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인공지능으로 나노물질 설계하기

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인공지능으로

나노물질 설계하기

- 웹진 NOW 제29호 -




 주요내용

 [신소재의 발견]

  소재정보학(Materials Informatics) : 최근 가파르게 컴퓨팅 능력이 향상되고, 빅데이터 인프라가 구축되면서 빠르게 소재 분야에 도입

  - 미국 정부가 새로운 물질을 만들어낼 수 있는 패러다임을 구축하기 위해 2011년 '재료 게놈 이니셔티브(Materials Genome Initiative)' 프로젝트 가동

  소재 설계에 빅데이터 분석·접목 사례

  - 미국 듀크대 연구팀 : 열전 반도체에 대한 격자 열전도도 특성을 스크리닝 하여 79,000개 반도체 소재 중 4가지의 새로운 열전소재를 도출, 결과적으로 4가지 소재에 대해섬나 집중적인 연구를 할 수 있었음

  - 미국 캘리포니아주립대 연구팀 : 100편 이상의 논문으로부터 열전소자 성능에 관여하는 변수 데이터(제백 계수, 열전도도, 전기전도도 등)를 18,000개 이상 추출하여 데이터화하고, 원하는 키워드끼리의 상관관계 등을 시각화하여 보여줌


 [인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 적용 사례]

  원리 : 저장된 정보를 머신러닝 알고리즘에 따라 학습을 시키면, 스스로 소재들의 구조, 물성, 조성 등 다양한 변수의 '상관관계'를 발견

  - 소재로 부품을 만들고 최종품을 만드는 상황에서 일어나는 여러 변수와의 상호작용을 쉽게 파악

  - 사용자가 원하는 물성을 입력하면 저장된 정보를 탐색하여 그에 맞는 소재 제시

  주요 사례

  - 스위스 바젤대학교 연구팀 : 양자 역할을 이용해 4개 화학원소로 이루어진 약 2백만 가지의 결정(Crystal) 특성을 연산함으로써 알려지지 않은 열역학적으로 안정한 결정 90가지를 발견함, 머신러닝을 통해 결정의 특성을 예측하는데 한 결정당 1,000분의 1초가 소요

  - 미국 스토니브룩대학교 연구팀 : 나노입자의 엑스레이 분석데이터와 나노입자의 구조/크기의 상관관계를 인공신경망 모델로 구축함, 이를 이용해 미지의 나노입자의 엑스레이 데이터를 입력하여 새로운 나노입자의 원자구조, 크기 등의 정보 출력

  향후 과제 : 궁극적인 목적인 하향 설계 방식의 소재 설계 패러다임으로 나아가기 위해서는 먼저 광범위한 소재 데이터의 구축 필요


 출처

  국가나노기술정책센터 > 나노기술 간행물 > 센터 발간자료 > NOW

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