[IT 소식] MS, '화합물 생성 AI'로 리튬 배터리 대체 물질 발견

AI 식별 신소재를 적용한 배터리 (사진=MS)

마이크로소프트(MS)가 생성 인공지능(AI)을 사용해 리튬 배터리를 대체할 수 있는 신소재를 발견하는 성과를 냈다. 이는 AI를 활용해 새로운 물질을 개발해 낸 MS의 첫 사례다.

로이터는 9일(현지시간) MS가 미국 에너지부 산하 태평양북서부 국립연구소(PNNL)와 협력, AI와 슈퍼컴퓨팅을 활용해 리튬 배터리를 대체할 수 있는 신소재를 발견했다고 보도했다.

이에 따르면 MS는 AI 모델을 사용해 3200만개의 잠재적 후보군을 80시간 만에 18개로 추려냈다. 이는 전통적인 실험실 연구 방법을 사용하여 수행하려면 20년 이상 걸릴 수 있는 선별 과정이다. 

이후 18개 후보를 대상으로 PNNL의 배터리 전문가가 9개월간 시험을 거쳐 배터리로 활용할 수 있는 새로운 물질을 찾아냈다.

새 물질을 활용한 배터리는 기존의 액체 또는 젤 같은 리튬 배터리보다 안전하고 에너지 밀도가 높으며, 리튬을 70% 적게 사용하면서 에너지 효율과 안정성이 높은 것으로 알려졌다. 리튬의 상당 부분을 대체할 수 있는 'N2116'이라고 불리는 이 물질은 식용 소금에서 발견되는 나트륨 성분의 고체 전해질이다.

이번 연구에 따르면 채굴 비용이 많이 들고 일부 국가에 집중되어 있는 리튬 대신 저렴하고 풍부한 나트륨을 사용할 수 있게 된 것이다.

MS는 분자 데이터와 슈퍼컴퓨터를 기반으로 훈련한 새로운 '화합물 생성 AI' 모델을 사용했다. 특히 이번 모델은 새로운 물질을 탐색하는 데 중점을 둔 기존 접근 방식과 달리, 알려진 결정 구조의 새로운 변형을 탐색하는 방식으로 잠재적 물질을 선별했다. 

MS 연구팀은 "기존 연구 방법이었다면 수년이 걸릴 연구개발 기간을, AI와 슈퍼컴퓨터 기술을 통해 몇개월로 단축했다"라고 강조했다.

이처럼 최근에는 단백질 생성 AI를 통해 신약 개발에 나서는 분야와 무기물 생성 AI로 신물질이나 소재를 찾는 연구가 활발하게 진행되고 있다. AI를 사용하면 기존의 방식으로는 불가능했던 빠르고 효율적인 물질 탐색이 가능해지기 때문이다.

브라이언 아브라엄슨 PNNL 최고 디지털 책임자는 “대체 배터리 재료를 찾는 데 사용한 이번 프로세스는 현재 연구실에서 진행 중인 다양한 화학 및 재료 과학 문제에도 적용될 수 있다”라며 "여기서 마법은 AI의 속도로, 제품과 재료를 식별하고 아이디어를 실험실에서 실행하는 능력을 돕는다"라고 말했다. 

박찬 기자 cpark@aitimes.com

원문: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=156436