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인공지능(AI)이 화학을 포함한 모든 분야로 진출하고 있다. 최근의 혁신에서 노스 캐롤라이나 주립 대학교와 버팔로 대학교의 연구자들은 “인공 화학자”라는 새로운 기술을 개발했다. 이 기술은 인공지능과 자동화 시스템을 사용하여 화학 반응을 수행함으로써 상업적 재료의 연구, 개발, 및 제조를 가속화한다.
제목이 “인공 화학자: 자율적 양자 점 합성 봇”인 논문은 Advanced Materials에 발표되었다.
개념 증명 실험
연구자들은 개념 증명 실험에서 도구가任意 색상의 최적의 양자 점을 식별하고 생성할 수 있음을 보여주었다. 양자 점은 LED 디스플레이와 같은 응용 분야에서 사용되는 콜로이드 반도체 나노 크리스탈이다. 이 작업은 15분 이내에 수행할 수 있다.
연구자에 따르면, 인공 화학자는 양자 점뿐만 아니라 다양한 측정 가능한 속성에 대한 최적의 재료를 식별할 수 있다.
Milad Abolhasani는 NC 주립 대학교의 화학 및 생물학적 공학 조교수이자 논문의 공동 저자이다.
“인공 화학자는真正 자율적 시스템으로 화학 우주를 지능적으로 탐색할 수 있다”라고 Abolhasani는 말한다. “현재, 인공 화학자는 용액 처리 재료를 위한 것으로 설계되어 있다. 즉, 액체 화학 전구체를 사용하여 제작할 수 있는 재료에 대해 작동한다. 용액 처리 재료에는 양자 점, 금속/금속 산화물 나노 입자, 금속 유기 프레임워크(MOFs) 등과 같은 고가 재료가 포함된다.
“인공 화학자는 자율 주행 자동차와 유사하지만, 자율 주행 자동차는至少 선택된 목적지에 도달하기 위해 선택할 수 있는 유한한 수의 경로가 있다. 인공 화학자에게는 원하는 매개 변수를 설정하면, 즉 최종 재료가 갖추어야 할 속성을 설정하면, 인공 화학자는 나머지 모든 것을 결정해야 한다. 즉, 화학 전구체가 무엇인지, 합성 경로가 무엇인지, 그리고 화학 전구체의 소비를 최소화하는 방법을 결정해야 한다.
“결과는 완전히 자율적인 재료 개발 기술이 된다. 이는 현재 사용 중인 기술보다 더 빠르게 최적의 용액 처리 재료를 찾는 데 도움이 되며, 이를 통해 화학 전구체의 소비를 최소화하고 재료 개발 과정을 훨씬 더 저렴하게 만든다.”
“몸”과 “뇌”
인공 화학자는 실험을 수행하고 실험 결과를 감지하며, 데이터를 기록하고 다음 실험을 결정할 수 있다.
인공 화학자의 “몸”은 개념 증명 테스트에서 두 가지 특정한 유동 합성 플랫폼을 통합하고 자동화했다. 즉, Nanocrystal Factory와 NanoRobo이다. 이 기술은 하루에 500개의 양자 점 합성 실험을 수행할 수 있었으며, Abolhasani는 그 수를 1,000개로 늘릴 수 있을 것이라고 믿는다.
인공 화학자의 “뇌”는 합성된 재료를 특성화할 수 있는 인공지능 프로그램이다. 데이터는 다음 실험의 실험 조건에 대한 자율적인 결정에 사용된다. 이러한 결정은 최상의 재료 조성을 달성하기 위한 가장 효율적인 경로를 중심으로 한다.
인공 화학자는 각 요청에서 생성된 데이터를 저장함으로써 시간이 지남에 따라 올바른 재료를 식별하는 능력을 향상시킨다.
연구자들은 인공지능이 다음 실험을 결정할 때 9가지 다른 정책을 테스트했다. 일련의 요청을 통해 인공 화학자는 세 가지 다른 출력 매개 변수에 대한 최상의 양자 점 재료를 식별하도록 요청받았다.
결과는 1시간 30분 이내에 최상의 양자 점을 식별할 수 있음을 보여주었다. 그러나, 이전 지식이 있는 경우에는 10~15분으로 시간이 단축되었다.
“인공 화학자가 가능하게 한 자율적인 재료 연구 개발은 재료 개발과 제조의 미래를 재정의할 수 있을 것이라고 믿는다”라고 Abolhasani는 말했다. “현재 나는 기술을 연구소에서 산업 분야로 이전하는 것을 도와줄 파트너를 찾고 있다.”
