![구글 딥마인드가 AI 기반 연구 도구 '소재 탐색 그래프 네트워크(GNoME)'를 활용해 약 220만개의 새로운 결정 구조를 발견했다고 발표했다. 딥마인드와 함께 연구를 진행한 버클리 연구소의 신소재 연구소 A랩의 모습. 사진=버클리 연구소](https://nimage.g-enews.com/phpwas/restmb_allidxmake.php?idx=5&simg=2023113010365505092c5fa75ef8612254575.jpg)
딥마인드는 영국 시각 29일, 과학 전문지 네이처에 신소재 연구 관련 논문 두 편을 게재했다고 발표했다. 딥마인드가 자체 저작한 논문 하나에 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스·로런스 버클리 국립연구소 연구진과 공동 저술한 논문이 함께 공개됐다.
구글은 두 논문에 담은 연구를 진행하는 과정에서 새로운 AI 도구 '소재 탐색 그래프 네트워크(Graph Networks for Materials Exploration, GNoME)'를 활용했다. 이를 통해 딥마인드는 약 220만개의 새로운 결정 구조를 발견했으며 이 중 38만1000개는 학계에서 연구 가치가 높은 '안정적 물질(Stable Material)'로 분류했다.
딥마인드의 GNOME이 발견한 물질 중에는 초전도체 연구에 잠재적 보탬이 될 수 있는 층상 화합물 약 5만2000개, 리튬 이온 전도체로 활용될 가능성이 있는 물질 528개를 발견했다. 기존에 학계에 보고된 물질에 비해 각각 50배, 25배 많은 수치다.
이러한 연구 결과는 상온·상압 초전도체 개발, 리튬 전지 성능 향상 등에 보탬이 될 수 있다. 딥마인드 측은 이 외에도 자신들의 성과가 태양광 전지 성능 향상, 전기 자동차용 기술 강화, 슈퍼컴퓨터용 소재 발견 등에도 활용될 것으로 기대한다고 설명했다.
![구글 딥마인드 로고. 사진=구글](https://nimage.g-enews.com/phpwas/restmb_allidxmake.php?idx=5&simg=2023113010412801703c5fa75ef8612254575.jpg)
딥마인드는 2010년 9월 영국에 설립된 AI 연구 기업이다. 국내에서 이세돌 9단과의 대결로 큰 화제를 모았던 바둑 AI '알파고'를 개발한 곳으로 유명하며, 게임 AI 외에도 분자생물학 등 과학 분야에서 활용 가능한 AI도 집중적으로 개발해 왔다.
일례로 딥마인드는 올 10월 30 자사의 분자 구조 예측 AI '알파폴드2'가 단백질 데이터 은행(PDB)에서 보관 중인 약 2억1400만개의 단백질 구조를 대부분 해석, 분자 구조를 예측하는 알고리즘을 개발했다고 발표했다. 한국의 국가생명공학정책연구센터는 이에 대해 "10년에 걸쳐 탐색해야 할 데이터베이스를 단 5일 만에 분석하는 것이 가능해졌다"고 평했다.
독일 소재 산학연계 데이터베이스 '무기 결정 구조 데이터베이스(ICSD)'에 따르면 현재 학계에 보고된 안정적 물질의 수는 약 4만8000개다. 이 중 약 2만8000개가 지난 10년 동안 발견됐다.
딥마인드 측은 "GNOME의 도움을 받아 약 800년에 걸쳐 진행해야 할 연구를 단기간에 마무리했다"며 "우리는 이후 GNOME의 예측 방식을 학계에 제공하는 한편 38만개의 안정적 물질들을 온라인 데이터베이스 '마테리얼 프로젝트(Materials Project)'을 통해 공개할 계획"이라고 밝혔다.
이원용 글로벌이코노믹 기자 wony92kr@naver.com