"이제 신소재공학과는 다 망했다."

한 커뮤니티에서 내린 평가다. 왜 이런 반응이 나왔을까. 구글과 AI가 해낸 엄청난 일 때문이다. 구글이 11월 29일(현지시간) 네이처에 공개한 논문을 통해 인공지능(AI) 'GNoMe'을 공개했다. GNoMe은 신소재를 생성하는 AI다.

GNoMe은 엄청난 결과를 내놨다. 17일 만에 안정적인 무기화합물 구조 220만개를 생성했고 38만개는 안정적인 구조를 띠고 있어서 합성의 유망한 후보가 됐다. 이번 결과는 약 800년 동안 인류가 축적한 지식과 맞먹는 걸로 평가됐다. AI가 새로운 재료를 발견하고 만들어 낼 수 있는 용도로 활용될 수 있다는 걸 보여주는 결과다.

그동안 과학자들은 새로운 물질을 발견하기 위해 주기율표에 있는 원소들을 결합하는 방법을 택했다. 하지만 조합이 너무 많은 탓에 비효율적이었다. 그래서 선택한 방법이 기존 구조에 아주 작은 수정을 가해 새로운 조합이 발견되기를 희망하는 방식이었다. 그렇지만 이 작업 역시 시간이 많이 걸리긴 마찬가지였다. "운이 좋으면 수 개월, 나쁘면 수 년이 걸린다"는 게 기존의 평가다. 그리고 기존 구조를 기반으로 하기 때문에 새 물질을 개발할 가능성이 현저히 떨어졌다.

초전도체와 관련된 물질도 5만2000여개나 나와

GNoMe은 이런 한계를 극복하기 위해 두 가지의 다른 딥러닝 모델을 활용했다. 첫 번째는 기존 구조를 수정해 10억 개 이상의 비슷한 형태를 생성했다. 두 번째는 기존 구조를 무시하고 순수하게 화학식에 기초해 무작위적으로 신소재를 생성하고 그 안정성을 예측했다.

이 두 가지의 모델을 결합하고 학습해 확장성을 엄청나게 넓혔다. 이런 과정으로 통해 무언가 새로운 구조가 생성되면 GNoME은 이를 필터링했다. 구조의 분해 에너지 예측을 활용했다. 이는 물질이 얼마나 안정적일 수 있는지를 보여주는 중요한 지표다. 안정적인 소재는 쉽게 분해되지 않기 때문이다. 

이번 발견이 중요한 것은 새로운 물질들이 배터리나 반도체 등 현대 첨단기술에 사용될 수 있는 유력한 후보가 될 수 있어서다. 예를 들어 리튬이온 전도체는 배터리 내 다양한 구성 요소 간 전류 흐름을 원활하게 해준다. GNoME이 이번에 이뤄 낸 발견 속에는 기존 연구보다 25배나 많은 528개의 리튬이온 전도체 후보가 들어있다. 그 중 일부는 지금의 배터리를 더 효율적으로 만드는 데 도움이 될 수 있다고 연구팀은 보고 있다. 

게다가 초전도체 혁명을 일으킬 가능성이 있는 '그래핀'과 유사한 화합물도 5만2000가지나 찾았다고 한다. 기존에 확인된 비슷한 화합물은 약 1000개 정도였다.

※주간조선 온라인 기사입니다.

출처 : 주간조선(http://weekly.chosun.com)