그래프 신경망 모델이 새로운 소재 구조(결정)를 예측 후보 물질 중에는 인공지능, 슈퍼컴퓨터 등에 전력을 공급하는 초전도체부터 전기 자동차의 효율 높이는 차세대 배터리에 이르기까지 미래의 혁신적인 기술을 개발할 수 있는 잠재력을 가진 물질 데이터베이스... 구글 딥마인드(DeepMind)가 인공지능(AI) '지노메(Graph Networks for Materials Exploration. 이하, GNoME)' 이용해 미래 기술을 강화할 수 있는 38만개의 안정적인 재료를 포함하여 220만 개의 새로운 소재 구조(결정)를 예측했다. 딥마인드는 이 획기적인 기술이 곧 잠재적 응용 분야에는 더 나은 성능의 배터리, 태양 전지판 및 컴퓨터 칩 생산이 포함해 실제 기술을 개선하는 데 사용될 수 있다고 밝혔다. 지..