인공지능, 새로운 나노다공성 재료를 신속하게 만든다.

지난 몇 달 동안 Meta는 VSParticle(VSP)이라는 네덜란드의 스케일업 기업에 레시피를 보냈다. 이는 음식 레시피가 아니라 녹색 전환을 가속화할 수 있는 새로운 나노다공성 재료를 만드는 방법에 대한 AI 생성 지침이다.

VSP는 지금까지 이러한 레시피 525개를 가져와 전기 촉매라는 나노 재료로 합성했다. Meta의 알고리즘은 이러한 전기 촉매가 메탄이나 에탄올과 같은 유용한 제품으로 CO2를 분해하는 데 이상적일 것이라고 예측했다. VSP는 재료를 증발시킨 다음 얇은 나노다공성 필름으로 증착하는 기계인 나노 프린터를 사용하여 AI 예측을 실현했다.

전기 촉매는 물을 수소와 산소로 분리하거나 CO2를 연료로 전환하거나 연료 전지에서 전력을 생성하는 것과 같이 전기를 포함하는 화학 반응을 가속화한다. 이러한 프로세스를 보다 효율적으로 만들어 필요한 에너지를 줄이고 수소 생산 및 고급 배터리와 같은 깨끗한 에너지 기술을 가능하게 한다.

문제는 지금까지 과학자들이 새로운 나노물질 하나를 만드는 데만 보통 15년이 걸렸다는 것이다.

"우리는 전에 없던 규모와 속도로 수백 개의 나노소재를 합성, 테스트, 검증했다." VSP의 공동 창립자이자 CEO인 아이케 반 부그트(Aaike van Vugt)가 말했다. "이 신속한 프로토타입을 통해 연구자들은 AI 예측을 검증하고 기존 방법을 사용하면 수년 또는 수십 년이 걸렸을 저렴한 전기 촉매를 발견할 수 있는 빠른 방법을 제공한다."

VSP는 새로운 소재를 각 배치에 담아 토론토 대학교의 연구실로 보내 테스트를 실시했다. 그런 다음 결과를 오픈 소스 실험 데이터베이스에 통합했는데, 이를 사용하여 AI 모델을 훈련하여 새로운 소재 조합을 예측하는 데 더 능숙해질 수 있다.

Meta AI의 연구 책임자인 래리 지트닉(Larry Zitnick)은 이 연구가 소재 발견에 있어 "새로운 경지를 개척"하고 있다고 말했다. 그는 "이것은 깨끗한 에너지 솔루션에 필수적인 소재를 예측하고 검증하는 능력에 있어 큰 도약을 의미한다."라고 말했다.

나노소재 발견의 Alphafold?

하지만 물질 발견의 코드를 실제로 해독하려면 AI 모델을 훨씬 더 큰 데이터 세트에서 학습시켜야 한다. 수백 개가 아니라 수만 개 또는 수십만 개의 테스트된 물질이다.

반 부그트는 VSP의 기계가 오늘날 사용 가능한 유일한 기술로, 설립자의 말에 따르면 약 2~3년이라는 합리적인 시간 안에 이렇게 많은 수의 박막 나노다공성 물질을 합성할 수 있다고 한다.

반 부그트는 "이것은 나노다공성 물질을 위한 Google Deepmind의 Alphafold와 동등한 AI를 만들 수 있다."라고 말했다. 물론 그는 수세기 동안 과학자들을 혼란스럽게 했던 단백질 생물학의 퍼즐을 푼 획기적인 알고리즘을 언급하고 있다.

그것이 사실이라면, 그것은 회사를 꽤 좋은 위치에 놓이게 한다. Google, Microsoft, Meta와 같은 세계의 기술 거인들은 모두 기후 변화를 포함한 세계의 가장 큰 과제 중 일부에 대한 해결책을 찾기 위해 더 크고 더 나은 형태의 인공지능을 구축하기 위해 경쟁하고 있다. 아이러니하게도, 이러한 모델은 끝없는 에너지에 대한 욕구에 대한 해결책을 생각해낼 수도 있다. Meta와 같은 회사의 경우 AI를 사용하여 재료 발견에 투자하는 것은 윈윈 상황이다.

VSP는 다른 많은 조직과 협력하여 데이터 세트를 구축하고 기술을 성숙시키고 있다. 여기에는 소르본 대학교 아부다비, 샌프란시스코에 있는 로렌스 리버모어 국립 연구소, 시카고 지역의 재료 발견 연구소(MDRI), 네덜란드 기초 에너지 연구소(DIFFER)가 포함된다.

이 네덜란드 회사는 또한 나노 프린터를 미세 조정하여 더 빠르고 효율적으로 만들고 있다. 현재 기계는 초당 300개의 스파크로 구동되지만, 팀은 이 출력 시간을 초당 20,000개의 스파크로 늘릴 수 있는 새로운 프린터를 개발하고 있다. 이를 통해 재료 발견이 한층 더 가속화될 수 있다.