마이크로소프트, AI를 사용해 20년 된 자재 선별 작업을 80시간 만에 완료

IT House News 1월 10일, Microsoft와 PNNL(Pacific Northwest National Laboratory)은 AI의 힘을 활용하여 신소재를 식별하고 이를 배터리에 적용하기 위해 협력했습니다. 이를 통해 리튬 금속 사용량을 최대 70%까지 줄일 수 있습니다.

출처: 마이크로소프트

기존 리튬 배터리는 과열 및 화재가 발생하기 쉽고 추출 과정에 많은 양의 물과 에너지가 필요하므로 환경에 부정적인 영향을 미칩니다.

Microsoft와 PNNL은 인공 지능을 사용하여 3,200만 개의 잠재적 재료를 선별하고 80시간 이내에 5개는 알려진 재료인 23개로 목록을 좁혔습니다. 연구팀은 이러한 물질을 얻기 위해 전통적인 방법을 사용한다면 그 과정은 20년 이상 걸릴 것이라고 말했습니다.

Microsoft Research의 QuArC(Microsoft Quantum Redmond) 그룹 책임자인 Krysta Svore는 다음과 같이 말했습니다.

향후 250년의 화학재료과학을 향후 20년으로 압축해야겠죠? 이는 우리가 지구를 구하고 싶기 때문입니다. 이러한 결과에서 알 수 있듯이 인공지능과 고성능 컴퓨팅의 결합은 과학적 발견을 가속화할 수 있습니다.

PNNL 프로젝트 개발 사무국 이사이자 물리화학자인 Karl Mueller는 다음과 같이 말했습니다.

새로운 아이디어와 새로운 소재를 획득하는 속도에 주목해야 하며, 이러한 가속도를 느낄 수 있다면 이것이 미래에 그러한 소재를 찾는 열쇠가 될 것입니다.

IT Home은 이 후보 물질이 간단히

N2116

이라고 불리는 고체 전해질이며 위험 요소가 낮고 폭발 및 화재를 일으키지 않는다는 것을 보고를 통해 알게 되었습니다.

PNNL(Pacific Northwest National Laboratory) 재료 과학자 Dan Thien Nguyen이 합성 고체 전해질을 사용하여 코인 셀을 조립하고 있습니다. 이미지 출처: Microsoft

과학자들은 리튬 금속에 대한 최선의 대안을 찾기 위해 나머지 17가지 잠재적 물질을 계속 연구하고 있습니다.

팀은 또한 생성 인공 지능과 고성능 컴퓨팅을 활용하여 이 프로세스를 더 쉽고 빠르게 만듭니다.

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