AI를 이용한 실험실: 새로운 재료 발견의 시대

많은 산업과 마찬가지로 재료 과학도 인공 지능(AI)에 의해 도움을 받고 있다. 여기서 기계 학습(ML) 알고리즘은 방대한 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 최소한의 시간과 자원을 소비하여 유망한 재료 후보를 제안한다. 전통적인 수동적인 인간 중심의 작업은 계산 시스템의 도입으로 복잡한 계산을 가능하게 하였으며, 이제는 AI, 시뮬레이션, 실험 자동화에 의해驱動되는 자동화된 병렬 및 반복적인 프로세스에 의해 완전히 혁신되고 있다. AI 기술의 성숙과 고성능 컴퓨팅 및 하이브리드 클라우드 기술의 결합은 재료 과학을 새로운 패러다임으로 이끌고 있으며, 이는 새로운 재료의 가속된 발견, 재료 특성의 예측 모델링, 그리고 자율적인 실험을 특징으로 한다. 이 패러다임 전환은 연구자들이 시도와 오류 접근 방식에서 설계로의 전환을 가능하게 하여 개발 주기를 크게 줄이고 에너지, 전자, 의료, 지속 가능성 응용 분야에서 고급 재료를 위한 길을 열어준다. 최근 노스 캐롤라이나 주립 대학교의 연구자들은 자율 실험실을 생성하여 실험실 자동화의 새로운 도약을 이루고 과학자들이 재료를 발견하는 것을 더욱 가속화했다. 자동화된 실험실은 전통적인 수동적인 방법보다 10배 더 많은 데이터를 수집한다. 이 이동으로 연구자들은 실시간으로 동적 화학 실험을 수행할 수 있으며 시간과 자원을 절약하면서 빠른突破를 가능하게 한다. 새로운 실험실 발견은 더 이상 수년이 걸리지 않을 것이다. 우리는 발명이 며칠 만에 일어나는 미래를 맞이할 것이다.

AI를 이용한 실험실: 실시간 학습을 위한 실시간 발견

정화 에너지, 인류 복지, 지속 가능성의 글로벌 도전에 대처하기 위해서는 고급 기능 재료의 신속한 발견이 필수적이다. 새로운 재료의 발견과 합성은 배터리, 컴퓨터 칩, 太陽能 패널 등과 같은 혁신 기술의 핵심이다. 따라서 재료 가속 플랫폼과 자율 실험실에서 많은 진도가 이루어졌다. 그러나 이러한 플랫폼과 실험실의 복잡한 매개 변수 공간을 탐색하는 능력은 낮은 데이터 처리량으로 인해 제한된다. 느린 데이터 전송과 처리는 생산성을 낮추는 결과를 초래한다. 따라서 노스 캐롤라이나 주립 대학교의 연구자들은 “동적 흐름 실험을 자율 유체 실험실 내에서 무기 재료 합성의 데이터 집중화 전략으로 도입하였다.” Nature Chemical Engineering에 발표된 연구는 상태 오프-the-아트 자율 실험실을 상세히 설명하며, 이는 실시간 실험을 통해 지속적으로 데이터를 수집하여 재료 발견을 더 빠르고 효율적으로 만든다.