미국 에너지부 산하의 브룩헤븐 국립 연구소가 인공지능(AI) 기술을 이용해 3개의 새로운 나노 구조를 발견했다고 뉴스와이즈가 지난 13일(현지시간) 보도했다.
이번에 새로 발견한 나노 구조는 인위적으로 조작하지 않고도 분자들이 자발적으로 질서정연한 구조를 이루는 자기조립(self-assembly)에 의해 형성됐다.
그레고리 도크 브룩헤븐 국립 연구소 기능성 나노소재 연구단(CFN) 연구원은 "자기 조립은 마이크로 전자 공학 및 컴퓨터 하드웨어의 발전을 위한 동인인 나노 패터닝 기술로 사용할 수 있다"고 말했다.
나노 패터닝은 분자나 나노 입자를 선택적으로 제어해 마이크로 및 나노 크기의 구조물을 제작하는 기술로 물리적, 화학적으로 새로운 특성을 지닌 물질을 개발하는데 있어 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.
캐빈 에거 CFN 그룹 리더는 “아무도 꿈꾸지 못했던 사다리 구조를 이제 만들 수 있다는 사실이 놀랍다. 전통적인 자기 조립은 실린더, 시트, 구와 같은 비교적 단순한 구조만 형성할 수 있다. 그러나 두 가지 재료를 함께 혼합하고 올바른 화학 격자를 사용함으로써 완전히 새로운 구조가 가능하다는 것을 발견했다”고 설명했다.
자기 조립 재료를 혼합해 고유한 구조를 발견할 수 있었지만 새로운 도전 과제도 생겼다. 자기 조립 프로세스에서 제어할 매개변수가 더 많기 때문에 새롭고 유용한 구조를 만들기 위한 매개변수의 올바른 조합을 찾는 것은 시간과의 싸움이다. 연구를 가속화하기 위해 CFN 과학자들은 실험의 모든 단계를 자율적으로 정의하고 수행할 수 있는 자율 실험(autonomous experimentation) AI 프레임워크 ‘gpCAM’을 개발했다.
gpCAM을 사용해 재료 발견을 가속화하기 위해 팀은 먼저 분석을 위한 다양한 특성을 가진 복잡한 샘플을 개발했다. 연구진은 CFN 나노제조 시설을 이용해 샘플을 제작하고 CFN 소재 합성 시설에서 자기 조립을 진행했다.
그런 다음 팀은 재료 구조 연구를 위해 초고휘도 X-선을 생성하는 DOE 산하의 NSLS-II로 샘플을 가져왔다. CFN은 NSLS-II와 협력해 3개의 실험 스테이션을 운영하며, 그 중 하나는 이 연구에서 사용된 SMI(Soft Matter Intrface) 빔라인이다.
SMI 빔라인의 강점 중 하나는 샘플에 X-선 빔을 미크론까지 집중시키는 능력이다. 이러한 마이크로빔 X-선이 물질에 의해 어떻게 산란되는지 분석함으로써 조명 지점에서 물질의 국부적 구조에 대해 알게 된다. 여러 다른 지점에서 측정하면 로컬 구조가 샘플에서 어떻게 다른지 알 수 있다. 이 작업에서 AI 알고리즘이 각 측정 값을 최대화하기 위해 다음에 측정할 지점을 즉석에서 선택하도록 할 수 있다.
샘플이 SMI 빔라인에서 측정됨에 따라 알고리즘은 사람의 개입 없이 재료의 수많은 다양한 구조 세트의 모델을 생성했다. 이 모델은 각각의 후속 X-선 측정으로 자체적으로 업데이트되어 모든 측정이 보다 통찰력 있고 정확해졌다.
몇 시간 만에 알고리즘은 CFN 연구원들이 더 면밀히 연구할 수 있도록 복잡한 샘플에서 세 가지 주요 영역을 식별했다. 그들은 CFN 전자 현미경을 사용해 핵심 영역을 매우 자세하게 이미지화하고 나노스케일 사다리의 레일과 가로대를 발견했다.
처음부터 끝까지 실험은 약 6시간 동안 진행되었다. 연구원들은 전통적인 방법을 사용해 이러한 발견을 하는 데 약 한 달이 걸렸을 것으로 추정한다.
예거는 "자율적인 방법은 발견을 엄청나게 가속화할 수 있다"라며 “기본적으로 과학의 일반적인 발견 루프를 단축해 가설과 측정 사이를 더 빠르게 순환한다. 그러나 속도뿐 아니라 자율적인 방법은 우리가 연구할 수 있는 범위를 늘려 더 어려운 과학 문제를 해결할 수 있음을 의미한다”고 강조했다.
박찬 위원 cpark@aitimes.com
