NCSU 연구진: AI를 갖춘 '인공화학자'가 R&D, 제조 속도를 높일 것
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“인공화학자를 통한 자율적 소재 R&D가 소재 개발과 제조의 미래를 바꿀 수 있다고 믿습니다.” – NCSU
롤리 - 노스캐롤라이나 주립대학과 버팔로 대학의 연구원들은 인공 지능(AI)과 화학 반응을 수행하는 자동화 시스템을 통합하여 상업적으로 바람직한 물질의 R&D 및 제조를 가속화하는 "인공 화학자(Artificial Chemist)"라는 기술을 개발했습니다.
개념 증명 실험에서 연구원들은 인공 화학자가 15분 이내에 모든 색상에 대해 가능한 최상의 양자점을 식별하고 생산할 수 있음을 입증했습니다. 양자점은 LED 디스플레이와 같은 응용 분야에 사용되는 콜로이드 반도체 나노 결정입니다.
그러나 연구자들은 인공 화학자가 양자점뿐만 아니라 측정 가능한 특성을 충족하는 최고의 재료를 식별할 수 있다는 점을 재빠르게 알아냈습니다.
"인공 화학자는 화학 세계를 지능적으로 탐색할 수 있는 진정한 자율 시스템입니다."라고 해당 연구 논문의 교신 저자이자 NC 주립 대학의 화학 및 생체 분자 공학 조교수인 Milad Abolhasani는 말합니다. “현재 Artificial Chemist는 용액 처리 재료용으로 설계되었습니다. 즉, 액체 화학 전구체를 사용하여 만들 수 있는 재료에 적합합니다. 용액공정 소재에는 양자점, 금속/금속산화물 나노입자, 금속유기골격체(MOF) 등 고부가가치 소재가 포함된다.
“인공화학자는 자율주행차와 유사하지만, 자율주행차는 최소한 미리 선택된 목적지에 도달하기 위해 선택할 수 있는 경로가 한정되어 있습니다. Artificial Chemist를 사용하면 최종 재료에 원하는 특성인 원하는 매개변수 세트를 제공할 수 있습니다. 인공화학자는 화학 전구체가 무엇인지, 합성 경로가 무엇인지 등 다른 모든 것을 파악하는 동시에 해당 화학 전구체의 소비를 최소화해야 합니다.
“최종 결과는 현재 사용 중인 어떤 기술보다 더 빠르게 이상적인 용액 처리 재료를 찾는 데 도움이 될 뿐만 아니라 소량의 화학 전구체를 사용하여 이를 수행하는 완전 자율 재료 개발 기술입니다. 이는 폐기물을 크게 줄이고 재료 개발 프로세스 비용을 훨씬 저렴하게 만듭니다.”
인공 화학자는 실험을 수행하고 실험 결과를 감지하는 "몸"과 해당 데이터를 기록하고 이를 사용하여 다음 실험이 무엇인지 결정하는 "두뇌"를 모두 가지고 있습니다.
개념 증명 테스트를 위해 인공 화학자의 신체에는 자동화된 장치가 통합되었습니다. 나노결정공장 그리고 나노로보 Abolhasani 연구실에서 개발된 흐름 합성 플랫폼. 인공 화학자 플랫폼은 하루에 500개의 양자점 합성 실험을 실행할 수 있음을 입증했지만 Abolhasani는 최대 1,000개까지 실행할 수 있다고 추정합니다.
인공 화학자의 뇌는 신체에서 합성되는 물질의 특성을 파악하고 해당 데이터를 사용하여 다음 실험 조건이 무엇인지 자율적으로 결정하는 AI 프로그램입니다. 원하는 특성과 성능 지표를 갖춘 최고의 재료 구성을 향해 가장 효율적으로 이동할 것이라고 결정한 사항에 따라 결정을 내립니다.
Abolhasani는 "우리는 인간이 의사결정을 내릴 때 사용하는 프로세스를 더 효율적으로 모방하려고 노력했습니다."라고 말합니다.
예를 들어, Artificial Chemist는 "지식 이전"을 허용합니다. 즉, 수신하는 모든 요청에서 생성된 데이터를 저장하여 담당할 다음 후보 물질을 식별하는 프로세스를 가속화합니다. 즉, 인공화학자는 올바른 물질을 식별하는 데 시간이 지남에 따라 더욱 똑똑해지고 빨라집니다.
개념 증명을 위해 연구원들은 AI가 데이터를 사용하여 다음 실험이 무엇인지 결정하는 방법에 대한 9가지 서로 다른 정책을 테스트했습니다. 그런 다음 그들은 인공 화학자에게 세 가지 다른 출력 매개변수에 가장 적합한 양자점 재료를 식별하도록 요청하는 일련의 요청을 실행했습니다.
Abolhasani는 "우리는 사전 지식 없이도 25번의 실험, 즉 약 1시간 30분 안에 가능한 최고의 양자점을 식별할 수 있는 정책을 발견했습니다."라고 말했습니다. “그러나 Artificial Chemist가 사전 지식을 갖고 있으면(이미 하나 이상의 목표 물질 요청을 처리했음을 의미함) 새로운 속성에 대한 최적의 물질을 10~15분 안에 식별할 수 있습니다.
“우리는 인공 화학자가 특정 시작 화학 전구체 세트에 대한 재료 특성의 경계를 신속하게 식별할 수 있으므로 화학자와 재료 과학자가 다양한 합성 조건을 탐색하는 데 시간을 낭비할 필요가 없다는 것을 발견했습니다.
Abolhasani는 “인공화학자가 지원하는 자율 재료 R&D가 재료 개발 및 제조의 미래를 재편할 수 있다고 믿습니다.”라고 말합니다. "저는 이제 연구실에서 산업 부문으로 기술을 이전하는 데 도움을 줄 파트너를 찾고 있습니다."
종이, "인공 화학자: 자율 양자점 합성 봇,”가 저널에 게재되었습니다. 고급 소재. 논문의 첫 번째 저자는 Ph.D.인 Robert W. Epps입니다. NC 주립대 학생입니다. 이 논문은 NC 주립대 학부생인 Michael S. Bowen(NC 주립 박사)이 공동 집필했습니다. 학생 Amanda A. Volk, Kameel Abdel-Latif 및 Suyong Han; Buffalo 대학교 조교수 Kristofer Reyes; NC State의 재료 과학 및 공학 부교수인 Aram Amassian도 있습니다.
이 작업은 UNC 연구 기회 이니셔티브(UNC Research Opportunities Initiative) 보조금과 국립과학재단(National Science Foundation)의 보조금 번호 1902702의 지원을 받아 수행되었습니다.
원본 기사 출처: WRAL TechWire