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[인공지능] AI는 미시적 수준에서 물질을 조사하고 청정 에너지를 활용하기 위해 고유한 재료를 설계하는 데 도움이 될 수 있다. 과학자들은 AI 기반 신기술이 현재 기술보다 일부 분자의 특성을 더 정확하게 계산하는 데 도움이 될 수 있다고 주장한다.

https://www.indiatoday.in/science/story/deepmind-artificial-intelligence-neural-network-new-material-clean-energy-1887200-2021-12-13

JM Kim | 기사입력 2021/12/15 [00:00]

[인공지능] AI는 미시적 수준에서 물질을 조사하고 청정 에너지를 활용하기 위해 고유한 재료를 설계하는 데 도움이 될 수 있다. 과학자들은 AI 기반 신기술이 현재 기술보다 일부 분자의 특성을 더 정확하게 계산하는 데 도움이 될 수 있다고 주장한다.

https://www.indiatoday.in/science/story/deepmind-artificial-intelligence-neural-network-new-material-clean-energy-1887200-2021-12-13

JM Kim | 입력 : 2021/12/15 [00:00]

인공지능(AI) 회사인 딥마인드(DeepMind)의 과학자 팀이 화학 세계에 대한 새로운 차원을 발견했을 수 있다. 머신러닝 사용하는 팀은 전자 분포를 예측하여 신소재 설계에 도움이 될 수 있는 모델을 개발했다.

 

과학자들은 AI 기반 신기술이 현재 기술보다 일부 분자의 특성을 더 정확하게 계산하는 데 도움이 될 수 있다고 주장한다. 새로운 이해는 21세기에 청정 전기를 생산하거나 고온 초전도체를 개발하는 데 필요한 신소재 개발에 도움이 될 수 있다.

 

사이언스 저널에 발표된 논문에서 연구원들은 정확한 화학 데이터와 부분 전자 제약 조건에 대해 심층 신경망을 훈련시키는 프레임워크를 개발했다. "현재 작업은 밀도 기능 이론(DFT)의 오랜 중요한 문제에 대한 솔루션을 제공하고 DFT를 현대적인 기계 학습 방법론과 결합하는 성공을 보여준다."고 논문은 주장한다.

 

양자 세계로의 모험

물질과 분자의 구조를 예측하기 위해 과학자들은 양자 역학을 연구해야 한다. 미세한 입자의 거동을 예측하는 데 도움이 되는 아주 작은 것과 관련된 물리학의 한 분야이다. 양자 역학 입자의 거동을 지배하는 그의 유명한 방정식을 제안한 사람은 에르빈 슈뢰딩거Erwin Schrödinger였다. 

 

그러나 공간의 특정 위치에서 전자를 계산하는 것은 모든 전자가 서로 상호 작용하기 때문에 매우 어렵다. 이것은 단순한 분자에서만 가능한 분자의 구조를 계산하기 어렵게 만든다. 따라서 연구자들은 개별 전자를 모델링하려고 시도하지 않고 대신 분자 전체에 걸쳐 전자의 음전하의 전체 분포를 계산하는 것을 목표로 하는 DFT에 오랫동안 의존해 왔다.

 

딥마인드(DeepMind)는 성명에서 "DFT가 매핑이 존재한다는 것을 증명했지만 전자 밀도와 상호작용 에너지 사이의 매핑의 정확한 특성(소위 밀도 함수) 50년 이상 동안 알려지지 않았으며 근사해야 한다"고 말했다.

 

DeepMind의 과학자들은 정확도를 개선하기 위해 슈뢰딩거Schrödinger 방정식에서 파생된 1,161개의 정확한 솔루션 데이터에 대해 신경망을 훈련했다. "신경망을 사용하여 기능을 표현하고 정확한 기능에 대해 예상되는 분수 전자 동작을 캡처하기 위해 훈련 데이터 세트를 맞춤으로써 우리는 비편재화 및 스핀 대칭 파괴 문제를 해결할 수 있음을 발견했다."라고 회사는 말했다.

 

이 기능은 광범위한 대규모 벤치마크에서 매우 정확한 것으로 나타났으며, 이는 이 데이터 기반 접근 방식이 지금까지 파악하기 어려웠던 정확한 기능의 측면을 포착할 수 있음을 시사한다.

 

DeepMind의 과학자들은 "기술이 우리가 한 번도 본 적이 없거나 상상조차 하지 못한 것을 포함하여 물질, 의약품 및 촉매에 대한 질문을 탐구하기 위해 점점 더 양자 규모로 전환함에 따라 딥 러닝 쇼는 이 양자 역학 수준에서 물질을 정확하게 시뮬레이션할 것을 약속한다"라고 말했다.

 
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