니다.

 

그 영향은 방대하며, 주로 배터리, 태양 에너지 시스템 및

반도체 기술의 성능을 향상하는 것을 목표로 하는

다양한 부문에 걸쳐 예상되는 응용 분야에서 예상됩니다.

 

딥마인드의 과학자인 에킨 도구오스 쿠부크가 강조한 바와 같이,

이러한 도약은 전통적인 재료 개발 일정을

크게 단축할 수 있다는 약속을 담고 있습니다.

 

상용화하는 데 약 20년이 걸린 기술인

리튬 이온 배터리의 예는

재료 혁신의 잠재적인 가속화에 대한 증거입니다.

 

딥마인드가 추구하는 기술적 진보 - 알파폴드 2 공개

딥마인드의 획기적인 성과는

물질 발견의 영역을 넘어 확장됩니다.

 

2021년 7월 놀라운 정확도로

단백질 구조를 예측하는 AI 모델 알파폴드 2가

공개되면서 생물학 분야는 혼란에 빠졌습니다.

 

알파폴드 2는 인간 단백질 2만여 개의 구조를

전례 없는 정밀도로 정확하게 예측 공개해

전산 생물학 분야에서 기념비적인 이정표를 세웠습니다.

단백질 구조 예측에서 이 놀라운 위업은

인공지능의 기술력을 보여줄 뿐만 아니라

약물 발견, 질병 연구, 치료 발전에 획기적인 영향을 미칩니다.

 

알파폴드 2의 역량은 중요한 의료 문제를 해결하고

제약 산업의 혁신을 촉진하는 데 엄청난 잠재력을 가지고 있으며,

생물학적 과정을 지배하는 복잡한 메커니즘을 가속화할 수 있는 길을 열었습니다.

마치며 - AI가 과학과 혁신에 미친 전례 없는 영향

컴퓨터 생물학의 알파폴드 2부터

물질 발견의 지노미의 이정표에 이르기까지

 

딥마인드의 최근 업적은 인공지능이

과학 혁신에 미친 놀라운 영향을 잘 보여줍니다.

 

이러한 획기적인 업적은 인공지능이

단순히 도구가 아니라 과학 탐험의 새로운 지평을 열 수 있는

촉매제가 되는 새로운 시대를 의미합니다.

지놈의 물질 발견의 심오한 의미는

실험실을 훨씬 뛰어넘습니다.

 

에너지 저장, 반도체 기술, 재생 가능한

에너지원을 발전시키는 잠재적인 응용 분야는

더 지속 가능하고 기술적으로 진보한 미래를 약속합니다.

 

게다가 알파폴드 2의 단백질 구조 예측의 정확성은

생명의 분자적 기반에 대한 전례 없는 통찰력을 제공하면서

의료와 생명 공학의 혁신적인 발전을 가능하게 합니다.

AI가 달성할 수 있는 것의 경계가 계속 확장됨에 따라

딥마인드의 약진은 세상에 대한 우리의 이해를 재구성하고

과학적 진보를 추진하는 인공지능의 변혁적 잠재력을 강조합니다.

 

AI와 과학의 융합은 한때 불가능하다고

생각되었던 발견이 도달할 수 없는 미래를 약속하고
인간의 잠재력과 과학적 탐험을 재정의하는 획기적인 혁신의 길을 열어줍니다.