재료의 한 기본 단위를 나타내는 몇 가지 "물질 조각"만으로 새로운 플랫폼은 아미르 알라비 (Amir Alavi)가 지정한 속성으로 이전에 알려지지 않은 수천 개의 형태 또는 구조를 만들 수 있다.(이미지 출처: Amir Alavi/U. Pittsburgh )

고급 지능형 시스템(Advanced Intelligent Systems) 저널에 게재된 논문에서 피츠버그 대학교(University of Pittsburgh)의 스완슨 공대(Swanson School of Engineering) 토목 및 환경 공학 조교수인 아미르 알라비(Amir Alavi)는 특정 특성을 갖도록 의도적으로 설계된 합성 재료인 메타물질의 진화를 위한 플랫폼을 설명한다.

이 플랫폼은 ChatGPT를 뒷받침하는 기술과 유사한 생성 인공지능(AI)을 사용하여 자연 선택에 의한 진화와 유사한 프로세스를 사용하여 이러한 새로운 자료를 생성했다.

프로세스가 반복됨에 따라 알고리즘은 계속해서 새로운 재료를 생성했다. 그것들은 재료 과학 연구실에서 일반적으로 발견되는 것과 같은 기본 구조에서부터 점토판에 새겨진 고대 문자를 연상시키는 복잡한 모양에 이르기까지 다양했다. "이러한 구조 중 일부는 너무 복잡하고 인간의 마음으로는 상상할 수 없다."고 알라비(Alavi)는 말한다. "그러나 그들은 우리가 이전에 제시한 다른 모든 솔루션보다 뛰어난 기계적 성능을 제공한다."

플랫폼은 그가 원하는 속성을 가진 재료를 생성하는 것 외에도 독특하고 잠재적으로 유용한 속성을 가진 재료를 예상치 못한 방식으로 진화시켰다. 1주일도 채 안 되는 기간 동안 프로그램을 실행한 후 팀은 새로운 방식으로 거의 100,000개의 구조물을 발견할 수 있었다. “우리는 진화 과정을 가속화했다. 우리는 자연에서 형성되고 진화하는 데 천만 년이 걸릴 수 있는 새로운 물질을 며칠 만에 찾을 수 있다.”고 그는 말한다.

알라비(Alavi)의 장기 비전은 미국의 민간 인프라를 재구성하기 위해 생성 AI 도구의 힘을 활용하는 것이다. 그리고 그의 생각에 메타물질은 대규모 인프라 프로젝트에 완벽하게 적합하다. 왜냐하면 무게나 강도의 작은 개선이 산업 규모의 구조물에 빠르게 합산되기 때문이다.

최초의 두 프로젝트에서 그의 팀은 메타물질로 거대 구조를 구축하고 있다.

펜실베이니아 턴파이크 위원회의 보조금으로 그는 새로운 종류의 방음벽인 개방형 방음벽을 만들기 위해 흡음 메타물질을 개발하고 있다. 알라비는 "그것을 꿰뚫어 볼 수 있을 것이다. 하지만 우리는 소음이 90%까지 감소할 것이라고 가정한다."고 말했다.

Impactful Resilient Infrastructure Science and Engineering 컨소시엄의 보조금으로 알라비는 펜실베니아 교통부의 포장 도로 및 교량에 잠재적으로 사용할 수 있는 초경량, 초강력 콘크리트의 첫 번째 프로토타입을 생산했다. 그는 기존 콘크리트보다 비용이 약 20% 저렴할 것으로 예상한다.

그러나 플랫폼은 더 강한 콘크리트나 더 나은 건축 자재를 만드는 데만 국한되지 않는다. 그것은 분자나 뉴런을 모델링할 수 있고, 또는 아마도 플랫폼이 전체 살아있는 유기체의 진화를 모델링하는 데 사용될 수 있을 것이다.

그것이 아름다움의 일부라고 알라비(Alavi)는 말한다.

“우리는 이 시스템에 무엇이든 맞출 수 있고 그것이 형태적으로 어떻게 진화하는지 볼 수 있다. 이전에는 볼 수 없었던 솔루션을 찾을 수 있다. 우리에게 필요한 것은 진화 프로세스를 시작하기 위한 단일 시스템이다.”

새로운 것을 만들기 위해 방대한 양의 데이터로 훈련되는 ChatGPT 및 기타 생성 알고리즘과 달리 알라비의 플랫폼에는 수천 개의 예제가 필요하지 않다. 예가 필요하지 않다. 재료의 기본 단위를 나타내는 몇 가지 "물질 조각"만으로 그가 지정한 속성을 가진 이전에 알려지지 않은 수천 개의 형태 또는 구조를 만들 수 있다.

각 물질 조각은 알라비의 알고리즘에서 유전자로 표현되는 특정 모양이나 특정 경도와 같은 고유한 물리적 특성을 가진 부모 역할을 한다. 그런 다음 새로운 자손을 만들기 위해 "두 개의 병합 및 교환 유전자"고 알라비는 말한다.

자연계에서 자손의 성공은 생존과 번식에 도움이 되는 특성을 갖는 데 달려 있다. 계절에 맞지 않는 추운 날씨에 편리하게 사용할 수 있는 추가 모발을 제공하여 대머리 형제보다 우위를 점할 수 있는 돌연변이를 가지고 태어났을 수도 있다.

그리고 야생에서의 진화와 마찬가지로 알라비의 알고리즘은 사물을 뒤섞기 위해 임의성이 필요하다. 돌연변이 유전자가 새로운 특성으로 이어질 수 있는 것과 같은 방식으로, 진화하는 메타물질 알고리즘은 자손에 통합하기 전에 예를 들어 곡선을 곧게 펴거나 인장 강도를 변경하여 부모 세포의 속성을 무작위로 변경한다.

하지만 실험실에서 자손이 지속되는지 여부를 결정하는 것은 환경이 아니라 알라비가 미리 설정하는 매개 변수이다. 그가 무거운 하중에 의해 부서지는 것을 견딜 수 있는 재료를 원한다고 가정해 보겠다.

그 기준을 충족하지 못한다면? “버려진다. 적자 생존처럼. 잔인한 과정이다.”

출처: 피츠버그 대학의 브랜디 제퍼슨