열린마당
2023.12.03
ⓒ인공지능신문 / 정한영 기자
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.
지난달 29일, 네이처(Nature)에 '재료 발견을 위한 딥러닝 확장(Scaling deep learning for materials discovery-보기)'란 제목으로 게재된 논문에 따르면 거의 800년 동안 축적된 지식에 해당하는 220만 개의 새로운 결정을 발견한 사실과 과정을 공유하고. 새로운 물질의 안정성을 예측하여 발견의 속도와 효율성을 획기적으로 높여주는 새로운 딥러닝 그래프 신경망 재료 탐색 AI모델 GNoME을 공개(아래 첨부)했다.
(후략)
[원본기사 : https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=29556]
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