LG AI Research 376

최근 Materials Research Society (MRS) 학회에서는 머신러닝과 실험 자동화가 소재 연구의 핵심 트렌드로 급부상했다. 특히 AI 기반 소재 개발의 선두 주자인 Alan Aspuru-guzik 교수의 기조 강연을 통해 'Self-Driving' 소재 개발의 미래가 제시되었다.

Google Deepmind는 GNoME를 통해 무기 소재 데이터베이스를 기존 대비 10배 확장한 성과를 공개했다. Active Learning 기반의 소재 생성 방식을 활용하여 220만 개의 구조를 확보했으며, 이 과정에서 배터리 관련 소재 543개를 포함한 38만여 개의 새로운 안정한 소재를 발굴했다.

또한, 버클리 대학의 Gerbrand Ceder 교수는 A-Lab이라 불리는 Autonomous Laboratory를 소개했다. A-Lab은 AI를 이용한 소재 합성 설계(Retrosynthesis)부터 로봇을 활용한 합성, 그리고 X-ray diffraction을 통한 분석까지 전 과정을 자동화한 시스템이다.

이 시스템은 Active Learning을 통해 실험 실패를 빠르게 보완하며, 17일 동안 355번의 실험을 수행해 58개의 후보 중 41개의 소재를 성공적으로 합성하는 성과를 거두었다.