MS, AI로 최적 배터리 소재 발견 “리튬 사용량 70% 줄인다”

3200만개 후보물질 중 최적 조합 찾아
퀀텀 컴퓨팅 AI 조합으로 1500배 빠르게 찾아

출처=마이크로소프트

마이크로소프트(MS)가 인공지능(AI)을 활용해 3200만개 이상의 후보 물질 가운데 최적의 배터리 물질을 찾아쟀다고 18일 밝혔다.

마이크로소프트는 블로그를 통해 “나탄 베이커 박사가 이끄는 MS 퀀텀 팀이 AI를 이용하여 대량의 배터리 후보 물질을 선별하고, 새로운 배터리 소재를 발견하고 합성하는 데 성공했다”고 말했다. 이는 AI가 과학적 발견을 촉진하는 새로운 시대의 첫 번째 실제 사례라는 설명이다. 또 화학과 물성물리학 분야에서 AI와 클라우드 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅을 활용할 경우 효율을 극대화할 수 있다는 평가다.

마이크로소프트는 이번 연구에서 과학적 발견을 가속화하기 위해 특별히 설계된 애저 퀀텀 엘리먼트(Azure Quantum Elements)를 사용했다. 이를 통해 존슨 매티(Johnson Matthey)와 같은 기업들과의 협력했다. 마이크로소프트 팀은 AI를 활용, 3200만 개의 잠재적 물질을 디지털 방식으로 선별하고 이 가운데 50만개 이상의 안정적인 후보물질을 찾아냈다. 하지만 이 후보 물질 가운데 새로운 전고체 배터리 전해질과 같은 특성을 가진 후보 물질을 찾는 것은 매우 어려운 과제였다. 그러나 마이크로소프트 팀은 고성능 컴퓨팅(HPC) 계산과 실험을 통해 이를 성공적으로 수행했다고 자평했다.

이 모델은 재료 시뮬레이션에서 얻은 수백만 개의 데이터 포인트로 학습됐기 때문에 고성능 컴퓨팅 계산을 최소화하고 기존의 밀도범함수 이론(DFT, Density Functional Theory) 계산보다 1500배 빠르게 재료 특성을 예측할 수 있다는 것이다. 다만 마이크로소프트는 어떤 최적 조합을 찾았는지에 대해선 밝히지 않았다.

출처=마이크로소프트

이번 발견으로 마이크로소프트는 리튬 필요량을 약 70%까지 줄일 수 있는 배터리를 개발할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 마이크로소프트는 “환경, 안전, 경제적 측면에서 중요한 이점을 제공한다”고 말했다. 특히 태평양 북서부 국립연구소(Pacific Northwest National Laboratory)와 협력을 통해 연구를 진행했다. 과학적 발견을 위한 새로운 시대를 여는 것뿐 아니라, 지속 가능한 에너지 저장 솔루션으로서의 잠재력을 입증했다는 것이 마이크로소프트의 설명이다.

마이크로소프트는 애저 퀀텀 엘리먼트를 통해 고객에게 이러한 혁신을 제공하고 있다고 덧붙였다. 과학 전문 지식과 AI의 결합이 향후 250년의 화학 및 물성물리학 혁신을 향후 25년으로 압축할 것으로 기대하고 있다.