재료 연구의 혁신: AI와 NVIDIA Modulus의 역할

과학을 위한 AI는 인공지능을 활용하여 연구 과정의 다양한 단계를 향상시키는 혁신적인 접근 방식을 나타냅니다. 이 패러다임은 데이터 처리, 시뮬레이션 및 실험 연구를 간소화하여 궁극적으로 과학적 발견을 가속화하는 것을 목표로 합니다.

재료 계산은 물리학, 화학, 재료 과학 및 컴퓨터 과학이 융합된 학제 간 분야입니다. 이는 계산 모델과 알고리즘을 사용하여 재료의 미세 구조, 전자적 특성 및 열역학적 특성을 조사하여 연구자들이 새로운 재료를 설계하고 기존 재료를 최적화할 수 있도록 합니다. 물리적 프로토타입 없이도 가능합니다.

머신 러닝의 발전에도 불구하고, 재료 연구를 위한 효과적인 머신 러닝 포텐셜을 개발하는 것은 여전히 도전적입니다. 충분한 양자 화학 훈련 데이터를 수집하는 것은 시간과 자원이 많이 소모되어 머신 러닝 모델의 빠른 개발을 저해합니다.

이러한 도전 과제를 해결하기 위해, 칭화대학교 심천 국제 대학원 연구자들은 능동 학습 워크플로우를 구축했습니다. 이 접근 방식은 양자 화학 데이터의 레이블링을 자동화하고 고급 AI 모델을 훈련시켜 다양한 새로운 재료 연구의 속도와 효율성을 크게 향상시킵니다.

NVIDIA는 과학을 위한 AI를 더욱 발전시키기 위해 Modulus 오픈 소스 프레임워크를 도입했습니다. 이 프레임워크는 물리 정보 신경망(PINNs) 및 그래프 신경망(GNNs)과 같은 최첨단 AI 모델을 통합하여 매개변수화된 설계 및 다중 노드 GPU 확장을 용이하게 합니다. 이는 초보자와 숙련된 개발자 모두를 위한 것으로, 연구에서 AI 기술에 대한 긴급한 수요를 충족합니다.

다가오는 세미나에서 전문가들은 능동 학습 워크플로우가 재료 시뮬레이션과 발견을 어떻게 가속화했는지를 보여주는 사례 연구를 발표할 예정입니다. 여기에는 새로운 나노 합금 재료의 식별과 배터리 재료 연구의 발전이 포함됩니다.

재료 계산에 AI를 통합하는 것은 연구 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 혁신을 위한 새로운 길을 열어줍니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라, 과학 연구에서의 적용은 더욱 확대되어 재료 과학에서 획기적인 발견으로 이어질 가능성이 높습니다.